Invarianza multirregional de la pobreza multidimensional en Argentina

Montevideo

Congreso; XIV Congreso Latinoamericano de Sociedades de Estadística; 2021

Sociedad Uruguaya de Estadística

El fenómeno de la pobreza multidimensional y su medición en Argentina son temas que despiertan cada vez mayor interés. Los antecedentes de investigación disponibles se dividen en aquellos que adoptan el enfoque axiomático basado en la metodología de Alkire-Foster, que suponen predefinidas a las dimensiones,y los que se preocupan más por la identificación de las dimensiones mediante técnicas estadísticas. Dentro de este segundo grupo, algunos trabajos recientes muestran avances en la aplicación de métodos de análisis factorial robusto para lidiar con las características binarias de los datos disponibles, pero sinindagar a´un sobre la existencia de diferencias regionales.En este trabajo se analiza la invarianza factorial transversal de la pobreza multidimensional entre las regiones geográficas de Argentina. Para esto, primero se aplican técnicas robustas de análisis factorial exploratorio (AFE) y confirmatorio (AFC) sobre los microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares(EPH) del cuarto trimestre del a?no 2019 a nivel global. Luego, el modelo identificado se somete a un análisis de invarianza factorial entre las cinco regiones geográficas del país.Los resultados confirman la presencia de tres dimensiones que subyacerían a los indicadores de pobreza en Argentina y que son asociadas a factores de capacidad económica, infraestructura de la vivienda y entorno sociodemográfico. El nivel máximo de invarianza multirregional alcanzado fue el de invarianza débil, nivel que indica que la estructura dimensional y las cargas factoriales son estables entre regiones.Estos resultados implican que no habría diferencias regionales significativas en cuanto a cuáles serían las dimensiones de la pobreza en Argentina; tampoco en los pesos que podrían utilizarse para ponderar los indicadores que se utilicen en la construcción de índices sintéticos. No obstante, son una advertenciarespecto a posibles diferencias entre los interceptos, como así también entre las varianzas y covarianzas implicadas en las mediciones.