metodologia para una tipologia social de los municipios del ecuado
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Aplicaciones de métodos multivariantesTRANSCRIPT
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Metodologa para una tipologa social de
los Municipios del Ecuador Carlos Enrique Vzquez Moreno
Banco del Estado - Gerencia de Riesgo
Direccin de Riesgos de Mercado y Liquidez
1. Antecedentes ......................................................................................................... 1
2. Objetivos ............................................................................................................... 2
3. Proceso de trabajo ................................................................................................. 2
4. Creacin de Base de datos ..................................................................................... 2
4.1. Definicin de variables ................................................................................... 3
4.1.1. Variables de datos .................................................................................. 3
4.1.2. Variables de identificacin .................................................................... 6
5. Anlisis de identificacin de casos atpicos ........................................................... 7
6. Anlisis factorial ................................................................................................... 8
6.1. Anlisis factorial exploratorio ......................................................................... 8
6.2. Anlisis factorial definitivo ........................................................................... 10
7. Anlisis de conglomerados de K-medias ............................................................. 12
8. Anlisis discriminante ......................................................................................... 14
8.1. Definiciones ................................................................................................. 14
8.2. Anlisis de los resultados .............................................................................. 15
9. Calificacin de los municipios ............................................................................. 21
9.1. Mtodo de calificacin .................................................................................. 21
9.2. Interpretacin de las calificaciones ................................................................ 24
10. Resultados de la Calificacin ............................................................................ 24
11. Bibliografa ...................................................................................................... 26
12. Anexos ............................................................................................................. 27
12.1. Anexo 1: Resultado del Anlisis de identificacin de casos atpicos .......... 28
12.2. Anexo 2 : Resultado del Anlisis de componentes principales exploratorio 32
12.3. Anexo 3: Resultados del Anlisis de componentes principales definitivo. .. 42
12.4. Anexo 4: Resultados del Anlisis de conglomerados ................................. 45
12.5. Anexo 5: Resultados Anlisis Discriminante ............................................. 49
12.6. Anexo 6: Resultados de la Clasificacin de Municipios del Ecuador ......... 56
12.7. Anexo 7: Calificacin de Riesgo de Entorno de Municipios del Ecuador ... 62
1. Antecedentes
La Junta Bancaria emiti la Resolucin No. JB-2011-1897 del 15 de marzo de 2011 que
plantea reformas a las metodologas de Calificacin de activos de riesgos y por ende al
Riesgo de Entorno. Estas reformas disponen que en la evaluacin del Riesgo de
Entorno, se tome en cuenta, adems de los efectos de los macrovectores de riesgo sobre
el Banco del Estado, los impactos del entorno en los clientes. Dada la especificidad en
la orientacin del crdito del Banco y, al estar ya considerado el aspecto financiero de
los prestatarios en la calificacin de Riesgo de Crdito que realiza el Banco, son los
aspectos socioeconmicos los que jugarn un rol preponderante en el entorno de los
clientes.
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La Gerencia de Riesgo, acogiendo este requerimiento, dispuso, a la Direccin de
Riesgos de Mercado y Liquidez, la generacin de una Metodologa para una tipologa
social de los Municipios del Ecuador. La Direccin design al Econ. Carlos Vzquez
para realizar esta tarea.
2. Objetivos
a) Establecer una clasificacin de los municipios del Ecuador de acuerdo con su estructura socioeconmica
b) Dotar al Banco del Estado de una herramienta de calificacin del Riesgo de entorno de los Municipios de acuerdo a la tipologa socioeconmica.
3. Proceso de trabajo
El proceso seguido para la generacin de esta metodologa se concreta en las etapas que
se describen a continuacin:
Creacin de Base de datos
Anlisis de identificacin de casos atpicos
Anlisis de componentes Principales
Anlisis de Conglomerados
Anlisis Discriminante
Determinacin de la Calificacin de los grupos
4. Creacin de Base de datos
Las variables utilizadas para esta metodologa se procesaron a partir de los datos
obtenidos desde el Sistema Integral de Consultas del VII Censo de Poblacin y VI de Vivienda 2010; INEC; Quito 2011, http://www.inec.gov.ec/estadisticas/ . Dicho sistema usa el programa
REDATAM creado por la CEPAL para ordenar y discriminar datos de censos y encuestas.
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4.1. Definicin de variables
4.1.1. Variables de datos
Se usaron las siguientes variables de datos:
Nombre Etiqueta
cobagua Cobertura de agua potable
conxagua Conexin de agua dentro de vivienda
Cobalc Cobertura de alcantarillado
cobelec Cobertura de energa elctrica
cobdesol Cobertura de desechos slidos
Piso Piso de material resistente en buen estado
paredes Paredes de material resistente en buen estado
Techo Techo de material resistente en buen estado
Calle Calle o carretera adoquinada, pavimentada o de concreto
Cocina Cocina de uso exclusivo del hogar
SSHH Servicio Higinico de uso exclusivo del hogar
Bao Bao de uso exclusivo del hogar
energcoc Fuente energtica para cocinar (gas)
calagua Calidad de agua
cobtelfija Cobertura de telefona fija
cobtelfcel Cobertura de telefona celular
cobweb Cobertura de Internet
compenhog Computador en hogar
tvcable Cobertura de Televisin por cable
vivprop Vivienda propia
cobsegsoc Cobertura de seguridad social
tasanalf Tasa de analfabetismo
Focos Razn focos ahorradores focos convencionales
tasadisc Tasa de Discapacidad
escolaresp Tasa de Escolaridad especial
segprivsal Cobertura de Seguros privados en salud
A excepcin de Razn focos ahorradores focos convencionales, las variables estn
expresadas como porcentajes con la frmula:
i variable la de censal Universo
i variable la de j categora la de casos de Nmero
i variable la de j categora la de Porcentaje
:
====
====
====
====
i
ij
ij
i
ij
ij
N
V
P
donde
N
VP
La unidad de anlisis geogrfico espacial es el cantn. No se discrimina entre urbano y
rural.
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Cobertura de agua potable
Porcentaje nmero de hogares que reciben el servicio de agua potable.
Conexin de agua dentro de vivienda
Porcentaje de hogares que poseen conexiones de agua potable dentro de la vivienda.
Cobertura de alcantarillado
Porcentaje de hogares que reciben el servicio de alcantarillado.
Cobertura de energa elctrica
Porcentaje de hogares que reciben el servicio de energa elctrica.
Cobertura de desechos slidos
Porcentaje de hogares que reciben el servicio de recoleccin de desechos slidos
Piso de material resistente en buen estado
Porcentaje de viviendas (casas y departamentos) con piso de material resistente (Duela,
parquet, tabln o piso flotante, Tabla sin tratar, Cermica, baldosa, vinil o mrmol,
Ladrillo o cemento) en buen estado.
Paredes de material resistente en buen estado
Porcentaje de viviendas (casas y departamentos) con paredes de material resistente
(Hormign, Ladrillo o bloque, Adobe o tapia, Madera, Caa revestida o bahareque) en
buen estado.
Techo de material resistente en buen estado
Porcentaje de viviendas (casas y departamentos) con techo de material resistente
(Hormign (losa, cemento), Asbesto (eternit, eurolit), Zinc, Teja) en buen estado.
Calle o carretera adoquinada, pavimentada o de concreto
Porcentaje de vivienda (casas y departamentos) con acceso a Calle o carretera
adoquinada, pavimentada o de concreto.
Cocina de uso exclusivo del hogar
Porcentaje de hogares con habitacin de uso exclusivo para cocina.
Servicio Higinico de uso exclusivo del hogar
Porcentaje de hogares con habitacin de uso exclusivo para Servicio Higinico.
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Bao de uso exclusivo del hogar
Porcentaje de hogares con habitacin de uso exclusivo para bao o ducha.
Fuente energtica para cocinar (gas)
Porcentaje de hogares que usan gas licuado de petrleo como fuente energtica para
cocinar.
Calidad de agua
Porcentaje de hogares con agua potable cuya procedencia permite que se beba tal como
llega al hogar.
Cobertura de telefona fija
Porcentaje de hogares que reciben el servicio de telefona fija
Cobertura de telefona celular
Porcentaje de hogares que reciben el servicio de telefona celular
Cobertura de Internet
Porcentaje de hogares que reciben el servicio de Internet
Computador en hogar
Porcentaje de hogares que poseen un computador
Cobertura de Televisin por cable
Porcentaje de hogares que reciben el servicio de Televisin por cable
Vivienda propia
Porcentaje de hogares que poseen vivienda propia.
Cobertura de seguridad social
Porcentaje de personas (activas y jubiladas) inscritas en el sistema de seguridad social
(IESS, ISSFA, ISSPOL).
Tasa de analfabetismo
Porcentaje de personas que no sabe leer ni escribir.
Razn focos ahorradores focos convencionales
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Relacin porcentual entre el Nmero de focos ahorradores (fluorescentes) y el Nmero
de focos convencionales (incandescentes) en la vivienda.
Tasa de Discapacidad
Porcentaje de personas con alguna discapacidad.
Tasa de Escolaridad especial
Porcentaje de personas con alguna discapacidad que asisten algn centro de educacin.
Cobertura de Seguros privados en salud
Porcentaje de personas que poseen seguro privado en salud
4.1.2. Variables de identificacin
Estas variables se han codificado como sigue
Provincias
1 Azuay
2 Bolvar
3 Caar
4 Carchi
5 Cotopaxi
6 Chimborazo
7 El Oro
8 Esmeraldas
9 Guayas
10 Imbabura
11 Loja
12 Los Ros
13 Manab
14 Morona Santiago
15 Napo
16 Pastaza
17 Pichincha
18 Tungurahua
19 Zamora Chinchipe
20 Galpagos
21 Sucumbios
22 Orellana
23 Santo Domingo de los Tschilas
24 Santa Elena
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Regiones
1 Sierra
2 Costa
3 Amazona
4 Insular
5. Anlisis de identificacin de casos atpicos
El proceso de deteccin de anomalas busca casos atpicos basados en desviaciones de
las normas de sus agrupaciones, es decir medias y desviaciones estndares de los grupos
generados. El procedimiento detecta rpidamente casos atpicos con fines de auditora
de datos en el paso del anlisis exploratorio de datos, antes de llevar a cabo cualquier
anlisis de datos inferencial. Este algoritmo detecta slo anomalas genricas; es decir,
la definicin de un caso anmalo no es especfica de ninguna aplicacin particular
El procedimiento genera grupos de homlogos, normas de grupos de homlogos para
las variables continuas y categricas, ndices de anomalas basados en las desviaciones
de las normas de los grupos de homlogos y valores del impacto de las variables para
las variables que contribuyen en mayor medida a que el caso se considere atpico.
En este estudio se especific 5 grupos de homlogos, un mximo de 20% de posibles
casos atpicos y un lmite de1.5 para el ndice de anomala.
Con este proceso se detect que 11 de los 221 municipios del pas, pueden ser
considerados como casos atpicos y por tanto se excluyen del anlisis.
