Cálculo de un indicador de calidad de vida básico para Bogotá por secciones censales mediante análisis factorial
DOI:
https://doi.org/10.19053/01233769.7861Palabras clave:
Calidad de vida, análisis espacial, análisis factorial.Resumen
El artículo tiene como objetivo calcular y espacializar un indicador de calidad de vida básico por secciones censales para Bogotá, según la información disponible del censo del año 2005. Para ello se utiliza un análisis factorial para establecer un índice que agregue las variables seleccionadas y un análisis espacial que permita definir si existe una correlación espacial del índice. Lo anterior se enmarca en una reflexión sobre los indicadores para medir la calidad de vida y la importancia de su espacialización en una escala que permita entender patrones de diferenciación de los grupos sociales en el espacio urbano. Como hallazgos, se identifican agrupaciones de baja calidad de vida que superan el ámbito de la localidad, y en otros casos, se registra amplia diversidad al interior de dicha entidad.
Descargas
Referencias
Abascal Fernández, E y Landaluce Calvo, Mª. I. (2002). Análisis factorial múltiple como técnica de estudio de la estabilidad de los resultados de un análisis de componentes principales. Qüestiió (Quaderns d'estadística i investigació operativa). vol. 26, 1-2, p. 109-122. Universitat Poltècnica de Catalunya. Barcelonatech. Barcelona.
Aliaga, Lissette & Álvarez, Maria (2010). Segregación residencial en Bogotá a través del tiempo y diferentes escalas. Documento de trabajo del Lincoln Institute of Land Policy. Bogotá.
CELADE (Centro Latinoamericano y Caribeño de demografía). (1999). “Vulnerabilidad demográfica y desventajas sociales: el caso de Chile”. Área de Población y Desarrollo. LC/DEM/R.299, Santiago de Chile.
Comery, Andrew. (1985). Manual de análisis factorial. Adiciones cátedra. Madrid. Título original: A first course in factor analysis. Jaime Cabrebra (traductor).
Estrada, L. & Moreno, S.L. (2013). Análisis espacial de la pobreza multidimensional en Colombia a partir del Censo de Población de 2005. Revista IB Dane. Vol. 3, No. 1.
Feres, C., & Mancero, X. (2001). Enfoques para la medición de la pobreza. Breve revisión de literatura. En Cepal (editor de la serie) Estudios estadísticos y prospectivos. Vol. 4. Santiag: ONU.
Galvis, L. A., & Meisel, A. (2010). Persistencia de las desigualdades regionales en Colombia: Un análisis espacial. Documento de trabajo sobre economía regional, (120). Banco de la República.
Giraldo Henao, Ramón. (2011). Estadística Espacial. Notas de clase. Departamento de Estadística, Universidad Nacional de Colombia.
Johnson, Richard Arnold. (2007). Applied multivariate statistical analysis. PearsonPrentice Hall. Pearson Education, Inc. Upper Saddle River: New Jersey 07458.
Mayorga, J. M., García-García, D. M. y Hernández, L. (2017). Calidad de vida y su correlación con los precios del suelo: aproximación a la segregación residencial en Bogotá. Cuadernos de Vivienda y Urbanismo, 10(19), 22-40. https://doi.org/10.11144/Javeriana.cvu10-19.cvcp
Méndez Martínez, Carolina; Rondón Sepúlveda, Martín Alonso. (2012). Introducción al análisis factorial exploratorio. Revista Colombiana de Psiquiatría, vol. 41, núm. 1, enero-abril, pp. 197-207. Asociación Colombiana de Psiquiatría, Bogotá, D.C.
Montoya Suarez, Omar. (2007). Aplicación del análisis factorial a la investigación de mercados. Caso de estudio. Scientia et Technica. Año XIII, No 35, Agosto. Universidad Tecnológica de Pereira. ISSN 0122-1701
Morales Vallejo, Pedro. (2013). El Análisis Factorial en la construcción e interpretación de tests, escalas y cuestionarios.Universidad Pontificia Comillas, Madrid. Facultad de Ciencias Humanas y Sociales. Documento disponible en: http://www.upcomillas.es/personal/peter/investigacion/AnalisisFactorial.pdf.Fecha de consulta:abril 18 de 2016.
Paradis, Emmanuel. (2015). Moran´s Autocorrelation Coefficient in Comparative Methods. Nov. 29. Disponible en: https://cran.r-project.org/web/packages/ape/vignettes/MoranI.pdf. Fecha de consulta: abril 7 de 2016.
Sabatini, F. (2003). La segregación social del espacio en las ciudades de América Latina. Cuadernos de Instituto de Estudios Urbanos, Universidad Católica de Chile, Serie Azul, 35, 59–70. Retrieved from http://www.iadb.org.uy/sds/doc/SOCSabatiniSegregacion.pdf
Sánchez Rivero, Marcelino. (2008). Análisis espacial de datos y turismo: Nuevas técnicas para el análisis turístico. Una aplicación a caso extremeño. Revista de Estudios Empresariales. Segunda época. Número 2. Páginas 48-66.
Spicker P. (1999) Definitions of poverty: eleven clusters of meaning. En Gordon, David y Spicker P. (Eds). The international glossary on poverty. Zed Books. London.
Vargas Mesa, O. M. (2012). Aproximación espacial al estudio de la pobreza en Colombia: un estudio aplicado con información del año 2005. Universidad del Valle. Facultad de Ciencias Sociales y Económicas. Disponible en: http://bibliotecadigital.univalle.edu.co/bitstream/10893/3690/4/CB-0449663.pdf
Vilalta y Perdomo, Carlos Javier. (2005). Cómo enseñar autocorrelación espacial. Economía, Sociedad y Territorio, vol. V, Número 18, mayo-agosto, pp. 323-333. El Colegio Mexiquense, A.C. Toluca, México.
Yong, An Gie y Pearce, Sean. (2013). A Beginner’s Guide to Factor Analysis: Focusing on Exploratory Factor Analysis. Tutorials in Quantitative Methods for Psychology, Vol. 9(2), p. 79-94. University of Ottawa. Ottawa.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Al enviar los artículos para su evaluación, el(los) autor(es) acepta(n) que transfiere(n) los derechos de publicación a la revista Perspectiva Geográfica a efectos de su publicación en cualquier formato o medio y se firmará el “Acuerdo de publicación” de uso parcial anexo.
Para aumentar la visibilidad, los documentos pueden ser consultados en la página web de la revista y en las siguientes bases de datos y sistemas de indización: Web of Science (Emerging Sources Citation Index), SciELO Citation Index, Clasificación Integrada de Revistas Científicas - CIRC (Ciencias Sociales-C), European Reference Index for the Humanities and Social Sciences (ERIH PLUS), Dialnet, Red Iberoamericana de Innovación y Conocimiento Científico (REDIB).
Perspectiva Geográfica está registrada bajo una licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported. Esta licencia permite a otros copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato.
Perspectiva Geográfica es una revista de acceso abierto, lo que significa que todo el contenido está disponible gratuitamente sin cargo para el usuario o su institución. Se permite a los usuarios leer, descargar, copiar, distribuir, imprimir, buscar o vincular los textos completos de los artículos o utilizarlos para cualquier otro propósito legal sin pedir permiso previo del editor o del autor. Esto está de acuerdo con la definición de BOAI de acceso abierto.
Perspectiva Geográfica no cobra cargos por publicar a los autores ni por el proceso de edición de los artículos.
