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Análisis multidimensional (Descarga en formato PDF)

La medición multidimensional de la calidad de vida no está completa si no se intenta abordar el análisis conjunto de todas las dimensiones y la construcción de indicadores agregados de bienestar. El Informe Stiglitz–Sen–Fitoussi cita entre sus 12 recomendaciones estratégicas la necesidad de analizar conjuntamente el efecto de todas las dimensiones de la calidad de vida (recomendación nº 9):

“los institutos de Estadística deberían proporcionar la información necesaria para agregar entre las diferentes dimensiones permitiendo la construcción de determinados índices. Aunque la evaluación de la calidad de vida requiere de una pluralidad de indicadores, hay una fuerte demanda de desarrollar una medida agregada simple”.

  • 1. La construcción de un indicador compuesto en fenómenos sociales multidimensionales

    En los últimos años se han producido importantes avances en la construcción de indicadores compuestos para medir el desarrollo, el bienestar y el progreso social, siendo el más conocido el Índice de Desarrollo Humano (IDH) desarrollado por Naciones Unidas.

    En general, los indicadores compuestos se basan en la agregación mediante diferentes métodos analíticos de diferentes indicadores para obtener un resultado final por país o área geográfica. Los resultados se utilizan bien para la elaboración de un ranking o simplemente como resumen de los datos analizados (OCDE, 2008).

    La referencia teórica fundamental para la construcción de indicadores compuestos la constituye el Manual de la OCDE “Handbook on constructing composite indicators: methodology and user guide“.

    De manera resumida los pasos a seguir para la construcción de indicadores compuestos son los siguientes:

    • Definición del fenómeno en estudio.
    • Selección de los indicadores en las dimensiones de estudio.
    • Normalización de los indicadores.
    • Agregación de los indicadores normalizados.

    1.1 El método Mazziotta- Pareto

    Uno de los primeros métodos utilizados para la construcción de índices agregados en fenómenos sociales multidimensionales como la calidad de vida fue el método de Mazziota-Pareto (MPI), desarrollado por los autores Mazziotta y Pareto de Istat (Instituto de Estadística de Italia). Una descripción metodológica se puede encontrar en “Composite Indices of Development and Poverty: An Application to MDGs“ publicado en el año 2010.

    Las principales características del método Mazziota-Pareto aplicado a fenómenos multidimensionales se basan en la agregación de indicadores que no son sustituibles entre sí, todos de la misma relevancia en el fenómeno analizado y que no se compensan entre ellos (un valor bajo en un indicador no se compensa con un valor alto en otro).

    Se parte en principio de una agregación lineal pero añadiendo posteriormente a la media aritmética de los indicadores normalizados, un factor de penalización para tener en cuenta la variabilidad de los resultados de los indicadores dentro de cada unidad de análisis (variabilidad horizontal).

    El Método Mazziota-Pareto consta de los siguientes pasos

    1. Normalización:

      Dada la matriz X={xij}, n filas (unidades estadísticas) y m columnas (indicadores).

      Se calcula la matriz normalizada Z={zij}. Donde el indicador j tiene de media 100 y desviación típica 10:

      Imagen fórmula

      siendo Mxj y Sxj la media y la desviación estándar del indicador j. El signo ± dependerá de la relación del indicador j con el fenómeno a medir (+ en caso de que el indicador represente una variación positiva y - si representa una variación negativa).

    2. Agregación:

      Siendo cvi el coeficiente de variación de los valores normalizados de los indicadores {j=1,...,m} en la unidad estadística i, Mzi y Szi la media y la desviación estándar de los valores normalizados de los indicadores {j=1,...,m} en la unidad estadística i. La forma generalizada del MPI es:

      Imagen fórmula

      El signo ± depende del tipo de fenómeno a medir. Si el índice compuesto mide un fenómeno positivo, es decir, valores crecientes del índice corresponden a variaciones positivas del fenómeno (por ejemplo desarrollo económico), se usa MPI-. Por el contrario si el índice compuesto mide un fenómeno negativo, es decir, los valores crecientes del índice corresponden a incrementos del fenómeno negativo (ejemplo mayor pobreza) se utiliza MPI+.

      El resultado MPI en cada unidad estadística i se descompone en dos partes: el valor medio (Mzi) y la la penalización (Szi,cvi).