Estos casos se presentan en el siguiente cuadro:1
Lista de ndices de casos con anomalas
Caso Cantn ndice de anomalas
51 0609 PENIPE 1,937
55 0703 ATAHUALPA 1,687
165 1409 TAISHA 3,081
168 1412 TIWINTZA 1,659
177 1604 ARAJUNO 2,014
178 1701 QUITO 1,729
182 1705 RUMIAHUI 1,83
204 2001 SAN CRISTOBAL 1,596
205 2002 ISABELA 1,778
206 2003 SANTA CRUZ 1,762
210 2104 SHUSHUFINDI 2,248
1 Para el procesamiento de datos en SPSS 20 del Anlisis de identificacin de casos atpicos ver IBM;
Manual de IBM SPSS Statistics 20 IBM Data Preparation 20; International Business Machines Corp.;
New York, 2011, pginas 47-54
ftp://public.dhe.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/statistics/20.0/es/client/Manuals/IBM_SP
SS_Data_Preparation.pdf
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6. Anlisis factorial2
El anlisis factorial trata de identificar variables subyacentes que revelen la
conformacin de las correlaciones dentro de un grupo de variables observadas. El
anlisis factorial se usa para la reduccin de datos para identificar un pequeo nmero
de factores que explique la mayora de la varianza observada en un nmero mayor de
variables.3
6.1. Anlisis factorial exploratorio
Se realiz un anlisis factorial exploratorio en su variante de Componentes Principales
(ACP), mtodo que forma combinaciones lineales no correlacionadas de las variables
observadas, donde su primer componente posee la mxima varianza, los componentes
siguientes explican cada vez menores proporciones de la varianza y son ortogonales
entre s.
Este ACP, arroj el siguiente cuadro de Comunalidades, que representan la proporcin
de la varianza explicada por los factores de cada una de las variables.
Comunalidades
Bruta Reescalada
Inicial Extraccin Inicial Extraccin Cobertura de agua potable ,036 ,026 1,000 ,725
Conexin de agua dentro del hogar ,026 ,023 1,000 ,885
Cobertura de Alcantarillado ,043 ,034 1,000 ,792
Cobertura de energa elctrica ,006 ,003 1,000 ,456
Cobertura de desechos solidos ,045 ,032 1,000 ,712
piso/material resistente /buen estado ,008 ,006 1,000 ,689
paredes/material resistente /buen estado ,008 ,005 1,000 ,690
Techo/material resistente /buen estado ,006 ,004 1,000 ,609
Calle o carretera adoquinada, pavimentada o de concreto
,015 ,009 1,000 ,582
Cocina de uso exclusivo ,007 ,004 1,000 ,483
servicio Higinico de uso exclusivo ,012 ,002 1,000 ,174
bao de uso exclusivo ,024 ,019 1,000 ,780
Energia para cocinar ,018 ,007 1,000 ,399
calidad de agua ,043 ,005 1,000 ,116
2 Para la formulacin matemtica del Anlisis Factorial, ver Pea, Daniel; Anlisis de Datos
Multivariantes; McGraw-Hill; Madrid 2002, pginas 347 a 389.
http://www.mhe.es/universidad/ciencias_matematicas/pena/index.html
3 Para el procesamiento de datos en SPSS 20 del Anlisis Factorial, en su variante de Componentes
Principales, ver IBM; Manual de IBM SPSS Statistics 20; International Business Machines Corp.; New
York, 2011, pginas 160-167
ftp://public.dhe.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/statistics/20.0/es/client/Manuals/IBM_SP
SS_Statistics_Base.pdf
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cobertura telefona fija ,013 ,008 1,000 ,671
cobertura telefona celular ,013 ,004 1,000 ,290
cobertura Internet ,002 ,001 1,000 ,461
computador en hogar ,007 ,005 1,000 ,722
Tv por cable ,012 ,003 1,000 ,247
Vivienda propia ,007 ,003 1,000 ,473
cobertura seguriidad social ,004 ,000 1,000 ,137
tasa de analfabetismo ,002 ,001 1,000 ,548
Razn focos ahorradores focos convencionales 3,875 3,875 1,000 1,000
tasa de discapacidad ,000 1,184E-05 1,000 ,087
escolaridad especial ,001 2,358E-05 1,000 ,041
Seguridad privada salud ,001 ,000 1,000 ,252
Mtodo de extraccin: Anlisis de Componentes principales.
Como se puede observar la mayora de las variables presenta altos ndices de
extraccin, sin embargo, como se puede ver en la matriz de correlaciones que se
despliega en el anexo 1, se nota que existen variables demasiado correlacionadas entre
s y por ende no estn aportando a la explicabilidad del modelo. Esto se observa
claramente en el grfico de componentes, donde se ve que muchas de las variables,
prcticamente se funden entre s
Sin embargo, dado que la varianza explicada por los 5 primeros componentes es de
98,44%, se puede colegir que el anlisis est bien encaminado. Esto se demuestra con
el grfico de sedimentacin que es la representacin grfica de los autovalores, de tal
manera que se suele usar para decidir el nmero de factores a utilizar, tomando factores
hasta que la pendiente de la recta sea paralela al Eje X y que como se observa en la
grfica siguiente, los dos primeros factores superan el 96% de la varianza explicada.
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6.2. Anlisis factorial definitivo4
Dados estos resultados se decidi realizar un nuevo ACP, escogiendo las variables con
mayor indicador de comunalidades y menor correlacin relativa a fin de que el modelo
posea mayor robustez explicativa.
Las variables escogidas, son:
Conexin de agua dentro de vivienda
Cobertura de alcantarillado
Cobertura de desechos slidos
Bao de uso exclusivo del hogar
Piso de material resistente en buen estado
Computador en hogar
En este nuevo ACP se obtiene este cuadro de comunalidades:
4 Ver Anexo 2: Resultados del Anlisis de componentes principales definitivo
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Comunalidades
Bruta Reescalada
Inicial Extraccin Inicial Extraccin Conexin de agua dentro del hogar ,026 ,023 1,000 ,879 Cobertura de Alcantarillado ,043 ,039 1,000 ,898 Cobertura de desechos solidos ,045 ,045 1,000 ,996 computador en hogar ,007 ,005 1,000 ,729 piso/material resistente/buen estado ,008 ,005 1,000 ,659 bao de uso exclusivo ,024 ,020 1,000 ,814 Mtodo de extraccin: Anlisis de Componentes principales.
Como se aprecia, las comunalidades son altas, lo que implica que la varianza est
explicada en gran proporcin por las variables escogidas.
Esto se confirma, cuando, como se observa en este cuadro, los dos primeros
componentes explican el 88,99% de la varianza total.
Esto se confirma con el grfico de sedimentacin
Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado1 ,116 75,333 75,333 ,116 75,333 75,333 ,112 72,791 72,791
2 ,021 13,664 88,997 ,021 13,664 88,997 ,025 16,207 88,997
3 ,009 6,181 95,178
4 ,004 2,570 97,748
5 ,003 1,631 99,380
6 ,001 ,620 100,000
1 ,116 75,333 75,333 4,449 74,142 74,142 4,408 73,470 73,470
2 ,021 13,664 88,997 ,526 8,770 82,912 ,567 9,442 82,912
3 ,009 6,181 95,178
4 ,004 2,570 97,748
5 ,003 1,631 99,380
6 ,001 ,620 100,000
Bruta
Reescalada
Mtodo de extraccin: Anlisis de Componentes principales.a. Al analizar una matriz de covarianza, los autovalores iniciales son los mismos en la solucin bruta y en la reescalada.
Varianza total explicada
Componente
Autovalores inicialesaSumas de las saturaciones al cuadrado de la
extraccinSuma de las saturaciones al cuadrado de la
rotacin
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7. Anlisis de conglomerados de K-medias5 Definidas las variables explicativas y los casos vlidos (210 cantones), se realiza unl
anlisis de conglomerados que es un conjunto de tcnicas multivariantes cuyo objetivo
es agrupar objetos o individuos basndose en las caractersticas que estos poseen. El
Anlisis de Conglomerados, clasificar a los objetos, de tal forma que cada objeto ser
muy parecido a los que hay en su grupo. Los grupos resultantes deben mostrar mucha
homogeneidad entre los elementos del grupo y un alto grado de heterogeneidad entre los
diferentes grupos. En este caso, se us el Anlisis de conglomerados de K-medias6, Este
procedimiento intenta identificar grupos de casos relativamente homogneos basndose
en las caractersticas seleccionadas y utilizando un algoritmo que puede gestionar un
gran nmero de casos. Sin embargo, el algoritmo requiere que el usuario especifique el
nmero de conglomerados.
5 Para la formulacin matemtica del Anlisis de conglomerados de K-medias, ver Pea, Daniel; Anlisis
de Datos Multivariantes; McGraw-Hill; Madrid 2002, pginas 220 a 223.
http://www.mhe.es/universidad/ciencias_matematicas/pena/index.html
6 Para el procesamiento de datos en SPSS 20 del Anlisis de Conglomerados, Mtodo de Conglomerados
de K-medias, ver IBM; Manual de IBM SPSS Statistics 20; International Business Machines Corp.; New
York, 2011, pginas 193-197.
ftp://public.dhe.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/statistics/20.0/es/client/Manuals/IBM_SP
SS_Statistics_Base.pdf
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Se puede elegir uno de los dos mtodos disponibles para clasificar los casos: la
actualizacin de los centros de los conglomerados de forma iterativa o slo la
clasificacin. Asimismo, es posible guardar la pertenencia a los conglomerados,
informacin de la distancia y los centros de los conglomerados finales. Si lo desea,
puede especificar una variable cuyos valores sean utilizados para etiquetar los
resultados por casos. Tambin puede solicitar los estadsticos F de los anlisis de
varianza. Aunque estos estadsticos son oportunistas (ya que el procedimiento trata de
formar grupos que de hecho difieran), el tamao relativo de los estadsticos proporciona
informacin acerca de la contribucin de cada variable a la separacin de los grupos
Debido a que el anlisis de conglomerados jerrquico es un mtodo exploratorio, los
resultados deben considerarse provisionales hasta que sean confirmados mediante otra
tcnica ms robusta.
En la tabla siguiente, se presentan los centros de los conglomerados finales, que van a
tener una gran utilidad cuando se interprete la constitucin de los conglomerados, pues
resume los valores centrales de cada conglomerado en las seis variables explicativas del
modelo.
Medias de los Centroides
Grupos conxagua cobalc cobdesol Piso bao compenhog
grupo 1 67,38% 65,58% 82,95% 42,66% 67,05% 26,30%
grupo 2 25,19% 13,08% 32,54% 21,23% 30,22% 5,71%
grupo 3 45,31% 22,56% 78,98% 28,87% 44,37% 11,40%
grupo 4 37,48% 28,99% 50,25% 26,69% 40,95% 10,66%
grupo 5 53,34% 48,30% 62,89% 33,94% 55,73% 16,99%
=
=
=
=
=
=
=
De este anlisis se definen 5 grupos con la siguiente distribucin de casos:
Resumen de Anlisis de Conglomerados grupo 1 33 grupo 2 64 grupo 3 71 grupo 4 19 grupo 5 28 Total 215
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8. Anlisis discriminante7
8.1. Definiciones
Continuando con el proceso de trabajo y dado el carcter exploratorio del anlisis de
conglomerados, se realiza un anlisis discriminante que crea un modelo que confirma o
niega la pertenencia al grupo a travs de un conjunto de funciones discriminantes
basadas en combinaciones lineales de las variables explicativas que proporcionan la
mejor discriminacin posible entre los grupos. Las funciones se generan a partir de un
conjunto de casos para los que se conoce el grupo de pertenencia; luego, estas
funciones pueden ser empleadas para otros casos que dispongan de valores para las
variables explicativas pero no conozca el grupo de pertenencia.
La variable de agrupacin puede tener ms de dos valores. Los cdigos de la variable de
agrupacin han de ser nmeros enteros y es necesario especificar sus valores mximo y
mnimo.
Los casos con valores fuera de estos lmites se excluyen del anlisis.
Si estas variables resultan tiles para discriminar entre los grupos, los valores de las
funciones discriminantes D sern diferentes para los diferentes grupos
La variable de agrupacin debe tener un nmero limitado de categoras distintas,
codificadas como nmeros enteros.
