Técnicas multivariadas para el agrupamiento de departamentos. Provincia de La Rioja.
Autores/as
Liliana Recchioni
Universidad Nacional de La Rioja
Luis F. Castore
Universidad Nacional de La Rioja
Palabras clave:
Multivariado, Indicadores sociales, Cluster
Resumen
El presente trabajo tiene como objetivo agrupar departamentos de la provincia de La Rioja-Argentina según similitudes en indicadores económico-sociales. Se utilizó un enfoque cuantitativo con un diseño observacional, transversal, descriptivo y correlacional. La fuente de datos fue el Censo Provincial de Población y Vivienda 2008. Se redujo la cantidad de variables iniciales mediante el estudio de correlaciones y luego se utilizaron métodos multivariados para agrupar los departamentos. Se utilizó un cluster jerárquico con distancia euclídea y agrupamiento average linkage. Se obtuvieron 6 grupos, cada uno con sus particularidades bien definidas. Tres de los mismos están conformados por un solo Departamento, dos por 3 departamentos y un último con 6 departamentos. Se concluye que los métodos multivariados constituyen técnicas fundamentales para el análisis integral de indicadores.AbstractThe present work’s target is to group the departments of La Rioja, Argentina, taking into account their similarities with respect to economic and social indicators. The quantitative approach with an observational, transversal, descriptive and correlational design was used. The 2008 Population and Housing Provincial Census was used as a source of information. The quantity of initial variables was reduced by the study of correlations and multiple methods were deployed afterwards to classify the departments. A hierarchic cluster with a Euclidean distance and average linkage group was used. Six groups were found, each with its own particularities well defined. Three of them are formed only by one department, two by three departments and a last one by six of them. The multivariate methods are fundamental techniques for comprehensive analysis of indicators was concluded.Key Words: Multivariate; Social indicators; Cluster.
Biografía del autor/a
Liliana Recchioni, Universidad Nacional de La Rioja
Departamento. Ciencias Aplicadas a la Producción, Ambiente y Urbanismo. Universidad Nacional de La Rioja
Luis F. Castore, Universidad Nacional de La Rioja
Departamento Ciencias Aplicadas a la Producción, Ambiente y Urbanismo. Universidad Nacional de La Rioja