Un modelo de Análisis multivariante para la medición de la pobreza en el Perú

• Autor: Caycho Chumpitaz, Carlos Teodoro
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional del Santa
• Repositorio: UNS - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uns.edu.pe:20.500.14278/4384
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14278/4384
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Pobreza Multidimensional; Análisis multivariante; ODS 1; Perú; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

Esta investigación tuvo como propósito construir un modelo de análisis multivariante para determinar si un hogar es pobre o no pobre, a partir de 21 variables obtenidas de la base de datos Sumaria de la Encuesta Nacional de Hogares del 2018 (ENAHO-2018) levantada por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) del Perú. Para la construcción del modelo se usó el enfoque de medición multidimensional de la pobreza y la técnica de análisis estadístico multivariante árboles de decisión. Las 21 variables independientes seleccionadas pertenecen a las dimensiones: características de los miembros del hogar, características de los servicios de la vivienda, escolaridad de los miembros del hogar, combustible para cocinar, activos del hogar, e ingresos y gastos del hogar; y la condición de pobreza como variable dependiente pobreza_2 que tiene las categorías de los hogares: 1 = “pobre” y 2 = “no pobre”. En este sentido, se estaría contribuyendo con uno de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), el ODS 1: Fin de la Pobreza. Se encontró que el modelo de análisis multivariante consideró a las variables: gasto monetario per cápita mensual, número de miembros del hogar y si la vivienda del hogar tiene piso de tierra, como las variables que determinan si un hogar es pobre o no pobre.