Los casos deben ser independientes. Las variables predictoras deben tener una
distribucin normal multivariada y las matrices de varianzas-covarianzas intra-grupos
deben ser iguales en todos los grupos. Se asume que la pertenencia al grupo es
mutuamente exclusiva (es decir, ningn caso pertenece a ms de un grupo) y exhaustiva
de modo colectivo (es decir, todos los casos son miembros de un grupo).
Para este estudio se seleccionan como variables independientes para el clculo de las
funciones discriminantes a las seis variables de desarrollo social usadas para el anlisis
de componentes principales. Como variable dependiente se usa la pertenencia a los
grupos, que se determin en el anlisis de conglomerados.
7 Para la formulacin matemtica del Anlisis Discriminante, ver Pea, Daniel; Anlisis de Datos
Multivariantes; McGraw-Hill; Madrid 2002, pginas 391 a 415.
http://www.mhe.es/universidad/ciencias_matematicas/pena/index.html
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8.2. Anlisis de los resultados8
En el cuadro estadsticos de grupo se presentan por separado para los cinco grupos los
resultados de cada uno, tanto de la media como de la desviacin estndar. Analizando
las medias entre los diferentes grupos, observamos que el grupo 1 tiene las mejores
medias, esto se debe a que en este grupo se encuentran los Municipios con mayores
ndices de desarrollo social relativo.
8 Para el procesamiento de datos en SPSS 20 del Anlisis Discriminante, ver IBM; Manual de IBM SPSS
Statistics 20; International Business Machines Corp.; New York, 2011, pginas 152-159
ftp://public.dhe.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/statistics/20.0/es/client/Manuals/IBM_SP
SS_Statistics_Base.pdf
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Estadsticos de grupo
Nmero inicial de casos Media Desv.
tp.
N vlido (segn lista)
No ponderados Ponderados
1 Conexin de agua dentro del hogar 0,6738 0,0715 33 33 Cobertura de Alcantarillado 0,6558 0,0959 33 33 Cobertura de desechos solidos 0,8295 0,0764 33 33 piso/material resistente/buen estado 0,4266 0,0732 33 33 bao de uso exclusivo 0,6705 0,0765 33 33 computador en hogar 0,2630 0,0813 33 33
2 Conexin de agua dentro del hogar 0,2519 0,0734 54 54 Cobertura de Alcantarillado 0,1308 0,0798 54 54 Cobertura de desechos solidos 0,3254 0,1224 54 54 piso/material resistente/buen estado 0,2123 0,0458 54 54 bao de uso exclusivo 0,3022 0,1131 54 54 computador en hogar 0,0571 0,0223 54 54
3 Conexin de agua dentro del hogar 0,4531 0,1033 29 29 Cobertura de Alcantarillado 0,2256 0,1274 29 29 Cobertura de desechos solidos 0,7898 0,0947 29 29 piso/material resistente/buen estado 0,2887 0,0613 29 29 bao de uso exclusivo 0,4437 0,0840 29 29 computador en hogar 0,1140 0,0419 29 29
4 Conexin de agua dentro del hogar 0,3748 0,0666 45 45 Cobertura de Alcantarillado 0,2899 0,0992 45 45 Cobertura de desechos solidos 0,5025 0,0985 45 45 piso/material resistente/buen estado 0,2669 0,0509 45 45 bao de uso exclusivo 0,4095 0,0932 45 45 computador en hogar 0,1066 0,0365 45 45
5 Conexin de agua dentro del hogar 0,5334 0,0702 49 49 Cobertura de Alcantarillado 0,4830 0,0840 49 49 Cobertura de desechos solidos 0,6289 0,1020 49 49 piso/material resistente/buen estado 0,3394 0,0540 49 49 bao de uso exclusivo 0,5573 0,0625 49 49 computador en hogar 0,1699 0,0462 49 49
Total Conexin de agua dentro del hogar 0,4380 0,1625 210 210 Cobertura de Alcantarillado 0,3427 0,2076 210 210 Cobertura de desechos solidos 0,5775 0,2118 210 210 piso/material resistente/buen estado 0,2979 0,0906 210 210 bao de uso exclusivo 0,4622 0,1551 210 210 computador en hogar 0,1343 0,0826 210 210
En el cuadro de valores propios, se observa que porcentaje de la varianza es explicado
por cada eje discriminante, as, la primera funcin explica el 91,6% de la varianza total
de los datos, la segunda funcin aporta el 7,9%, la tercera funcin, con el 0,4% y la
cuarta, con el 0,1%. El coeficiente de correlacin cannica mide el poder discriminante
de la i sima funcin discriminante, por el porcentaje de la variacin total en dicha funcin, que es explicada por las diferencias entre grupos.
-
17
Valores propios
Funcin Autovalor % de varianza % acumulado Correlacin cannica
1 11,015a 91,6 91,6 ,957
2 ,955a 7,9 99,6 ,699
3 ,043a ,4 99,9 ,204
4 ,006a ,1 100,0 ,079
a. Se han empleado las 4 primeras funciones discriminantes cannicas en el anlisis.
La matriz de coeficientes de la funcin de clasificacin muestra que existen tantas
funciones de clasificacin como grupos. Estos coeficientes nos permiten construir cada
una de las funciones y asignar la calificacin de un caso en aquel grupo cuya funcin de
clasificacin resulte ser mayor. Resulta de gran utilidad disponer de las 5 funciones de
clasificacin para clasificar nuevos casos.
La matriz de coeficientes de la funcin de clasificacin
Coeficientes de la funcin de clasificacin
Nmero inicial de casos
1 2 3 4 5 Conexin de agua dentro del hogar 40,331 1,943 28,268 12,801 26,959
Cobertura de Alcantarillado 68,588 19,618 26,196 35,707 54,422
Cobertura de desechos solidos 99,387 41,257 90,294 61,415 77,374
piso/material resistente /buen estado 115,599 76,742 85,768 88,473 102,643
bao de uso exclusivo 69,078 38,161 53,492 48,143 59,793
computador en hogar -19,782 -41,696 -36,393 -41,983 -39,564
(Constante) -124,368 -22,319 -69,169 -43,972 -76,837
Funciones discriminantes lineales de Fisher
Como se aprecia, en este estudio se determinan cinco funciones discriminantes, esto
puede ser expresado con la frmula general:
-
18
= + ! #$%&'()' + * #$+',# + - #$+./0$, + 1 20$ + 3 +'$
+ 4 #$52/%6$(
Donde
Di= Funcin discriminante i
ki=constante de la funcin discriminante i
i, i, i, i, i, i,=coeficientes de la funcin discriminante i
=
=
=
=
=
=
=
i=1, 2,.5
Aplicando los coeficientes, las funciones especficas son:
7 = 789,;< + 9=, ;;#$%&'()'+ , ?>#$+',# + @@,;@#$+./0$, + 77?, ?@20$ + +'$
7@,A>#$52/%6$(
8 = 88, ;8 + 7, @9#$%&'()' + 7@,
-
19
La matriz de confusin presentada ms abajo expresa la capacidad de prediccin de las
funciones discriminantes. Los municipios del grupo 1 son correctamente clasificados en
el 90,1% de los casos; los del grupo 2 en el 100,0%; los del grupo 3 en el 79,3%; los
del grupo 4 en el 97,8% y los del grupo 5 en el 100,0%. Se puede colegir, entonces, que
las funciones discriminantes clasifican correctamente en promedio el 93,6% de los
Municipios, de lo que se deduce que las funciones discriminantes, clasificarn el 93,6%
de los futuros casos que se intenten clasificar.9
9 Para ver los resultados del Anlisis Discriminante con ms detalle vaya a Anexo 4: Resultados del
Anlisis Discriminante.
-
20
Matriz de confusin Nmero inicial de casos Grupo de pertenencia pronosticado Total
1 2 3 4 5
Original Recuento 1 30 0 0 0 3 33
2 0 54 0 0 0 54
3 0 0 23 0 6 29
4 0 0 0 44 1 45
5 0 0 0 0 49 49
% 1 90,9 0,0 0,0 0,0 9,1 100,0
2 0,0 100,0 0,0 0,0 0,0 100,0
3 0,0 0,0 79,3 0,0 20,7 100,0
4 0,0 0,0 0,0 97,8 2,2 100,0
5 0,0 0,0 0,0 0,0 100,0 100,0
Esto, lleva a que los grupos queden redefinidos como se explicita en el siguiente cuadro:
Resumen de Anlisis Discriminante
grupo 1 30 grupo 2 54 grupo 3 23 grupo 4 44 grupo 5 59 Total 210
Y, una vez aplicadas las funciones discriminantes a los casos atpicos, los grupos se
despliegan como se observa en el cuadro que se presenta:
1 35 2 57 3 24 4 46 5 59
Total 221
-
21
9. Calificacin de los municipios
9.1. Mtodo de calificacin
Una vez culminada la clasificacin de los municipios, se pas a determinar su
calificacin, para lo que se usaron las medias de las variables explicativas dentro de
cada grupo
Medias de los Centroides
Grupos conxagua cobalc cobdesol Piso bao compenhog
grupo 1 67,38% 65,58% 82,95% 42,66% 67,05% 26,30%
grupo 2 25,19% 13,08% 32,54% 21,23% 30,22% 5,71%
grupo 3 45,31% 22,56% 78,98% 28,87% 44,37% 11,40%
grupo 4 37,48% 28,99% 50,25% 26,69% 40,95% 10,66%
grupo 5 53,34% 48,30% 62,89% 33,94% 55,73% 16,99%
Luego, se estiman los valores Mximos, mnimos y de desviacin estndar de estas
medias para generar los rangos tericos:
Rangos tericos Estadsticos conxagua cobalc cobdesol piso bao compenhog
Mximo 67,38% 65,58% 82,95% 42,66% 67,05% 26,30% 56,56% 50,64% 72,23% 36,67% 57,36% 20,26% Media 45,74% 35,70% 61,52% 30,68% 47,66% 14,21% 35,46% 24,39% 47,03% 25,95% 38,94% 9,96% Mnimo 25,19% 13,08% 32,54% 21,23% 30,22% 5,71% DE 0,15943373 0,21100489 0,20813617 0,08103189 0,14151844 0,07852469 N DE al Max 1,3570 1,4160 1,0293 1,4790 1,3700 1,5400 N DE al Min 1,2890 1,0720 1,3925 1,1660 1,2324 1,0830
-
22
Entonces, se construyen los rangos de calificacin con la frmula:
Dadas las caractersticas estructurales de las variables utilizadas y, siendo el objetivo de
este estudio, no castigar en exceso a los clientes del Banco por su condicin de
desarrollo social, sino brindar una razonable medida de riesgo de entorno, se decidi
que para los pesos de calificacin se opt por una serie que va de 5% al 4% con una
degradacin de 0,25% dividida para el nmero de variables explicativas, para una escala
que va de A1 (la mejor calificacin) a A5 (la peor calificacin).
Es decir:
(((( ))))
.1%0,0,25....h ncalificaci de Decremento h
5 1,2,.....k ncalificaci de Nivel k
asexplicativ variables de Nmero N
(5%) municipios los de actividad la a debido entorno de riesgo de Porcentaje C
k nivel el en ncalificaci de Peso
:
========
========
====
====
====
====
k
k
P
donde
N
hCP
Esto se realiza para cada variable explicativa.
