Análisis de la Inferencia Estadística en el Estudio de la Pobreza

“Toda ciencia es medición, y toda medición es estadística”.

Cometaré en el presente escrito el problema de la pobreza, ensayo será argumentativo donde se hablraá sobre la importancia de la estadística. La estadística es considerada por muchos, especialmente por profesionales e investigadores como una de las herramientas fundamentales aplicable a todos los campos del conocimiento, la cual con el transcurrir del tiempo se ha convertido cada vez más indispensable que permite acumular información de manera cualitativa, a individuos, colectivos, hechos o sucesos. Como alude (Villanueva, 2012) menciona que cada vez es más común apelar a los métodos estadísticos en la gestión de proyectos, presupuesto, de todo tipo y dimensión. La gestión de los sistemas de sanidad y seguridad social son hoy inconcebibles sin el empleo de metodologías estadísticas, capaces de recopilar una inmensa cantidad de datos de forma continua para su posterior tratamiento a través de potentes paquetes estadísticos informáticos.

De tal manera, se focaliza como principal objetivo de este ensayo abordar el análisis de la inferencia estadística el estudio social de la pobreza, teniendo en cuenta la aplicabilidad y contribución de esta, en el desarrollo social, identificando los métodos estadísticos empleados en las investigaciones el estudio de la pobreza, las cuales se ampliaran a continuación.

Los planteamientos sobre la pobreza, han sido uno de los objetivos de los gobiernos abordados a través de políticas económicas, según (Madariaga, González Rodríguez, Rivera Lozano, & Cárdenas Vallejo, 2013) pretende mostrar al profesional de cualquier área, las bondades de la estadística inferencial en lo referente al análisis de regresión lineal simple. Para ello se recurre a la observación de algunas situaciones de la administración y la ingeniería y en particular, al desarrollo de un caso aplicado a la pobreza en la economía colombiana, El procedimiento estadístico que se utiliza para este fin se conoce como análisis de regresión que permite establecer la relación funcional o ecuación matemática que relaciona las variables, así como la fuerza de esa relación, obteniendo como resultado, que existe una relación directa entre los niveles de educación y los índices de pobreza de un país, adicionalmente que el análisis de regresión no puede determinar la causa o el efecto de la pobreza, sin embargo busca establecer la relación existente entre la pobreza y demás variables, como el caso de estudio, con la variable educación.

Ahora bien, en el estudio metodológico para la medición de la pobreza en Moldavia (Rumania) se analiza la pobreza comunitaria como la combinación y sumatoria de varias formas de privación social y territorial, para demostrar dicha tesis se plantea a condensación estadística de una serie de variables primarias, generándose un indicador sintético, superior desde el punto de vista informativo, que se denomina índice del desarrollo comunitario. La validación estadística de los resultados está acompañada por una validación espacial, identificando el comportamiento de estructuras sociales legítimas en áreas rurales, además al establecer correlaciones directas entre el índice de los servicios educacionales, el índice técnico-edilicio de las propiedades, el índice de mercado de la fuerza de trabajo y el índice financiero-bancario, la más estrecha correlación es entre el índice técnico-edilicio y el índice financiero-bancario. Obteniendo como resultado una correlación inversa entre el factor de los servicios sanitarios y el factor del beneficio de las explotaciones agrícolas, la disminución del primero implicando también la probabilidad de una erosión de la estructura por grupos de edades, lo que influye positivamente el aumento del segundo índice. (Tudora, 2014)

Por otro lado, (Ayala, 2009) en su investigación sobre umbrales de pobreza, identifica la dificultad de establecer un sistema totalmente eficiente que recoja toda la información inferente en los conceptos de pobreza, por tanto, desempeña a partir del sistema estadístico LES se estima a partir de los datos de cantidades (xi) y precios (pi) de n bienes y del ingreso o del gasto total de los hogares de las localidades bogotanas, obteniendo como resultado que las localidades de Usme, San Cristóbal, Tunjuelito, Bosa, Ciudad Bolívar y Rafael Uribe se encuentran entre las más pobres de la ciudad. También, que solo en estas localidades el gasto de subsistencia en alimentos estuvo por debajo del valor de la línea de indigencia calculado por el DANE. Lo anterior puede indicar que la ingesta de la población en estas localidades es de bajo costo y probablemente de baja calidad, característica común de los hogares más pobres en una población.

Adicionalmente, el (Grupo de Rio, 2007) con el propósito de establecer y generar información eficiente para los países, desarrollo la investigación sobre la posición optima del umbral de pobreza, por medio de la aplicación de ANOVA y de regresión logística, obteniendo como resultado que la pobreza se puede discriminar según 4 tipos de hogares relacionados entre sí, el primero son los pobres, los cuales son hogares con bajo ingreso y privación, segundo, los no pobres, que son hogares con altos ingresos y no privación, los terceros son hogares con ingresos bajos pero sin privación y el ultimo los hogares con ingresos altos pero con privación. De tal manera, que los resultados permiten identificar la dinámica de la pobreza y la identificación de la tipología de los hogares, dando cumplimiento al objetivo del estudio, al pretender determinar un umbral de pobreza.

Finalmente, (Medina & Galván, 2014) buscan dar a conocer la sensibilidad de los índices de pobreza a cambios en el ingreso y el nivel de desigualdad, en esta investigación el análisis se lleva a cabo utilizando toda la información contenida en la distribución del ingreso de cada país. A partir de la aplicación de métodos de descomposición que permiten separar los cambios en la pobreza en sus efectos crecimiento del ingreso y la desigualdad, simulando escenarios contrafactuales que permiten conocer la importancia de los cambios en la inequidad respecto del ingreso a partir de la Tasa Marginal Proporcional de Sustitución (TMPS) propuesta por Kakwani, obteniendo como resultado de la investigación que la sensibilidad de los índices de indigencia y pobreza a cambios en el ingreso y la equidad es de distinta magnitud, y dependen del registro inicial de pobreza y del nivel de desigualdad de los países, además se concluye que aquellos países con bajos niveles de desigualdad podrían adoptar una estrategia que potencie y maximice la tasa de crecimiento del ingreso, en tanto que para otros con registros elevados de inequidad la estrategia de política más adecuada significa generar transformaciones progresivas en materia de distribución del ingreso que se traduzcan en la caída sistemática de la inequidad.

Bibliografía

1. Ayala, J. E. (2009). Estimacion del coeficiente de Orshansky a partir de un sistema completo de ecuaciones de demanda, una nueva metodologia para la elaboracion de umbrales de pobreza. Revista DVI, 31.
2. Grupo de Rio, G. d. (2007). Compendio de mejores practicas en la medicion de la pobreza. Cepal, 145.
3. Madariaga, D. F., González Rodríguez, J. L., Rivera Lozano, M., & Cárdenas Vallejo, E. H. (01 de 11 de 2013). Aplicación de la regresión lineal en un problema de pobreza. Obtenido de Universidad del Rosario: http://www.unilibre.edu.co/revistainteraccion/volumen12/art4.pdf
4. Medina, F., & Galván, M. (2014). Sensibilidad de los índices de pobreza a los cambiso en el ingreso y la desigualdad. Cepal, 102.
5. Tudora, D. (2014). Metodología para medir la pobreza en Moldavia (Rumania). SciELO.
6. Villanueva, A. B. (2012). El progreso de la Estadística y su utilidad en la evaluación del desarrollo. SciElo.