Dynamic stability of a factorial model for multidimensional poverty in Argentina
Este trabajo examina la invarianza factorial longitudinal de un modelo para la pobreza multidimensional en Argentina hallado a través de métodos robustos de Análisis Factorial Exploratorio (AFE) y Análisis Factorial Confirmatorio (AFC).Se utilizan los microdatos de la Encu...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Ediciones UNL
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://bibliotecavirtual.unl.edu.ar/publicaciones/index.php/CE/article/view/10486 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Este trabajo examina la invarianza factorial longitudinal de un modelo para la pobreza multidimensional en Argentina hallado a través de métodos robustos de Análisis Factorial Exploratorio (AFE) y Análisis Factorial Confirmatorio (AFC).Se utilizan los microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) de los cuartos trimestres de los años pertenecientes a dos periodos —2003 a 2006 y 2016 a 2019— seleccionados por ser representativos de fases diferentes del ciclo económico: recuperación y recesión. Se pretende de esta manera evaluar la invarianza factorial en dos sentidos: tanto para años consecutivos dentro un mismo contexto económico, como para periodos enmarcados en coyunturas diametralmente opuestas.
A través del AFE y el AFC se hallan, para ambos periodos, tres dimensiones que subyacerían a la pobreza en Argentina, que fueron denominados ingresos, vivienda y entorno.
El nivel máximo de invarianza alcanzado para años consecutivos dentro de un mismo contexto fue la invarianza débil, nivel que asegura que las cargas factoriales sean constantes año a año. Por su parte, la evaluación entre periodos alcanzó como máximo nivel la invarianza configuracional, asegurándose únicamente la igualdad en la estructura factorial de un periodo a otro.
Estos resultados no son triviales ya que condicionan los estudios dinámicos de pobreza multidimensional, restringiendo las conclusiones a las que pueden arribarse al comparar los resultados de la misma de un año a otro, y más aún entre contextos diferentes. |
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