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La aparición de datos faltantes en las Investigaciones Sociales es frecuente, este problema ha tomado relevancia en los últimos años por las implicaciones que tienen sobre la validez de las técnicas estadísticas empleadas, los resultados y las conclusiones que se reportan en los estudios. Además, su abordaje implica una serie de cuestionamientos que deben de considerarse para determinar si las observaciones han sido perdidas al azar o si su falta se debe a causas definibles, llevando esto a debatirsi estos datos pueden o no ser tratados como ignorables, así como la conveniencia, facilidad y apropiado de utilizar algún método de imputación para su recuperación. Por lo anterior se plantea esta investigación, cuyo objetivo es comparar el enfoque Bayesiano Objetivo y Frecuentista para la imputación de valores faltantes en un contexto típico de encuestas de investigación social. El estudio de simulación permitió evidenciar que, fijar por defecto en 10 la cantidad de iteraciones del mecanismo de imputación múltiple permite minimizar el tiempo de procesamiento estadísticos y no implica que se vea incrementado el sesgo. Además, se detecta la relevancia de la magnitud de la asociación entre la variable con el dato faltante y las independientes utilizadas para su predicción, en el nivel de precisión resultante del proceso de imputación múltiple. Entre mayor sea esta, menor es el error promedio introducido en los datos, independientemente del enfoque de estimación utilizado (frecuentista o bayesiano). Finalmente, a partir de lo encontrado en esta investigación, se puede concluye que existen casos en los que la imputación múltiple no es recomienda, específicamente en aquellos donde la asociación entre la variable con datos faltantes y las predictoras sea moderada (menor a 0.55), esto porque se observan grandes diferencias entre resultados que arrojan los datos completos originales, y los que se generarían a partir de una imputación. Por lo que se recomienda incluir en el diseño de investigación un plan de teoría de los valores faltantes y valorar la implementación alternativa de incentivos a los participantes para minimizar la cantidad de datos faltantes. UCR::Vicerrectoría de Investigación::Sistema de Estudios de Posgrado::Ciencias Sociales::Maestría Académica en Estadística

Aquest estudi examina els factors demogràfics associats amb la desforestació al Parc Nacional Sierra de Lacandon (PNSL), Guatemala, mitjançant una anàlisi de regressió multinivell. Més del 10 % del PNSL ha estat desforestat des de la meitat de la dècada de 1980, com a conseqüència del creixement demogràfic i les pràctiques de gestió agrícola. Utilitzant una anàlisi de regressió múltiple de dos nivells, aquest estudi examina dades demogràfiques i unes altres característiques de les llars per explicar variacions en el bosc artigat entre 241 finques agrícoles en vuit comunitats al PNSL. Aquesta metodologia té en compte la variació especial entre comunitats i entre llars, i abans no havia estat mai aplicada als tròpics. El model de regressió multinivell pot ajudar a explicar millor els impactes de factors propis de les comunitats i de les llars en la desforestació, per tant, pot contribuir a millorar les polítiques de desenvolupament., The paper examines depopulation factors associated with deforestation in the Natural park of the Sierra de Lacandón (PNSL), using multi-level regresión analysis. More than 10 percent of the park area has been deforested since the mid 1980s because of rural population growth and agricultural practices. By means of a two-level regression analysis the study use dem ographic and other household data to explain variations in deforested land in 241 agricultural estates in 8 communities of the PNSL. The methodology, not applied before in the tropics, takes into account spatial variations between communities and households. Multilvel regression allows for better results on the impacts of socioeconomic factors on deforestation, both at the community and at the household levels with important implications for development policies., Este estudio examina los factores demográficos asociados con la deforestación en el Parque Nacional Sierra de Lacandón (PNSL), Guatemala, utilizando un análisis de regresión multinivel. Más del 10% del PNSL ha sido deforestado desde mediados de la década de 1980, a causa del crecimiento demográfico de la población campesina y su subsiguiente manejo de la tierra. Utilizando un análisis de regresión múltiple de dos niveles, este estudio examina datos demográficos y otras características de los hogares para explicar variaciones en el bosque roturado entre 241 fincas agrícolas en ocho comunidades en el PNSL. Esta metodología, novedosa en el estudio de uso del suelo en los trópicos, toma en cuenta la variación espacial entre comunidades, así como entre hogares. Al usar modelos de multinivel, se puede llegar a resultados mejores sobre los impactos de los factores, tanto a nivel de comunidad como a nivel de hogar sobre la deforestación, con implicaciones más adecuadas para políticas de desarrollo.

