ACP versus DP2 1. Requisitos de un indicador 2. ACP/ DP2

Presentación del tema: "ACP versus DP2 1. Requisitos de un indicador 2. ACP/ DP2"— Transcripción de la presentación:

1 ACP versus DP2 1. Requisitos de un indicador 2. ACP/ DP2
3. Comparación del método usando el índice MEDEA1 4. Comparación del método usando el índice MEDEA ampliado 4. Discusión

2 1. Requisitos de un indicador (Pena 1977)
Existencia y determinación Monotonía Unicidad Invariancia Homogeneidad Transitividad Exhaustividad

3 1. Requisitos de un indicador (Pena 1977)
Cumplimiento ACP DP2 Existencia y determinación SI Monotonía Unicidad Invariancia Homogeneidad NO Transitividad Exhaustividad

4 ACP Obtención de nuevas variables (componentes) como combinación lineal de las variables seleccionadas Índice coincidente con primera componente Índice recoge información de distintas componentes ponderándolas según el porcentaje de variabilidad explicado ACP normado (sobre matriz de correlaciones) no precisa estandarización previa Resultado de carácter ordinal

5 DP2 Elección de una referencia. (mejores valores para las variables seleccionadas en nuestro caso) Necesario trabajar las variables en el mismo sentido (parados, universitarios) Importa el orden de introducción Proporciona medidas de distancia al valor tomado como referencia Resultado de carácter cardinal

6 Aplicación al Índice MEDEA1 (Barcelona)
Variables Trabajadores manuales Trabajadores eventuales Educación insuficiente Tasa de paro

7 Aplicación al Índice MEDEA1 (Barcelona)
MUJERES Indicators (%) PCA Components Correlaciones Total Variance Explained (%) PCA DP2 Total Variance Explained (%) DP2 Diference Var PCA vs Var DP2 (%) Trabajadores manuales 0,928 69,062 0,943 68,203 0,859 Trabajadores eventuales 0,886 0,849 Educación Insuficiente 0,873 0,830 Tasa de desempleo 0,721 0,768 HOMBRES Indicators (%) PCA Components Correlaciones Total Variance Explained (%) PCA DP2 Correlaciones Total Variance Explained (%) DP2 Diference Var PCA vs Var DP2 (%) Trabajadores manuales 0,890 73,219 0,903 72,211 1,008 Trabajadores eventuales 0,876 0,831 Educación Insuficiente 0,861 0,833 Tasa de desempleo 0,679 0,726 TOTAL Indicators (%) PCA Components Correlaciones Total Variance Explained (%) PCA DP2 Correlaciones Total Variance Explained (%) DP2 Diference Var PCA vs Var DP2 (%) Trabajadores manuales 0,910 72,207 0,926 71,273 0,934 Trabajadores eventuales 0,882 0,848 Educación Insuficiente 0,880 0,839 Tasa de desempleo 0,714 0,755

8 Aplicación al Índice MEDEA ampliado (Barcelona)
Variables Trabajadores manuales Trabajadores eventuales Educación insuficiente Tasa de paro Educación universitaria Contaminación, malos olores Ruido exterior Calles sucias Variables excluidas Calefacción Tasa de actividad Coche Inmigrantes económicos Hogares monoparentales Malas comunicaciones Delincuencia o vandalismo Pocas zonas verdes No aseo en la vivienda

9 Aplicación al Índice MEDEA ampliado (Barcelona)
MU JERES Indicators (%) PCA Correlaciones Total Variance Explained (%) PCA DP2 (%) DP2 Diference Var PCA vs Var DP2 (%) Trabajadores manuales 0,778 67,81 0,705 65,73 2,08 T rabajadores eventu ales 0,786 0,768 Educaci ón insuficiente 0,706 0,627 Tasa de desempleo 0,692 0,667 ón universitaria - 0,660 0,618 Calles sucias 0,491 0.583 Contaminaci ón, malos olores 0,450 0,507 Ruido exterior 0,286 0,331 HOM BRES Indic ators (%) PCA Correlaciones Total Variance Explained (%) PCA DP2 Co rrelaciones (%) DP2 Diference Var PCA vs Var DP2 (%) Trabajadores manuales 0,744 67,002 0,676 65,98 1,022 T rabajadores eventu ales 0,769 0,765 Educaci ón insuficiente 0,697 0,622 Tasa de desempleo 0,678 0,673 ón universitaria - 0,662 0,596 Calles sucias 0,509 0,589 Contaminaci ón, malos olores 0,450 0,501 Ruido exterior 0,286 0,329 TOTAL Indicators (%) PCA Correlaciones Total Varianc e Explained (%) PCA DP2 C orrelaciones Variance (%) DP2 Diference Var PCA vs Var DP2 (%) Trabajadores manuales 0,776 69,332 0,687 67,91 1,422 T rabajadores eventu ales 0,79 0,772 Educaci ón insuficiente 0,717 0,628 Tasa de desempleo 0,7 02 0,685 ón universitaria - 0,724 0,636 Calles sucias 0,492 0,594 Contaminaci ón, malos olores 0,437 0,512 Ruido exterior 0,273 0,338

10 Comparación para MEDEA 1
Correlaciones de Spearman entre índices Medea1 (Mujeres, Hombres y Total) No parece haber grandes diferencias entre los tres índices ni calculando por ACP ni calculando por DP2

11 Comparación para MEDEA 1
Correlaciones de Spearman entre índices Medea1 (Mujeres, Hombres y Total) según método de cálculo DP2 ACP MEDEA1 MEDEA1 Mujeres MEDEA1 Hombres 0,994 0,986 0,993 MEDEA1 Mujeres 0,992 0,983 MEDEA1 Hombres 0,998 0,973 No parece haber grandes diferencias entre los tres índices según el método de cálculo utilizado (ACP o DP2)

12 Comparación para MEDEA1
Diferencias de ordenació según se aplique ACP o DP2. No parecen existir grandes diferencias entre la ordenación proporcionada por los diferentes métodos de cálculo

13 Comparación MEDEA1 MEDEA ampliado
Las diferencias son debidas principalmente a las variables introducidas Y no al método de cálculo DP2 MEDEA 1 ampliado 0,797

14 Representación sobre mapas
Medea1- ACP Medea1- Dp2

15 Representación sobre mapas
Medea1-mujeres - ACP Medea1-mujeres- Dp2

16 Representación sobre mapas
Medea1-hombres - ACP Medea1-hombres- Dp2

17 Representación sobre mapas
Medea ampliado - ACP Medeaampliado -Dp2

18 Representación sobre mapas
Medea ampliado mujeres- ACP Medeaampliado mujeres-Dp2

19 Representación sobre mapas
Medea ampliado hombres- ACP Medea ampliado hombres-Dp2

20 Representación sobre mapas
Medea ACP Medea ampliado ACP

21 Conclusiones- Discusión
Importa poco el método Importante la selección de variables ¿¿Qué capta el índice??