| dc.description.abstract | El Análisis de Correspondencias Múltiples Condicional (ACMc) es un método descriptivo que permite analizar conjuntamente y comparar, sobre una base común, las tendencias estables que aparecen en varias tablas (frecuencia o presencia/ausencia), en función de una variable cualitativa que actúa en forma condicionante. Su aplicación empírica en la construcción de un indicador de calidad de vida, que permita captar el carácter multidimensional, integrador y polisémico de este concepto, se presenta como un importante desafío, especialmente cuando intervienen variables que pueden condicionar el resultado del análisis. La presente tesis pretende estudiar, desde el punto de vista teórico y metodológico, la técnica Análisis de Correspondencia Múltiple Condicionado (ACMc) e implementarla en la construcción de un indicador de calidad de vida, desde una perspectiva multidimensional, identificando los efectos que ejerce simultáneamente la estratificación social en las dimensiones que conforman dicho indicador. Para ello, se trabajó con la base de microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) para los 31 aglomerados de Argentina en el 2do trimestre del año 2010 y se desarrollaron las sentencias de programación específicas para el desarrollo de esta técnica en el software R Project. El análisis de los resultados, en forma comparativa, de la aplicación del ACM al conjunto de datos originales, así como también de la aplicación del ACM al subconjunto formado por cada uno de los siete estratos definidos teóricamente y, finalmente, la aplicación del ACMc, incorporando como variable condicionante al estrato social, permitió encontrar similitudes y diferencias entre las tres alternativas metodológicas. Finalmente, la construcción de un Indicador Multivariado de Calidad de Vida (IMCV) y su análisis comparativo por estrato social permitió profundizar el estudio de la estructura social argentina en relación a las dimensiones relevantes de calidad de vida. | |