El propósito de este artículo es describir el empleo de los modelos multinivel utilizando la prueba PISA 2012. Se presentan, resumidamente, sus principales características conceptuales y, al mismo tiempo, se realizan las estimaciones en torno al rendimiento de los alumnos en la prueba considerando tres alternativas de desarrollo.El principal interés radica en analizar de qué manera los modelos multinivel brindan herramientas de análisis útiles y válidas en las Ciencias Sociales, y resaltar que es una metodología que debiera ser tenida en cuenta cuando los datos disponibles hayan sido originados a partir de un sistema de muestreo polietápico. En este caso, los resultados aportan evidencias que es relevante considerar la estructura jerárquica de los datos considerando una segunda jerarquía que agrupa a los individuos, quienes conforman la primera (los alumnos son el primer nivel y las escuelas el segundo). Estos modelos multinivel, cuando su uso es pertinente, brindan mejores estimadores y explican parte de la variabilidad que existe debido a diferencias en las unidades del segundo nivel, que quedaría oculto si el método de estimación fuera el tradicional mínimos cuadrados ordinarios. The aim of this article is to describe the use of multilevel models based on PISA 2012 data. The paper contains a summary of the main aspects of the technique and –at the same time- three different models are estimated using as a dependent variable the students performance. The main interest is focused on analyzing how this kind of models provide useful and valid tools to analyze Social Science’s data, and on considering multilevel models when data has been gathered after using multiple level sampling techniques. In this case, results indicate that it is relevant to consider the hierarchical structure of the data, acknowledging a second level that groups several members (students are the first level and schools are the second one). These multilevel models, when appropriate, provide better estimations and explain part of the variability that exists because of differences in second level unities, which would be hidden if the estimation was run with ordinary least squares. Fil: Torres, Victor Eduardo Roque. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina

La desigualdad espacial de ingresos en los países de América Latina es un tema que ha despertado un reciente interés académico. En particular, Chile se destaca mundialmente por sus elevadas tasas de desigualdad espacial e individual. En este artículo se analiza la desigualdad espacial de ingresos en Chile durante 1992-2011 evaluando el papel de la localización espacial del capital humano (o spatial labor sorting). Los resultados confirman que el capital humano no se distribuye aleatoriamente en el espacio sino que su concentración en los grandes centros urbanos afecta significativamente en la desigualdad de ingresos entre comunas. Estos resultados motivan al análisis sobre la dimensión espacial de la desigualdad de ingresos y sugiere políticas de equidad espacial orientadas a reducir la concentración espacial de capital humano avanzado

En el año 2014 el Instituto Nacional de Estadística y Censos desarrolló una ¿Encuesta de Condiciones de Vida¿ con el fin de obtener indicadores sobre los niveles de vida y bienestar de la población. Esta encuesta incluye temas relativos a los consumos del hogar, condiciones de la vivienda donde reside, educación, paro, etnia o migración. La información recopilada en esta encuesta representa 29.052 viviendas en las 24 provincias del país, en el área urbana y rural, y está dirigida a todos los miembros del hogar. El cuestionario empleado en esta encuesta permite analizar información muy variada y detallada. A partir de estos datos, el presente trabajo pretende examinar la influencia de factores individuales en el nivel de clasificación de pobreza de su hogar. La provincia donde se ubica el hogar resulta un factor clave en este estudio. Cabe esperar que el porcentaje de hogares clasificados como pobres sea superior entre aquellas provincias clasificadas como tales. Esta base de datos permitiría replicar investigaciones precedentes en otros contextos, centrados en la influencia de factores como género, colectivos sociales o étnicos o región. Sin embargo, es difícil encontrar estudios que consideren la incidencia de distintas variables relativas al entorno del hogar y la región simultáneamente. Los modelos de regresión multinivel resultan una estrategia de análisis adecuada para abordar esta cuestión de investigación. Los resultados esperados mostrarán los efectos de distintos factores individuales de nivel socioeconómico en el nivel de pobreza del hogar, considerando asimismo la ubicación de los hogares en provincias. Estos resultados tendrán importantes implicaciones para la definición de políticas sociales e incentivos de bienestar social.

En los estudios socioeducativos con frecuencia surgen inquietudes metodológicas en términos de cómo investigar las relaciones entre los individuos y la sociedad. Esto se debe a que los individuos interactúan con el contexto social al cual pertenecen y como resultado se ven influidos por el medio en que viven. Los individuos y los diversos grupos sociales a que pertenecen se encuentran agrupados en un sistema jerárquico definido y separado por niveles

"En los últimos años del siglo XX se presentó en muchos países una tendencia a la desconcentración de la población urbana. Aunque con ritmos diferentes, la pauta de crecimiento de las grandes ciudades disminuyó en la mayoría de los países occidentales durante las décadas anteriores. Se ha elaborado la hipótesis de que el sistema urbano de México pasa por la fase denominada "reversión de la polaridad". Ésta se caracteriza por un menor ritmo de crecimiento de las grandes metrópolis y la emergencia de nuevas ciudades. Para entender este proceso se hace necesario conocer qué es lo que sucede con la migración interna en México. Así, en este artículo se realiza un ejercicio de regresión multinivel para explorar los factores más importantes en la determinación de la probabilidad de migrar entre zonas metropolitanas."