AGRUPAMIENTOS DE DEPARTAMENTOS SEGÚN LAS DIMENSIONES DEMOGRÁFICAS, AGROPECUARIAS Y ECONÓMICAS

Liliana Recchioni, Antonella Canalis Spinosa, María Mercedes Cerezo Ponce

Resumen


Hasta el momento, la regionalización de la provincia de La Rioja-Argentina tiene en cuenta sólo aspectos
productivos. Este trabajo tiene como objetivo tipificar departamentos de la provincia considerando indicadores
socioeconómicos que involucren a las dimensiones económica, demográfica y agropecuaria. La inclusión de estas
dimensiones permite una lectura más integral de los departamentos, además del análisis de las relaciones entre
ellas.
Se utilizó un enfoque cuantitativo y un diseño observacional, transversal, descriptivo y correlacional.
Se trabajó con un total de 10 indicadores para cada uno de los 18 departamentos de la provincia y se redujeron
los mismos a dos dimensiones, mediante la técnica multivariada de componentes principales. Luego se aplicaron
clústers jerárquicos para determinar un total de 4 regiones.
La primera componente está relacionada a la explotación agropecuaria y la segunda al desarrollo social. Se
determinaron 4 regiones cuya caracterización presenta una relación entre el desarrollo social de los
departamentos y el tipo de explotación agropecuaria.

DISTRICTS GROUPING ACCORDING TO DEMOGRAPHIC, AGRICULTURAL AND ECONOMIC DIMENSIONS


Abstract
Until now, the regionalization of La Rioja-Argentina has only taken into account aspects of production. This project
aims at typifying the districts of the province by taking into account socioeconomic indicators which involve the
following aspects: economy, demography and agriculture. The inclusion of these dimensions creates a more
comprehensive look to the districts, along with the analysis between them.
This research takes quantitative approach and an observational, cross-sectional, descriptive and correlational
design.
A total of ten indicators were used for each of the 18 districts and they were reduced to two dimensions by the
multivariate technique of main components. Then, hierarchical cluster analysis was applied to determine four
regions overall. The first component is related to farming operation and the second one to social development.
Four regions were identified and their characterization presents a relationship between the social development of
the districts and the type of farming operation.
Key Words: Multivariate; social indicators; principal components, cluster analysis.

 


Palabras clave


multivariado, indicadores sociales, componentes principales, análisis de clúster.

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