Con estas frmulas, se construye el cuadro de los rangos de calificacin que se presenta:
1,2....5j ;6....2,1i
j grupo del i variable la de mnimo al distancias de nmero
j grupo del i variable la de Mximo al distancias de nmero
j grupo del i variable la deestandar desviacin
j grupo del i variable la de media
j grupo del i variable la deinferior rango I
j grupo del i variable la desuperior rangoS
========
====
====
====
====
====
====
====
++++====
ij
ij
ij
ij
ij
ij
ijijijij
ijijijij
v
v
S
-
23
Rangos de calificacin
Rangos conxagua Cobalc cobdesol calle cocina compenhog Pesos
Lmite inferior
Lmite superior
Lmite inferior
Lmite superior
Lmite inferior
Lmite superior
Lmite inferior
Lmite superior
Lmite inferior
Lmite superior
Lmite inferior
Lmite superior
1 56,57% 67,38% 50,65% 65,58% 72,24% 82,95% 36,68% 42,66% 57,37% 67,05% 20,27% 26,30% 0,83%
2 45,75% 56,56% 35,71% 50,64% 61,53% 72,23% 30,69% 36,67% 47,67% 57,36% 14,22% 20,26% 0,79%
3 35,47% 45,74% 24,40% 35,70% 47,04% 61,52% 25,96% 30,68% 38,95% 47,66% 9,97% 14,21% 0,75%
4 25,20% 35,46% 13,09% 24,39% 32,55% 47,03% 21,24% 25,95% 30,23% 38,94% 5,72% 9,96% 0,71%
5 0,00% 25,19% 0,00% 13,08% 0,00% 32,54% 0,00% 21,23% 0,00% 30,22% 0,00% 5,71% 0,67%
Una vez construido el cuadro anterior, se procede a la calificacin de los grupos con la
siguiente frmula:
(((( ))))[[[[ ]]]] kjN
i
Q
m
kmijmj PLSLISi
==== ==== ====
1 1
0;;
1,2....5k 1,2....5;m
1,2....5j ;6....2,1i
J grupo del final Puntaje
m intervalo delinferior Lmite
m intervalo delsuperior Lmite
j grupo del i variable la de media
ncalificaci de categora
k nivel el en ncalificaci de Peso
intervalos de Nmero
j
========
========
====
====
====
====
====
====
====
m
m
ij
k
k
LI
LS
P
Q
donde
Esto es; la suma de la sumatoria de los condicionales: si la media de la variable i del
grupo j se ubica en el intervalo m, asigne el coeficiente correspondiente, caso contrario,
asigne cero. A cada categora de calificacin le pertenece un puntaje final del grupo
calificado; el cual se aplicara en la calificacin de cartera de los municipios de ese
grupo.
-
24
9.2. Interpretacin de las calificaciones
La categora A1 caracteriza a un grupo de municipios con altos ndices de cobertura en
los servicios bsicos, con vas de buena calidad, y aceptables niveles de acceso a la
tecnologa en los hogares. Esto implica un leve nivel de riesgo de entorno para el Banco
del Estado.
Los municipios de la categora A2 tienen un bajo ndice de riesgo poltico y social,
pues, sus indicadores de cobertura de servicios bsicos pueden ser considerados sobre el
promedio nacional
Las entidades municipales de categora A3 representan un nivel de riesgo de entorno
medio para el Banco del Estado, puesto que, sus indicadores de desarrollo social se
sitan dentro de los parmetros promedio a nivel nacional.
Los Cantones con categora A4, se constituyen en vectores de riesgo social alto, por
poseer bajas coberturas de servicios bsicos, sus hogares poseen bajos niveles de acceso
a la tecnologa y sus vas de acceso en buen estado son pocas. Estos municipios,
necesitan la presencia del BdE para superar su situacin de desarrollo social.
Los municipios que pertenecen a la categora A5, representan una situacin paradjica
para el Banco del Estado, ya que al mismo tiempo que representan un riesgo poltico y
social superlativo, puesto que, disponen de una bajsima cobertura de servicios bsicos,
una exigua red de vas y escasos niveles de acceso a tecnologa por los hogares, sin
embargo, son los que ms necesitan la intervencin crediticia del Banco para superar su
bajsimo ndice de desarrollo social.
10. Resultados de la Calificacin Los resultados del proceso de calificacin se puede observar en el siguiente cuadro:
Reordenando los datos para que refleje el ranking de calificacin, se tiene:
Por tanto, la estructura numrica y porcentual de la calificacin final de los grupos de
municipios es:
Grupos conxagua cobalc cobdesol calle cocina compenhog Puntaje final Calificacin
grupo 1 0,83% 0,83% 0,83% 0,83% 0,83% 0,83% 5,00% A1grupo 2 0,79% 0,79% 0,75% 0,75% 0,83% 0,79% 4,71% A2grupo 3 0,67% 0,71% 0,67% 0,67% 0,79% 0,67% 4,17% A5grupo 4 0,79% 0,71% 0,83% 0,79% 0,67% 0,75% 4,54% A3grupo 5 0,71% 0,67% 0,75% 0,75% 0,71% 0,71% 4,29% A4
Calificacin de los grupos
Grupos conxagua cobalc cobdesol piso bao compenhog Puntaje final Calificacin
grupo 1 0,83% 0,83% 0,83% 0,83% 0,83% 0,83% 5,00% A1grupo 5 0,79% 0,79% 0,79% 0,79% 0,79% 0,79% 4,75% A2grupo 3 0,75% 0,71% 0,83% 0,75% 0,75% 0,75% 4,54% A3grupo 4 0,75% 0,75% 0,75% 0,75% 0,75% 0,75% 4,50% A4grupo 2 0,67% 0,67% 0,67% 0,67% 0,67% 0,67% 4,00% A5
Grupos ordenados por Calificacin
-
25
1 35 15,84% A1
5 59 26,70% A2
3 24 10,86% A3
4 46 20,81% A4
2 57 25,79% A5
Total 221 100,00%
Se seleccion aleatoriamente ejemplos de calificacin de municipios:
Quito, 4 de Julio de 2013
Grupo Calificacin
0101 CUENCA 0501 LATACUNGA 0921 PLAYAS 0608 PALLATANGA 0607 GUANO
-
26
11. Bibliografa
Briones, Guillermo; Metodologa de la investigacin cuantitativa en las Ciencias Sociales; ICFES;
Bogot 1996
http://unorte.edu.uy/ccss/mtubio/Metodologia%20Cuantitativa%20para%20Ciencias%20Sociales%2
0(G.Briones).pdf
Cuadras, Carles; Nuevos Mtodos de Anlisis Multivariante; CMC Editions, Barcelona, 2011;
www.ub.edu/stat/personal/cuadras/metodos.pdf
IBM; Manual de IBM SPSS Statistics 20; International Business Machines Corp.; New York, 2011.
ftp://public.dhe.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/statistics/20.0/es/client/Manuals/IB
M_SPSS_Statistics_Base.pdf
Larrea, Carlos et alt; Mtodos utilizados para la creacin de la informacin Geogrfica y de base de datos;
http://siteresources.worldbank.org/INTPGI/Resources/342674-
1092157888460/Larrea.MetodosUtilizados.pdf
Muoz Gir, Juan E.; Tcnicas de Anlisis Multivariante; Banco Central de Costa Rica; San Jos
1995; http://www.bccr.fi.cr/ndie/Documentos/NT-01-1995.PDF
Pea, Daniel; Anlisis de Datos Multivariantes; McGraw-Hill; Madrid 2002
http://www.mhe.es/universidad/ciencias_matematicas/pena/index.html
Ponce, Juan; Tipologa de la intervencin social en el Ecuador; SIISE; Quito 2000.
http://www.siise.gob.ec/Publicaciones/tipoinv.pdf
Sistema Integral de Consultas, VII Censo de Poblacin y VI de Vivienda 2010; INEC; Quito 2011
http://www.inec.gov.ec/estadisticas/
Unidad sectorial de reduccin de la pobreza y gestin econmica Amrica latina y el
Caribe; Ecuador: evaluacin de la pobreza; Banco Mundial; Washintong, 2004 http://siteresources.worldbank.org/INTECUADORINSPANISH/Resources/ECUADOR_Evaluacion
_de_la_Pobreza.pdf
-
27
12. Anexos
-
28
12.1. Anexo 1: Resultado del Anlisis de identificacin de casos atpicos
N % de los combinados % del total
Detectar anomala
01-JUL-2013 17:18:31
C:\Carlos Enrique Vazquez Moreno\BANCO DEL ESTADO\RIESGO DE ENTORNO\Modelos de riesgo de entorno\Metodologa\METODOLOGA R_E\New methodology E_R for SB\bases\Spss\Nueva base_2013\base cantones 2013.sav
Conjunto_de_datos2
221
Los valores perdidos se tratarn como no vlidos.Los estadsticos se basan en todos los casos con datos vlidos para todas lasvariables de anlisis.
DETECTANOMALY /VARIABLES SCALE=cobagua conxagua cobalc cobelec cobdesol pisomaterialresistentebuenestado paredesmaterialresistentebuenestado Techomaterialresistentebuenestado Calleocarreteraadoquinadapavimentadaodeconcreto Cocinadeusoexclusivo servicioHiginicodeusoexclusivo baodeusoexclusivo Energiaparacocinar calidaddeagua coberturatelefonafija coberturatelefonacelular coberturaInternet computadorenhogar Tvporcable Viviendapropia coberturaseguriidadsocial tasadeanalfabetismo Raznfocosahorradoresfocosconvencionales Discapacidad escolaridadespecial Seguridadprivadasalud ID=Canton /PRINT ANOMALYLIST NORMS ANOMALYSUMMARY REASONSUMMARY CPS /SAVE ANOMALY(AnomalyIndex) PEERID(PeerId) PEERSIZE(PeerSize) PEERPCTSIZE(PeerPctSize) REASONVAR(ReasonVarREASONMEASURE(ReasonMeasure) REASONVALUE(ReasonValue) REASONNORM(ReasonNorm) /HANDLEMISSING APPLY=NO /CRITERIA PCTANOMALOUSCASES=20 ANOMALYCUTPOINT=1.5 MINNUMPEERS=1 MAXNUMPEERS=5 NUMREASONS=1.
