Un modelo de Análisis multivariante para la medición de la pobreza en el Perú

Abstract

Esta investigación tuvo como propósito construir un modelo de análisis multivariante para determinar si un hogar es pobre o no pobre, a partir de 21 variables obtenidas de la base de datos Sumaria de la Encuesta Nacional de Hogares del 2018 (ENAHO-2018) levantada por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) del Perú. Para la construcción del modelo se usó el enfoque de medición multidimensional de la pobreza y la técnica de análisis estadístico multivariante árboles de decisión. Las 21 variables independientes seleccionadas pertenecen a las dimensiones: características de los miembros del hogar, características de los servicios de la vivienda, escolaridad de los miembros del hogar, combustible para cocinar, activos del hogar, e ingresos y gastos del hogar; y la condición de pobreza como variable dependiente pobreza_2 que tiene las categorías de los hogares: 1 = “pobre” y 2 = “no pobre”. En este sentido, se estaría contribuyendo con uno de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), el ODS 1: Fin de la Pobreza. Se encontró que el modelo de análisis multivariante consideró a las variables: gasto monetario per cápita mensual, número de miembros del hogar y si la vivienda del hogar tiene piso de tierra, como las variables que determinan si un hogar es pobre o no pobre.