      El método Mazziotta Pareto es aconsejable para realizar análisis de un solo año. Posteriormente los mismos autores desarrollaron una versión ajustada del método MPI denominada AMPI en inglés (Índice Mazziotta Pareto Ajustado) que permite realizar comparaciones espaciales y/o temporales.

    1.2 Índice Compuesto Mazziota-Pareto Ajustado (AMPI)

    El método del Índice Mazziotta-Pareto Ajustado (Adjusted Mazziotta-Pareto Index, AMPI) es un ajuste del método Mazziotta Pareto desarrollado en el punto anterior para poder realizar comparaciones en el espacio y/o en el tiempo.

    Para poder realizar comparaciones absolutas en un periodo de tiempo el proceso de normalización de los datos es diferente, re-escalando los valores de cada uno de los indicadores respecto a dos puntos de referencia: el “valor máximo” y el “valor mínimo” que representa el rango de cada variable en todos los periodos de tiempo y en todas las unidades estadísticas.

    Los pasos para el cálculo del AMPI son los siguientes:

    Dada la matriz X={xij} con n filas (unidades estadísticas) y m columnas (indicadores), se calcula la matriz normalizada R={rij}

    Imagen fórmula

    Donde xij es el valor del indicador j para la unidad i y Minxj y Maxxj son los puntos de referencia extremos del indicador j. Si el indicador j tiene una polaridad negativa, se aplica el complemento de rij respecto a 200. El rango de los valores normalizados se puede establecer en (70; 130) o en (85; 115).

    Siendo Mri y Sri Sri la media y la desviación estándar de los valores normalizados de la unidad i, la forma generalizada del “MPI ajustado” (AMPI) es:

    Imagen fórmula

    cvi = Sri/Mri es el coeficiente de variación de la unidad i. El signo ± depende del tipo de fenómeno a medir como se detalla en el método MPI.

    La principal diferencia entre el método “MPI” y el método “AMPI” consiste en la normalización. El MPI se basa en la normalización de cada uno de los indicadores y mide diferencias relativas respecto a la media, el AMPI se basa en re-escalar cada uno de los indicadores y mide diferencias absolutas respecto a dos puntos de referencia prefijados.

    Primero se obtiene un valor AMPI por dimensión de calidad de vida y después ofrece también la posibilidad de agregar las diversas dimensiones en un único valor final global de calidad de vida.

    Este método permite realizar comparaciones en el tiempo, entre dimensiones y entre colectivos (por sexo, edad, por CCAA). Los resultados se obtienen en una escala relativa respecto a un valor 100 de referencia (valores de un año t, total nacional).

    1.3 Construcción de un indicador compuesto calidad de vida (AMPI) por dimensiones y global

    En esta edición de Indicadores de Calidad de Vida se aborda por primera vez la construcción de un índice global de calidad de vida mediante el método de Mazziotta-Pareto ajustado (AMPI) como promedio de los valores de calidad de vida alcanzados en las diferentes dimensiones. Para su construcción se recoge el periodo 2008-2019 (con 2008=100) y los siguientes indicadores:

    • Dimensión 1 – Condiciones materiales de vida
    • Dimensión 2 – Trabajo
    • Dimensión 3 – Salud
    • Dimensión 4 – Educación
    • Dimensión 5 – Ocio y relaciones sociales
    • Dimensión 6 – Seguridad física y personal
    • Dimensión 7 – Gobernanza y derechos básicos
    • Dimensión 8 – Entorno y medioambiente
    • Dimensión 9 – Bienestar subjetivo
  • 2. Evolución del indicador global y por dimensiones de calidad de vida. 2008 - 2019 (Total nacional año 2008=100)

    En este apartado se incluye el indicador compuesto global de calidad de vida (como promedio de los valores AMPI de todas las dimensiones) en el período 2008- 2019.

    También se analiza la evolución de los indicadores compuestos de calidad de vida en las diferentes dimensiones aplicando el método AMPI en el periodo 2008- 2019, considerando como año de referencia para la comparación el año 2008. En el análisis por dimensiones no se incluye la evolución temporal de la Dimensión 7, al no disponer de variaciones en los valores de sus indicadores en el periodo completo (2008- 2019).

    En el periodo 2008-2019, considerando como valor 100 de referencia los valores del año 2008, el indicador global de calidad de vida descendió en el año 2009 respecto al valor alcanzado en el año 2008, igualándose en el año 2010 con el valor alcanzado en 2008, y se ha elevado de manera más significativa en los años 2016 a 2019.