00:00:00,31
00:00:00,31
AnomalyIndex
PeerId
PeerSize
PeerPctSize
Variable de motivo 1 ReasonVar_1
Medida del impacto de la variable de motivo
1 ReasonMeasure_1
Valor de la variable de motivo
1 ReasonValue_1
Norma de la variable de motivo
1 ReasonNorm_1
Variables creadas o modificadas
ndice de anomalas
Id del grupo de homlogos
Tamao del grupo de homlogos
Tamao de porcentual del grupo de homlogos
Tratamiento de los datos perdidos
Definicin de perdidos
Casos utilizados
Sintaxis
Recursos Tiempo de procesador
Tiempo transcurrido
Notas
Resultados creados
Comentarios
Entrada Datos
Conjunto de datos activo
Filtro
Peso
Dividir archivo
Nm. de filas del archivo de trabajo
-
29
Id de homlogos 1 36 16,3% 16,3%
2 98 44,3% 44,3%
3 87 39,4% 39,4%
Combinados 221 100,0% 100,0%
Total 221 100,0%
Lista de ndices de casos con anomalas
Caso Canton ndice de anomalas 165 1409 TAISHA 3,081
210 2104 SHUSHUFINDI 2,248
177 1604 ARAJUNO 2,014
51 0609 PENIPE 1,937
182 1705 RUMIAHUI 1,830
205 2002 ISABELA 1,778
206 2003 SANTA CRUZ 1,762
178 1701 QUITO 1,729
55 0703 ATAHUALPA 1,687
168 1412 TIWINTZA 1,659
204 2001 SAN CRISTOBAL 1,596
Canton Id de homlogos Tamao de homlogos
Tamao porcentual de homlogos
165 1409 TAISHA 3 87 39,4%
210 2104 SHUSHUFINDI 3 87 39,4%
177 1604 ARAJUNO 3 87 39,4%
51 0609 PENIPE 2 98 44,3%
182 1705 RUMIAHUI 1 36 16,3%
205 2002 ISABELA 1 36 16,3%
206 2003 SANTA CRUZ 1 36 16,3%
178 1701 QUITO 1 36 16,3%
55 0703 ATAHUALPA 2 98 44,3%
168 1412 TIWINTZA 3 87 39,4%
204 2001 SAN CRISTOBAL 1 36 16,3%
Lista de Id de homlogos de los casos con anomalas
Caso
-
30
Canton Variable de motivo Impacto de la variableValor de la
variable Norma de la variable165 1409 TAISHA cobelec ,197 ,166285060 ,81980704140
210 2104 SHUSHUFINDI escolaridadespecial ,447 ,390400410678 ,08624438637721
177 1604 ARAJUNO cobelec ,166 ,362839614 ,81980704140
51 0609 PENIPE Discapacidad ,293 ,126428253450 ,06470609761069
182 1705 RUMIAHUI coberturaInternet ,113 ,313833857665 ,13281270364368
205 2002 ISABELA coberturatelefonafija ,126 ,848751835536 ,39402741732982
206 2003 SANTA CRUZ cobalc ,155 ,035444775 ,63763146236
178 1701 QUITO coberturaInternet ,088 ,279140323963 ,13281270364368
55 0703 ATAHUALPA coberturaseguriidadsocial
,174 ,377614837179 ,18052484246941
168 1412 TIWINTZA coberturatelefonacelular
,169 ,103614457831 ,59106707210596
204 2001 SAN CRISTOBAL coberturatelefonafija ,106 ,772684752105 ,39402741732982
Lista de motivos de casos con anomalas
Motivo: 1
Caso
-
31
Resumen de ndices de anomalas
N en la lista de
anomalas Mnimo Mximo Media Desviacin
tpica ndice de anomalas 11 1,596 3,081 1,938 ,422
1 2 3Media ,78913183625 ,65328614781 ,39725673024 ,57462499602
Desviacin tpica ,116562629495 ,116361174661 ,139475806649 ,196118552166
Media ,68188551533 ,50257379331 ,27418511579 ,44187427769
Desviacin tpica ,090659978025 ,090610249903 ,084113636079 ,172860973466
Media ,63763146236 ,39339160996 ,17125670106 ,34573051318
Desviacin tpica ,162449799420 ,149803621788 ,110912832365 ,214230046494
Media ,96302438753 ,92278732731 ,81980704140 ,88880203000
Desviacin tpica ,026364584815 ,047600880866 ,128735425849 ,104338524182
Media ,84444880100 ,64384593977 ,40090266192 ,58088502498
Desviacin tpica ,089177380306 ,149892759407 ,171187720770 ,220386748254
Media ,46262959446880 ,31735087202654 ############ ,30276339235887
Desviacin tpica ,083247294632233 ,052620549859383 ############ ,100722607382642
Media ,48209889189432 ,34190666549720 ############ ,32718141747885
Desviacin tpica ,076450128979910 ,050822226732157 ############ ,097701154507274
Media ,44671156510623 ,30900260808147 ############ ,30237413706547
Desviacin tpica ,075175704868250 ,046918553841115 ############ ,088805772022529
Media ,47878886226573 ,29499202921164 ############ ,28053691328705
Desviacin tpica ,152643952190922 ,083001006633681 ############ ,136797115484015
Media ,85194039721465 ,82336852713590 ############ ,80653591375496
Desviacin tpica ,055763305346304 ,085237927656215 ############ ,086104016487436
Media ,82995682684626 ,75053249032104 ############ ,73604241468496
Desviacin tpica ,057159369304774 ,082696304767463 ############ ,123645729885615
Media ,69317306550295 ,51171951866311 ############ ,46613833792882
Desviacin tpica ,091348537780323 ,095519205187909 ############ ,168808710645646
Media ,93417824659703 ,86945621296943 ############ ,82852991234766
Desviacin tpica ,033018574895993 ,078916760959089 ############ ,147040151751465
Media ,35010210378332 ,49577668152537 ############ ,46773256751433
Desviacin tpica ,213378968005872 ,205094356983361 ############ ,214514260659928
Media ,39402741732982 ,23203353476721 ############ ,20963295931520
Desviacin tpica ,155342791742682 ,085416366038885 ############ ,134280421615568
Media ,79518955463397 ,66601949707301 ############ ,65755461517283
Desviacin tpica ,063224644278801 ,097203712745988 ############ ,135589977206454
Media ,13281270364368 ,04573651114068 ############ ,05116280149577
Desviacin tpica ,068022178575195 ,023320519507253 ############ ,049414705018435
Media ,30302102377210 ,14335917418160 ############ ,14043093542923
Desviacin tpica ,099644897840569 ,046602839851748 ############ ,096239171970152
Media ,24484961863362 ,16818582239615 ############ ,15463198206592
Desviacin tpica ,127551124642894 ,107503497198325 ############ ,111419678919666
Media ,74019330884500 ,83159906879577 ############ ,84400260041720
Desviacin tpica ,077324667409290 ,077491045841976 ############ ,088667762409103
Media ,22568477042693 ,18052484246941 ############ ,18127966580561
Desviacin tpica ,056398560173280 ,059164253201656 ############ ,064867096264642
Media ,0628731511629 ,0985584020870 ############ ,1081916457968
Desviacin tpica ,01832223678950 ,02693199151615 ############ ,04078307027983
Media 4,07424164826143 3,57486452972716 ############ 3,33300318588907
Desviacin tpica 2,303491651459070 2,031707490476330 ############ ################
Media ,05407897607009 ,06470609761069 ############ ,06299025462832
Desviacin tpica ,010231899642866 ,012848005007315 ############ ,013413686826525
Media ,09794419431823 ,08223931643966 ############ ,08637423358082
Desviacin tpica ,020315786830054 ,020242081011711 ############ ,032431437332511
Media ,09820600527009 ,04889604237387 ############ ,05347041758672
Desviacin tpica ,053115178161709 ,014577649114424 ############ ,032255402521582
tasa de analfabetismo
Razn focos ahorradores focos convencionales
tasa de discapacidad
escolaridad especial
Seguridad privada salud
cobertura telefona celular
cobertura Internet
computador en hogar
Tv por cable
Vivienda propia
cobertura seguriidad social
Cocina de uso exclusivo
servicio Higinico de uso exclusivo
bao de uso exclusivo
Energia para cocinar
calidad de agua
cobertura telefona fija
Cobertura de energa elctrica
Cobertura de desechos solidos
piso/material resistente /buen estado
paredes/material resistente /buen estado
Techo/material resistente /buen estado
Calle o carretera adoquinada, pavimentada o de concreto
Id de homlogos
CombinadosCobertura de agua potable
Conexin de agua dentro del hogar
Cobertura de Alcantarillado
Normas de las variables de escala
-
32
N en la Lista de anomalas se determina por la especificacin: El porcentaje de anomalas es 20% y el punto de corte del ndice de anomalas es al menos 1,5
12.2. Anexo 2 : Resultado del Anlisis de componentes principales exploratorio
Resumen de motivos
Frecuencia Porcentaje Mnimo Mximo MediaDesviacin
tpicaCobertura de agua potable 0 0,0%
Conexin de agua dentro del hogar
0 0,0%
Cobertura de Alcantarillado 1 9,1% ,155 ,155 ,155
Cobertura de energa elctrica
2 18,2% ,166 ,197 ,181 ,022
Cobertura de desechos solidos
0 0,0%
piso/material resistente /buen estado
0 0,0%
paredes/material resistente /buen estado
0 0,0%
Techo/material resistente /buen estado
0 0,0%
Calle o carretera adoquinada, pavimentada o de concreto
0 0,0%
Cocina de uso exclusivo 0 0,0%
servicio Higinico de uso exclusivo
0 0,0%
bao de uso exclusivo 0 0,0%
Energia para cocinar 0 0,0%
calidad de agua 0 0,0%
cobertura telefona fija 2 18,2% ,106 ,126 ,116 ,014
cobertura telefona celular 1 9,1% ,169 ,169 ,169
cobertura Internet 2 18,2% ,088 ,113 ,101 ,017
computador en hogar 0 0,0%
Tv por cable 0 0,0%
Vivienda propia 0 0,0%
cobertura seguriidad social 1 9,1% ,174 ,174 ,174
tasa de analfabetismo 0 0,0%
Razn focos ahorradores focos convencionales
0 0,0%
tasa de discapacidad 1 9,1% ,293 ,293 ,293
escolaridad especial 1 9,1% ,447 ,447 ,447
Seguridad privada salud 0 0,0%
Global 11 100,0% ,088 ,447 ,185 ,103
Motivo 1
Aparicin como motivo Estadsticos del impacto de las variables
-
33
A. factorial
01-JUL-2013 17:43:59
Datos C:\Carlos Enrique Vazquez Moreno\BANCO DEL ESTADO\RIESGO DE ENTORNO\Modelos de riesgo de entorno\Metodologa\METODOLOGA R_E\New methodology E_R for SB\resultadps\excel\2013\base cantones 2013.sin casos atipicos.sav
Conjunto de datos activo
Conjunto_de_datos1
Filtro
Peso
Dividir archivo
Nm. de filas del archivo de trabajo
210
Definicin de los perdidos
MISSING=EXCLUDE: Los valores definidos como perdidos por el usuario son considerados como perdidos.
Casos utilizados. LISTWISE: Los estadsticos se basan en casos que no tienen valores perdidos para ninguna variable utilizada.
