Identificación de la pobreza multidimensional en Argentina con métodos robustos de análisis factorial

  • Bruno Fagnola Departamento de Estadística y Matemática, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Córdoba
  • Adrián M. Moneta Pizarro Departamento de Estadística y Matemática, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Córdoba
Palabras clave: POBREZA MULTIDIMENSIONAL, CAPACIDADES, ANÁLISIS FACTORIAL, MÉTODOS ROBUSTOS

Resumen

En este trabajo se examina la pobreza multidimensional en Argentina utilizando métodos robustos de análisis factorial exploratorio (AFE) y confirmatorio (AFC). Haciendo uso del enfoque de las capacidades desarrollado en Sen (1992) y Sen & Foster (2001), el objetivo principal es revisar las dimensiones e indicadores en que el fenómeno se manifiesta en el país.

Se utilizan microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del cuarto trimestre de 2018 y un conjunto de indicadores definidos como privaciones, ampliando el propuesto por Arévalo & Paz (2015).

Los resultados permiten confirmar la presencia de tres dimensiones: vivienda, ingresos y ubicación del hogar. Los índices de bondad de ajuste demuestran validez convergente y discriminante, pero las pruebas de confiabilidad de las escalas indican una mediocre consistencia interna y la necesidad de ampliar el conjunto de indicadores base del estudio.

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Publicado
2021-05-20
Cómo citar
Fagnola, B., & Moneta Pizarro, A. (2021). Identificación de la pobreza multidimensional en Argentina con métodos robustos de análisis factorial. Cuadernos Del CIMBAGE, 1(23), 1-20. https://doi.org/10.56503/CIMBAGE/Vol.1/Nro.23(2021)p.1-20