    Imagen gráfico

    A continuación se analiza la evolución en la valoración de la calidad de vida en las diferentes dimensiones. No se incluye la evolución temporal de las Dimensión 7.

    Imagen gráfico

    El mayor incremento de la calidad de vida en el periodo 2008- 2019 se ha producido en las dimensiones de “Educación”, “Experiencia general de la vida”, “Salud” y “Entorno y medioambiente”, le siguen con incrementos menores las dimensiones de “Seguridad física y personal” y “Condiciones materiales de vida”.

    En las dimensiones “Ocio y relaciones sociales” y “Trabajo” se ha producido un descenso en la valoración de calidad de vida en este periodo, alcanzando un valor ligeramente inferior en el año 2019 al valor del año 2008.

    Imagen gráfico

  • 3. Evolución de los indicadores de calidad de vida por CCAA. 2008 - 2019 (Total nacional año 2008=100)

    A continuación se incluye la evolución tanto del índice compuesto de calidad de vida global (método AMPI) como los índices de calidad de vida por dimensiones en CC. AA (en el período 2008-2019) considerando como valor de referencia el Total nacional en el año 2008=100

    3.1 Evolución indicador compuesto de calidad de vida global por ccaa

    En cuanto al índice global de calidad de vida por CC. AA, en el año 2008 (considerando como valor de referencia el total nacional año 2008=100) la comunidad con mayor nivel de vida era la Comunidad Foral de Navarra con un valor (105,33), seguida de La Rioja (103,47), el Principado de Asturias (102,53), Cantabria (102,17), Aragón (102,03).

    Las cinco comunidades con valores más bajos de calidad de vida en 2008 eran: Ceuta (96,62), Galicia (97,12), Canarias (97,64), Andalucía (97,70), Melilla (98,68).

    Imagen gráfico

    En el año 2019, se ha incrementado respecto al valor de referencia (total nacional del año 2008=100) la valoración de calidad de vida global en todas las comunidades.

    Las cinco comunidades con valores más altos de calidad de vida global en el año 2019 fueron: Comunidad Foral de Navarra (105,78), La Rioja (105,29), Aragón (105,11), Cantabria (104,99), Illes Balears (104,29). En el periodo 2008- 2019 ha mejorado la posición relativa (entre los cinco valores más altos de calidad de vida global) de la comunidad de Aragón, pasando de la quinta posición en el año 2008 a la tercera posición más alta en el año 2019. El Principado de Asturias ha bajado de la tercera posición en 2008 a la octava en 2019.

    El valor más alto de calidad de vida por CC. AA se mantiene en los años 2008 y 2019: Comunidad Foral de Navarra.

    Los cinco valores más bajos de calidad de vida global en el año 2018 correspondieron a: Ceuta (98,44), Andalucía (99,04), Región de Murcia (100,39), Galicia (100,46), Canarias (100,63).

    Ha empeorado apreciablemente la posición relativa de Región de Murcia (pasando de la decimoprimera posición en el año 2008 a la tercera más baja en 2019). Aunque la Región de Murcia se ha mantenido en un valor global cercano a 100, las demás comunidades han experimentado mejoras en la calidad de vida en relación al Total Nacional en 2008 que es el valor de referencia.

    También ha empeorado la posición de Andalucía pasando de la cuarta posición en 2008 a la segunda posición más baja en 2019.

    Imagen gráfico

    3.2 Evolución indicador compuesto de calidad de vida por dimensiones y ccaa

    Para analizar más en detalle la evolución de la calidad de vida por CC. AA se incluyen gráficos de radar para cada una de las CC. AA con los valores AMPI de calidad de vida en las diferentes dimensiones, en los años 2008, 2013 y 2019. Considerando como valor de referencia el total nacional 2008=100.

    • Andalucía.
    • Aragón.
    • Principado de Asturias.
    • Illes Balears.
    • Canarias.
    • Cantabria.
    • Castilla y León.
    • Castilla - La Mancha.
    • Cataluña.
    • Comunitat Valenciana.
    • Extremadura.
    • Galicia.
    • Comunidad de Madrid.
    • Región de Murcia.
    • Comunidad Foral de Navarra.
    • País Vasco.
    • La Rioja.
    • Ceuta.
    • Melilla.

    Documento excel Evolución Calidad de Vida global y por dimensiones 2008-2019. Total nacional y Comunidades Autónomas

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