FACTOR /VARIABLES cobagua conxagua cobalc cobelec cobdesol pisomaterialresistentebuenestado paredesmaterialresistentebuenestado Techomaterialresistentebuenestado Calleocarreteraadoquinadapavimentadaodeconcreto Cocinadeusoexclusivo servicioHiginicodeusoexclusivo baodeusoexclusivo Energiaparacocinar calidaddeagua coberturatelefonafija coberturatelefonacelular coberturaInternet computadorenhogar Tvporcable Viviendapropia coberturaseguriidadsocial tasadeanalfabetismo Raznfocosahorradoresfocosconvencionales Discapacidad escolaridadespecial Seguridadprivadasalud /MISSING LISTWISE /ANALYSIS cobagua Tiempo de
procesador00:00:00,50
Tiempo transcurrido 00:00:00,52
Memoria mxima necesaria
85288 (83,289K) bytes
FAC1_2 Puntuacin de componentes 1
FAC2_2 Puntuacin de componentes 2
Notas
Resultados creados
Comentarios
Entrada
Manipulacin de los valores perdidos
Sintaxis
Recursos
Variables creadas
-
34
Media Desviacin tpicaN del
anlisisCobertura de agua potable ,57077217848 ,189905587292 210
Conexin de agua dentro del hogar ,43800667409 ,162465487428 210
Cobertura de Alcantarillado ,34265772537 ,207580945494 210
Cobertura de energa elctrica ,89394274725 ,079854950457 210
Cobertura de desechos solidos ,57750742010 ,211818164741 210
piso/material resistente /buen estado ,29788573317776 ,090568816511586 210
paredes/material resistente /buen estado ,32307721418575 ,088104950169360 210
Techo/material resistente /buen estado ,29760313179354 ,078799336048775 210
Calle o carretera adoquinada, pavimentada o de concreto
,27552047563880 ,122142464264507 210
Cocina de uso exclusivo ,80602934987120 ,085618042360833 210
servicio Higinico de uso exclusivo ,73819843428301 ,109235012109214 210
bao de uso exclusivo ,46216282929091 ,155052586221576 210
Energia para cocinar ,83324243628188 ,133378386938680 210
calidad de agua ,46776992922029 ,208349465018672 210
cobertura telefona fija ,19967929258377 ,112077137576102 210
cobertura telefona celular ,65987013715152 ,115161168276816 210
cobertura Internet ,04813353349309 ,041611439818304 210
computador en hogar ,13426145994888 ,082590235526715 210
Tv por cable ,15370974109331 ,111098923975652 210
Vivienda propia ,84806345375853 ,082100633054931 210
cobertura seguriidad social ,17757014339059 ,060016964195086 210
tasa de analfabetismo ,1098086281573 ,03971590843971 210
Razn focos ahorradores focos convencionales 3,26648396940399 1,968465100022180 210
tasa de discapacidad ,06341380457489 ,011663051540377 210
escolaridad especial ,08440523101164 ,023901832939665 210
Seguridad privada salud ,05051788024312 ,025581522516017 210
Estadsticos descriptivos
-
35
Cobertura de agua potable
Conexin de agua dentro
del hogar
Cobertura de
Alcantarillado
Cobertura de energa elctrica
Cobertura de desechos
solidos
piso/material resistente
/buen es tado
paredes/material res is tente /buen estado
Techo/material res is tente /buen
estado
Calle o carretera
adoquinada, pavimentada o
de concretoCocina de uso
exclusivo
servicio Higinico de uso exclusivo
bao de uso exclusivo
Energia para cocinar calidad de agua
cobertura telefona fija
cobertura telefona celular
cobertura Internet
computador en hogar Tv por cable Vivienda propia
cobertura seguriidad
socialtasa de
analfabetismo
Razn focos ahorradores
focos convencionales
tasa de discapacidad
escolaridad especial
Seguridad privada salud
Cobertura de agua potable
1,000 ,819 ,724 ,607 ,609 ,587 ,616 ,565 ,547 ,408 ,228 ,767 ,359 ,113 ,641 ,269 ,430 ,628 ,257 -,417 ,153 -,578 ,144 -,053 ,103 ,261
Conexin de agua dentro del hogar
,819 1,000 ,787 ,675 ,682 ,793 ,814 ,730 ,659 ,396 ,364 ,878 ,525 ,031 ,740 ,421 ,563 ,745 ,387 -,570 ,190 -,605 ,241 -,116 ,143 ,390
Cobertura de Alcantarillado
,724 ,787 1,000 ,489 ,570 ,679 ,674 ,630 ,654 ,532 ,181 ,747 ,290 ,140 ,790 ,317 ,544 ,809 ,364 -,556 ,332 -,565 ,091 -,134 ,068 ,358
Cobertura de energa elctrica
,607 ,675 ,489 1,000 ,426 ,473 ,550 ,422 ,468 ,371 ,543 ,693 ,468 -,019 ,445 ,459 ,311 ,403 ,134 -,274 ,220 -,411 ,028 ,197 ,030 ,206
Cobertura de desechos solidos
,609 ,682 ,570 ,426 1,000 ,585 ,547 ,575 ,635 -,051 ,345 ,553 ,685 -,432 ,457 ,517 ,598 ,607 ,447 -,639 ,071 -,609 ,493 -,340 ,281 ,488
piso/material resistente /buen estado
,587 ,793 ,679 ,473 ,585 1,000 ,966 ,935 ,648 ,374 ,401 ,709 ,490 -,080 ,721 ,448 ,691 ,821 ,343 -,564 ,181 -,555 ,150 -,332 ,202 ,550
paredes/material resistente /buen estado
,616 ,814 ,674 ,550 ,547 ,966 1,000 ,951 ,632 ,401 ,401 ,753 ,468 -,016 ,705 ,410 ,649 ,774 ,316 -,484 ,171 -,557 ,146 -,256 ,175 ,499
Techo/material resistente /buen estado
,565 ,730 ,630 ,422 ,575 ,935 ,951 1,000 ,642 ,287 ,350 ,655 ,424 -,114 ,646 ,413 ,694 ,775 ,352 -,512 ,125 -,557 ,199 -,370 ,218 ,533
Calle o carretera adoquinada, pavimentada o de concreto
,547 ,659 ,654 ,468 ,635 ,648 ,632 ,642 1,000 ,186 ,361 ,591 ,426 -,256 ,550 ,486 ,711 ,703 ,407 -,530 ,239 -,558 ,231 -,173 ,164 ,612
Cocina de uso exclusivo
,408 ,396 ,532 ,371 -,051 ,374 ,401 ,287 ,186 1,000 ,245 ,527 -,185 ,480 ,571 -,023 ,081 ,403 ,041 -,078 ,424 -,190 -,432 ,236 -,107 ,008
servicio Higinico de uso exclusivo
,228 ,364 ,181 ,543 ,345 ,401 ,401 ,350 ,361 ,245 1,000 ,407 ,347 -,343 ,232 ,417 ,275 ,223 ,109 -,087 ,147 -,195 -,040 ,141 ,197 ,264
bao de uso exclusivo
,767 ,878 ,747 ,693 ,553 ,709 ,753 ,655 ,591 ,527 ,407 1,000 ,384 ,123 ,703 ,416 ,486 ,694 ,325 -,456 ,390 -,671 ,153 ,029 ,036 ,357
Energia para cocinar ,359 ,525 ,290 ,468 ,685 ,490 ,468 ,424 ,426 -,185 ,347 ,384 1,000 -,372 ,257 ,591 ,405 ,371 ,340 -,462 -,102 -,451 ,430 -,285 ,324 ,348
calidad de agua ,113 ,031 ,140 -,019 -,432 -,080 -,016 -,114 -,256 ,480 -,343 ,123 -,372 1,000 ,178 -,409 -,377 -,032 -,251 ,223 ,085 ,179 -,333 ,274 -,352 -,389
cobertura telefona fija ,641 ,740 ,790 ,445 ,457 ,721 ,705 ,646 ,550 ,571 ,232 ,703 ,257 ,178 1,000 ,185 ,551 ,803 ,280 -,452 ,285 -,468 -,011 -,114 ,105 ,391
cobertura telefona celular
,269 ,421 ,317 ,459 ,517 ,448 ,410 ,413 ,486 -,023 ,417 ,416 ,591 -,409 ,185 1,000 ,541 ,446 ,358 -,541 ,167 -,475 ,299 -,277 ,285 ,492
cobertura Internet ,430 ,563 ,544 ,311 ,598 ,691 ,649 ,694 ,711 ,081 ,275 ,486 ,405 -,377 ,551 ,541 1,000 ,816 ,428 -,547 ,203 -,488 ,265 -,385 ,291 ,839
computador en hogar ,628 ,745 ,809 ,403 ,607 ,821 ,774 ,775 ,703 ,403 ,223 ,694 ,371 -,032 ,803 ,446 ,816 1,000 ,411 -,635 ,379 -,579 ,175 -,368 ,166 ,619
Tv por cable ,257 ,387 ,364 ,134 ,447 ,343 ,316 ,352 ,407 ,041 ,109 ,325 ,340 -,251 ,280 ,358 ,428 ,411 1,000 -,554 ,097 -,331 ,319 -,244 ,211 ,368
Vivienda propia -,417 -,570 -,556 -,274 -,639 -,564 -,484 -,512 -,530 -,078 -,087 -,456 -,462 ,223 -,452 -,541 -,547 -,635 -,554 1,000 -,173 ,534 -,388 ,423 -,144 -,423
cobertura seguriidad social
,153 ,190 ,332 ,220 ,071 ,181 ,171 ,125 ,239 ,424 ,147 ,390 -,102 ,085 ,285 ,167 ,203 ,379 ,097 -,173 1,000 -,260 -,173 ,165 -,096 ,362
tasa de analfabetismo
-,578 -,605 -,565 -,411 -,609 -,555 -,557 -,557 -,558 -,190 -,195 -,671 -,451 ,179 -,468 -,475 -,488 -,579 -,331 ,534 -,260 1,000 -,415 ,243 -,139 -,391
Razn focos ahorradores focos convencionales
,144 ,241 ,091 ,028 ,493 ,150 ,146 ,199 ,231 -,432 -,040 ,153 ,430 -,333 -,011 ,299 ,265 ,175 ,319 -,388 -,173 -,415 1,000 -,263 ,134 ,181
tasa de discapacidad -,053 -,116 -,134 ,197 -,340 -,332 -,256 -,370 -,173 ,236 ,141 ,029 -,285 ,274 -,114 -,277 -,385 -,368 -,244 ,423 ,165 ,243 -,263 1,000 -,195 -,265
escolaridad especial ,103 ,143 ,068 ,030 ,281 ,202 ,175 ,218 ,164 -,107 ,197 ,036 ,324 -,352 ,105 ,285 ,291 ,166 ,211 -,144 -,096 -,139 ,134 -,195 1,000 ,292
Seguridad privada salud
,261 ,390 ,358 ,206 ,488 ,550 ,499 ,533 ,612 ,008 ,264 ,357 ,348 -,389 ,391 ,492 ,839 ,619 ,368 -,423 ,362 -,391 ,181 -,265 ,292 1,000
Cobertura de agua potable
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,052 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,013 ,000 ,018 ,224 ,069 ,000
Conexin de agua dentro del hogar
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,327 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,003 ,000 ,000 ,047 ,019 ,000
Cobertura de Alcantarillado
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,004 ,000 ,000 ,022 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,096 ,026 ,165 ,000
Cobertura de energa elctrica
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,394 ,000 ,000 ,000 ,000 ,027 ,000 ,001 ,000 ,341 ,002 ,333 ,001
Cobertura de desechos solidos
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,230 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,153 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
piso/material resistente /buen estado
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,125 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,004 ,000 ,015 ,000 ,002 ,000
paredes/material resistente /buen estado
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,411 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,006 ,000 ,017 ,000 ,006 ,000
Techo/material resistente /buen estado
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,050 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,035 ,000 ,002 ,000 ,001 ,000
Calle o carretera adoquinada, pavimentada o de concreto
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,003 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,006 ,009 ,000
Cocina de uso exclusivo
,000 ,000 ,000 ,000 ,230 ,000 ,000 ,000 ,003 ,000 ,000 ,004 ,000 ,000 ,368 ,121 ,000 ,280 ,131 ,000 ,003 ,000 ,000 ,061 ,452
servicio Higinico de uso exclusivo
,000 ,000 ,004 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,001 ,057 ,106 ,016 ,002 ,280 ,021 ,002 ,000
bao de uso exclusivo
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,038 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,013 ,340 ,301 ,000
Energia para cocinar ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,004 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,070 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
calidad de agua ,052 ,327 ,022 ,394 ,000 ,125 ,411 ,050 ,000 ,000 ,000 ,038 ,000 ,005 ,000 ,000 ,321 ,000 ,001 ,111 ,005 ,000 ,000 ,000 ,000
cobertura telefona fija ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,005 ,004 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,437 ,050 ,065 ,000
cobertura telefona celular
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,368 ,000 ,000 ,000 ,000 ,004 ,000 ,000 ,000 ,000 ,008 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
cobertura Internet ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,121 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,002 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
computador en hogar ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,001 ,000 ,000 ,321 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,006 ,000 ,008 ,000
Tv por cable ,000 ,000 ,000 ,027 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,280 ,057 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,080 ,000 ,000 ,000 ,001 ,000
Vivienda propia ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,131 ,106 ,000 ,000 ,001 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,006 ,000 ,000 ,000 ,019 ,000
cobertura seguriidad social
,013 ,003 ,000 ,001 ,153 ,004 ,006 ,035 ,000 ,000 ,016 ,000 ,070 ,111 ,000 ,008 ,002 ,000 ,080 ,006 ,000 ,006 ,008 ,082 ,000
tasa de analfabetismo
,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,003 ,002 ,000 ,000 ,005 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,022 ,000
Razn focos ahorradores focos convencionales
,018 ,000 ,096 ,341 ,000 ,015 ,017 ,002 ,000 ,000 ,280 ,013 ,000 ,000 ,437 ,000 ,000 ,006 ,000 ,000 ,006 ,000 ,000 ,026 ,004
tasa de discapacidad ,224 ,047 ,026 ,002 ,000 ,000 ,000 ,000 ,006 ,000 ,021 ,340 ,000 ,000 ,050 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,008 ,000 ,000 ,002 ,000
escolaridad especial ,069 ,019 ,165 ,333 ,000 ,002 ,006 ,001 ,009 ,061 ,002 ,301 ,000 ,000 ,065 ,000 ,000 ,008 ,001 ,019 ,082 ,022 ,026 ,002 ,000
Seguridad privada salud
,000 ,000 ,000 ,001 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,452 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,004 ,000 ,000
Matriz de correlaciones
Correlacin
Sig. (Unilateral)
-
36
Gerencia de Riesgo Direccin de Riesgos de Mercado y Liquidez
Inicial Extraccin Inicial ExtraccinCobertura de agua potable ,036 ,026 1,000 ,725
Conexin de agua dentro del hogar ,026 ,023 1,000 ,885
Cobertura de Alcantarillado ,043 ,034 1,000 ,792
Cobertura de energa elctrica ,006 ,003 1,000 ,456
Cobertura de desechos solidos ,045 ,032 1,000 ,712
piso/material resistente /buen estado ,008 ,006 1,000 ,689
paredes/material resistente /buen estado ,008 ,005 1,000 ,690
Techo/material resistente /buen estado ,006 ,004 1,000 ,609
Calle o carretera adoquinada, pavimentada o de concreto
,015 ,009 1,000 ,582
Cocina de uso exclusivo ,007 ,004 1,000 ,483
servicio Higinico de uso exclusivo ,012 ,002 1,000 ,174
bao de uso exclusivo ,024 ,019 1,000 ,780
Energia para cocinar ,018 ,007 1,000 ,399
calidad de agua ,043 ,005 1,000 ,116
cobertura telefona fija ,013 ,008 1,000 ,671
cobertura telefona celular ,013 ,004 1,000 ,290
cobertura Internet ,002 ,001 1,000 ,461
computador en hogar ,007 ,005 1,000 ,722
Tv por cable ,012 ,003 1,000 ,247
Vivienda propia ,007 ,003 1,000 ,473
cobertura seguriidad social ,004 ,000 1,000 ,137
tasa de analfabetismo ,002 ,001 1,000 ,548
Razn focos ahorradores focos convencionales 3,875 3,875 1,000 1,000
tasa de discapacidad ,000 1,184E-05 1,000 ,087
escolaridad especial ,001 2,358E-05 1,000 ,041
Seguridad privada salud ,001 ,000 1,000 ,252
Comunalidades
Bruta Reescalada
Mtodo de extraccin: Anlis is de Componentes principales.
-
37
Gerencia de Riesgo Direccin de Riesgos de Mercado y Liquidez
Total% de la varianza
% acumulado Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado
1 3,905 92,241 92,241 3,905 92,241 92,241 ,536 12,669 12,669
2 ,174 4,112 96,353 ,174 4,112 96,353 3,543 83,684 96,353
3 ,056 1,330 97,683
4 ,017 ,403 98,087
5 ,015 ,356 98,443
6 ,012 ,274 98,717
7 ,009 ,214 98,931
8 ,008 ,188 99,119
9 ,007 ,162 99,282
10 ,005 ,126 99,408
11 ,005 ,123 99,531
12 ,004 ,097 99,628
13 ,003 ,080 99,708
14 ,003 ,065 99,773
15 ,002 ,052 99,824
16 ,002 ,040 99,865
17 ,002 ,040 99,905
18 ,001 ,034 99,939
19 ,001 ,020 99,959
20 ,000 ,011 99,970
21 ,000 ,010 99,980
22 ,000 ,008 99,988
23 ,000 ,007 99,995
24 ,000 ,003 99,997
25 6,668E-05 ,002 99,999
26 5,473E-05 ,001 100,000
1 3,905 92,241 92,241 2,822 10,855 10,855 11,028 42,416 42,416
2 ,174 4,112 96,353 10,197 39,220 50,075 1,992 7,660 50,075
3 ,056 1,330 97,683
4 ,017 ,403 98,087
5 ,015 ,356 98,443
6 ,012 ,274 98,717
7 ,009 ,214 98,931
8 ,008 ,188 99,119
9 ,007 ,162 99,282
10 ,005 ,126 99,408
11 ,005 ,123 99,531
12 ,004 ,097 99,628
13 ,003 ,080 99,708
14 ,003 ,065 99,773
15 ,002 ,052 99,824
16 ,002 ,040 99,865
17 ,002 ,040 99,905
18 ,001 ,034 99,939
19 ,001 ,020 99,959
20 ,000 ,011 99,970
21 ,000 ,010 99,980
22 ,000 ,008 99,988
23 ,000 ,007 99,995
24 ,000 ,003 99,997
25 6,668E-05 ,002 99,999
26 5,473E-05 ,001 100,000
Varianza total explicada
Componente
Autovalores inicialesaSumas de las saturaciones al cuadrado de la
extraccinSuma de las saturaciones al cuadrado de la
rotacin
Bruta
Reescalada
-
38
Gerencia de Riesgo Direccin de Riesgos de Mercado y Liquidez
-
39
Gerencia de Riesgo Direccin de Riesgos de Mercado y Liquidez
1 2 1 2Cobertura de agua potable ,029 ,159 ,153 ,837
Conexin de agua dentro del hogar ,041 ,147 ,251 ,907
Cobertura de Alcantarillado ,021 ,184 ,100 ,884
Cobertura de energa elctrica ,003 ,054 ,036 ,674
Cobertura de desechos solidos ,107 ,143 ,504 ,676
piso/material resistente /buen estado ,014 ,074 ,160 ,815
paredes/material resistente /buen estado ,014 ,072 ,156 ,816
Techo/material resistente /buen estado ,016 ,059 ,208 ,752
Calle o carretera adoquinada, pavimentada o de concreto
,029 ,088 ,241 ,724
Cocina de uso exclusivo -,037 ,047 -,429 ,547
servicio Higinico de uso exclusivo -,004 ,045 -,033 ,415
bao de uso exclusivo ,025 ,135 ,162 ,868
Energia para cocinar ,059 ,061 ,439 ,454
calidad de agua -,071 ,007 -,339 ,033
cobertura telefona fija ,000 ,092 -,003 ,819
cobertura telefona celular ,035 ,051 ,307 ,443
cobertura Internet ,011 ,026 ,274 ,621
computador en hogar ,015 ,068 ,185 ,829
Tv por cable ,036 ,042 ,326 ,376
Vivienda propia -,033 -,046 -,397 -,562
cobertura seguriidad social -,010 ,020 -,170 ,329
tasa de analfabetismo -,017 -,024 -,423 -,608
Razn focos ahorradores focos convencionales 1,968 -,024 1,000 -,012
tasa de discapacidad -,003 -,001 -,267 -,126
escolaridad especial ,003 ,004 ,138 ,149
Seguridad privada salud ,005 ,012 ,189 ,465
Matriz de componentesa
Bruta Reescalada
Componente Componente
Mtodo de extraccin: Anlis is de componentes principales.a. 2 componentes extrados
-
40
Gerencia de Riesgo Direccin de Riesgos de Mercado y Liquidez
-
41
Gerencia de Riesgo Direccin de Riesgos de Mercado y Liquidez
1 2Cobertura de agua potable ,165 ,053
Conexin de agua dentro del hogar ,131 ,041
Cobertura de Alcantarillado ,208 ,067
Cobertura de energa elctrica ,023 ,008
Cobertura de desechos solidos ,167 ,049
piso/material resistente /buen estado ,037 ,012
paredes/material resistente /buen estado ,035 ,011
Techo/material resistente /buen estado ,026 ,008
Calle o carretera adoquinada, pavimentada o de concreto
,059 ,018
Cocina de uso exclusivo ,022 ,008
servicio Higinico de uso exclusivo ,027 ,009
bao de uso exclusivo ,114 ,036
Energia para cocinar ,045 ,013
calidad de agua ,007 ,006
cobertura telefona fija ,056 ,018
cobertura telefona celular ,032 ,010
cobertura Internet ,006 ,002
computador en hogar ,031 ,010
Tv por cable ,026 ,007
Vivienda propia -,021 -,006
cobertura seguriidad social ,006 ,002
tasa de analfabetismo -,005 -,002
Razn focos ahorradores focos convencionales ,055 -1,026
tasa de discapacidad ,000 ,000
escolaridad especial ,000 ,000
Seguridad privada salud ,002 ,001
Matriz de coeficientes para el clculo de las puntuaciones en las componentesa
Componente
Mtodo de extraccin: Anlisis de componentes principales. Mtodo de rotacin: Normalizacin Quartimax con Kaiser. Puntuaciones de componentes.
a. Los coeficientes estn tipificados
-
42
Gerencia de Riesgo Direccin de Riesgos de Mercado y Liquidez
12.3. Anexo 3: Resultados del Anlisis de componentes principales definitivo.
A. factorial
02-JUL-2013 14:58:54
Datos C:\Carlos Enrique Vazquez Moreno\BANCO DEL ESTADO\RIESGO DE ENTORNO\Modelos de riesgo de entorno\Metodologa\METODOLOGA R_E\New methodology E_R for SB\RUN 2013\bases\Spss\Nueva base_2013\base cantones 2013.sin casos atipicos.sav
Conjunto de datos activo Conjunto_de_datos2
Filtro
Peso
Dividir archivo
Nm. de filas del archivo de trabajo
210
Definicin de los perdidos MISSING=EXCLUDE: Los valores definidos como perdidos por el usuario son considerados como perdidos.
Casos utilizados. LISTWISE: Los estadsticos se basan en casos que no tienen valores perdidos para ninguna variable utilizada.
FACTOR /VARIABLES conxagua cobalc cobdesol computadorenhogar pisomaterialresistentebuenestado baodeusoexclusivo /MISSING LISTWISE /ANALYSIS conxagua cobalc cobdesol computadorenhogar pisomaterialresistentebuenestado baodeusoexclusivo /PRINT UNIVARIATE INITIAL CORRELATION SIG DET KMO INV REPR AIC EXTRACTION ROTATION FSCORE /PLOT EIGEN ROTATION /CRITERIA FACTORS(2) ITERATE(25) /EXTRACTION PC /CRITERIA ITERATE(25) /ROTATION QUARTIMAX /SAVE REG(ALL) /METHOD=COVARIANCE.
Tiempo de procesador 00:00:00,34
Tiempo transcurrido 00:00:00,41
Memoria mxima necesaria 5928 (5,789K) bytes
FAC1_7 Puntuacin de componentes 1
FAC2_7 Puntuacin de componentes 2
Notas
Resultados creados
Comentarios
Entrada
Manipulacin de los valores perdidos
Sintaxis
Recursos
Variables creadas
-
43
Gerencia de Riesgo Direccin de Riesgos de Mercado y Liquidez
Conexin de agua dentro del hogar
Cobertura de Alcantarillado
Cobertura de desechos
solidoscomputador en
hogar
piso/material resistente
/buen estadobao de uso
exclusivo
Conexin de agua dentro del hogar
1,000 ,787 ,682 ,745 ,793 ,878
Cobertura de Alcantarillado ,787 1,000 ,570 ,809 ,679 ,747
Cobertura de desechos solidos
,682 ,570 1,000 ,607 ,585 ,553
computador en hogar ,745 ,809 ,607 1,000 ,821 ,694
piso/material resistente /buen estado
,793 ,679 ,585 ,821 1,000 ,709
bao de uso exclusivo ,878 ,747 ,553 ,694 ,709 1,000
Matriz de correlaciones
Correlacin
Inicial Extraccin Inicial Extraccin
Conexin de agua dentro del hogar
,026 ,023 1,000 ,879
Cobertura de Alcantarillado ,043 ,039 1,000 ,898
Cobertura de desechos solidos
,045 ,045 1,000 ,996
computador en hogar ,007 ,005 1,000 ,729
piso/material resistente /buen estado
,008 ,005 1,000 ,659
bao de uso exclusivo ,024 ,020 1,000 ,814
Comunalidades
Bruta Reescalada
Mtodo de extraccin: Anlisis de Componentes principales.
Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado
1 ,116 75,333 75,333 ,116 75,333 75,333 ,112 72,791 72,791
2 ,021 13,664 88,997 ,021 13,664 88,997 ,025 16,207 88,997
3 ,009 6,181 95,178
4 ,004 2,570 97,748
5 ,003 1,631 99,380
6 ,001 ,620 100,000
1 ,116 75,333 75,333 4,449 74,142 74,142 4,408 73,470 73,470
2 ,021 13,664 88,997 ,526 8,770 82,912 ,567 9,442 82,912
3 ,009 6,181 95,178
4 ,004 2,570 97,748
5 ,003 1,631 99,380
6 ,001 ,620 100,000
Varianza total explicada
Componente
Autovalores inicialesaSumas de las saturaciones al cuadrado de la
extraccinSuma de las saturaciones al cuadrado de la
rotacin
Bruta
Reescalada
Mtodo de extraccin: Anlisis de Componentes principales.a. Al analizar una matriz de covarianza, los autovalores iniciales son los mismos en la solucin bruta y en la reescalada.
-
44
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1 2 1 2Conexin de agua dentro del hogar
,151 ,017 ,932 ,102
Cobertura de Alcantarillado ,186 ,064 ,896 ,310
Cobertura de desechos solidos
,173 -,122 ,815 -,575
computador en hogar ,070 ,011 ,843 ,135
piso/material resistente /buen estado
,073 ,008 ,807 ,088
bao de uso exclusivo ,134 ,039 ,867 ,250
Matriz de componentesa
Bruta Reescalada
Componente Componente
-
45
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12.4. Anexo 4: Resultados del Anlisis de conglomerados
-
46
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Anlisis de conglomerados de K medias
03-JUL-2013 11:43:38
Datos C:\Carlos Enrique Vazquez Moreno\BANCO DEL ESTADO\RIESGO DE ENTORNO\Modelos de riesgo de entorno\Metodologa\METODOLOGA R_E\New methodology E_R for SB\RUN 2013\bases\Spss\Nueva base_2013\base cantones 2013.conglomerados.sav
Conjunto de datos activo Conjunto_de_datos1
Filtro
Peso
Dividir archivo
Nm. de filas del archivo de trabajo
210
Definicin de perdidos Los valores definidos como perdidos por el usuario son considerados como perdidos.
Casos utilizados Los estadsticos se basan en los casos sin valores perdidos para las variables de aglomeracin utilizadas.
QUICK CLUSTER conxagua cobalc cobdesol pisomaterialresistentebuenestado baodeusoexclusivo computadorenhogar /MISSING=LISTWISE /CRITERIA=CLUSTER(5) MXITER(100) CONVERGE(0) /METHOD=KMEANS(UPDATE) /SAVE CLUSTER DISTANCE /PRINT ID(Canton) INITIAL ANOVA.
Tiempo de procesador 00:00:00,05
Tiempo transcurrido 00:00:00,05
Espacio de trabajo necesario
1824 bytes
QCL_1 Nmero inicial de casos
QCL_2 Distancia del caso desde su centro inicial de clasificacin
Recursos
Variables creadas o modificadas
Notas
Resultados creados
Comentarios
Entrada
Tratamiento de los datos perdidos
Sintaxis
-
47
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1 2 3 4 5Conexin de agua dentro del hogar
,788163717 ,305604203 ,238701971 ,139549437 ,482682729
Cobertura de Alcantarillado ,736410706 ,288966725 ,005176190 ,079474343 ,478165180
Cobertura de desechos solidos
,879747419 ,374781086 ,937487557 ,187108886 ,767404147
piso/material resistente /buen estado
,552275381023 ,159369527145 ,189329086203 ,194618272841 ,366500637090
bao de uso exclusivo ,761939980726 ,744569939183 ,344747533372 ,159950402976 ,510799632353
computador en hogar ,443069843191 ,075586446568 ,072741342619 ,072535647861 ,173368566176
Centros iniciales de los conglomerados
Conglomerado
1 2 3 4 5Conexin de agua dentro del hogar
,673824301 ,251932550 ,453127819 ,374755606 ,533390467
Cobertura de Alcantarillado ,655841237 ,130795734 ,225640682 ,289869938 ,482952345
Cobertura de desechos solidos
,829494859 ,325370946 ,789798450 ,502477335 ,628929830
piso/material resistente /buen estado
,426629197198 ,212294520121 ,288689780004 ,266908024984 ,339397380181
bao de uso exclusivo ,670544355765 ,302247148629 ,443698995680 ,409525729797 ,557325625904
computador en hogar ,263041304041 ,057137639753 ,114031141072 ,106574796121 ,169925348831
Centros de los conglomerados finales
Conglomerado
-
48
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Nmero de casos en cada conglomerado
Conglomerado 1 33,000
2 54,000
3 29,000
4 45,000
5 49,000
Vlidos 210,000
Perdidos 0,000
Media cuadrtica glMedia
cuadrtica gl
Conexin de agua dentro del hogar
1,084 4 ,006 205 188,490 ,000
Cobertura de Alcantarillado 1,787 4 ,009 205 197,126 ,000
Cobertura de desechos solidos
1,805 4 ,011 205 171,346 ,000
piso/material resistente /buen estado
,268 4 ,003 205 85,664 ,000
bao de uso exclusivo ,848 4 ,008 205 106,498 ,000
computador en hogar ,244 4 ,002 205 111,671 ,000
Las pruebas F slo se deben utilizar con una finalidad descriptiva puesto que los conglomerados han sido elegidos para maximizar las diferencias entre los casos en diferentes conglomerados. Los niveles crticos no son corregidos, por lo que no pueden interpretarse como pruebas de la hiptesis de que los centros de los conglomerados son iguales.
ANOVA
Conglomerado Error
F Sig.
-
49
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12.5. Anexo 5: Resultados Anlisis Discriminante
Discriminante
03-JUL-2013 14:42:46
Entrada Datos C:\Carlos Enrique Vazquez Moreno\BANCO DEL ESTADO\RIESGO DE ENTORNO\Modelos de riesgo de entorno\Metodologa\METODOLOGA R_E\New methodology E_R for SB\RUN 2013\bases\Spss\Nueva base_2013\base cantones 2013.conglomerados.sav
Conjunto de datos activo Conjunto_de_datos1
Filtro
Peso
Dividir archivo
Nm. de filas del archivo de trabajo
210
Tratamiento de los datos perdidos Definicin de perdidos Los valores perdidos definidos por el usuario sern tratados como perdidos en la fase de anlis is.
Casos utilizados En la fase de anlisis se incluirn los casos que no dispongan de valores perdidos definidos por el usuario y valores perdidos del sistema para las variables predictoras. Los casos que dispongan de valores perdidos definidos por el usuario, valores perdidos del sistema o valores fuera de rango para las variables de agrupacin sern excluidos.
DISCRIMINANT /GROUPS=QCL_1(1 5) /VARIABLES=conxagua cobalc cobdesol pisomaterialresistentebuenestado baodeusoexclusivo computadorenhogar /ANALYSIS ALL /SAVE=CLASS SCORES PROBS /PRIORS SIZE /STATISTICS=MEAN STDDEV UNIVF BOXM COEFF RAW CORR COV GCOV TCOV TABLE /PLOT=COMBINED SEPARATE MAP /CLASSIFY=NONMISSING POOLED.
Tiempo de procesador 00:00:02,62
Tiempo transcurrido 00:00:02,27
Variables creadas o modificadas Dis_1 Grupo pronosticado para el anlisis 1
Dis1_1 Puntuaciones discriminantes de la funcin 1 para el anlis is 1
Dis2_1 Puntuaciones discriminantes de la funcin 2 para el anlis is 1
Dis3_1 Puntuaciones discriminantes de la funcin 3 para el anlis is 1
Dis4_1 Puntuaciones discriminantes de la funcin 4 para el anlis is 1
Dis1_2 Probabilidades de pertenencia al grupo 1 para el anlisis 1
Dis2_2 Probabilidades de pertenencia al grupo 2 para el anlisis 1
Dis3_2 Probabilidades de pertenencia al grupo 3 para el anlisis 1
Dis4_2 Probabilidades de pertenencia al grupo 4 para el anlisis 1
Dis5_2 Probabilidades de pertenencia al grupo 5 para el anlisis 1
Notas
Resultados creados
Comentarios
Sintaxis
Recursos
-
50
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No ponderados Ponderados
Conexin de agua dentro del hogar
,67382430130303 ,071485992962204 33 33,000
Cobertura de Alcantarillado ,65584123709091 ,095914795551437 33 33,000
Cobertura de desechos solidos
,82949485909091 ,076364101616548 33 33,000
piso/material resistente /buen estado
,42662919719821 ,073193984984895 33 33,000
bao de uso exclusivo ,67054435576498 ,076489098704820 33 33,000
computador en hogar ,26304130404098 ,081321773089702 33 33,000
Conexin de agua dentro del hogar
,25193255042593 ,073403522582059 54 54,000
Cobertura de Alcantarillado ,13079573403704 ,079841777477572 54 54,000
Cobertura de desechos solidos
,32537094583333 ,122444830900086 54 54,000
piso/material resistente /buen estado
,21229452012053 ,045784302029113 54 54,000
bao de uso exclusivo ,30224714862860 ,113131818250758 54 54,000
computador en hogar ,05713763975292 ,022323385234025 54 54,000
Conexin de agua dentro del hogar
,45312781927586 ,103297808316543 29 29,000
Cobertura de Alcantarillado ,22564068200000 ,127415152023060 29 29,000
Cobertura de desechos solidos
,78979845037931 ,094736763622505 29 29,000
piso/material resistente /buen estado
,28868978000405 ,061286452809455 29 29,000
bao de uso exclusivo ,44369899567980 ,084007227016967 29 29,000
computador en hogar ,11403114107236 ,041923878446359 29 29,000
Conexin de agua dentro del hogar
,37475560580000 ,066583721167168 45 45,000
Cobertura de Alcantarillado ,28986993786667 ,099198394013622 45 45,000
Cobertura de desechos solidos
,50247733500000 ,098492890774499 45 45,000
piso/material resistente /buen estado
,26690802498402 ,050937087003860 45 45,000
bao de uso exclusivo ,40952572979715 ,093178117993516 45 45,000
computador en hogar ,10657479612055 ,036522486853605 45 45,000
Conexin de agua dentro del hogar