Comparación de Métodos de Agregación y Ponderación en la Construcción de un Indicador del Desarrollo Humano de Países Latinoamericanos

Aplicación de Multimetodologías para la Gestión y Evaluación de Sistemas Socio - Técnicos. Tomo II

Asociación Cooperadora Facultad de Ciencias Económicas

Lugar: Córdoba; Año: 2014; p. 103 - 120

A lo largo de las últimas décadas, ha crecido en la comunidad científica la preocupación por avanzar en la mejora de los procedimientos para la construcción de Indicadores Compuestos (ICs), también llamados Complejos o Sintéticos.Estos instrumentos son el resultado de un proceso de agregación de sub-indicadores representativos de los atributos que caracterizan el aspecto que se desea estudiar y tienen la capacidad de resumir en una única medida el desempeño de un conjunto de unidades de características homogéneas, facilitando de este modo el estudio de fenómenos de naturaleza multidimensional. La construcción de un Indicador Compuesto supone la adopción, por parte del analista, de una serie de decisiones de carácter subjetivo, que influirán en mayor o menor medida sobre los resultados y la utilidad del IC obtenido. En virtud de las diferentes alternativas de construcción de Indicadores Compuestos, surge la necesidad de establecer un procedimiento que permita compararlos de manera de determinar si alguno de ellos resulta más apropiado en virtud de la temática a tratar y los datos considerados. Zhou et al. (2006) introdujeron un novedoso criterio asociado al concepto de ?pérdida de información? y desarrollaron una medida objetiva que permite cuantificar la pérdida de información que se produce al pasar de los datos contenidos en los subindicadores Individuales, al IC construido, a la que denominaron ?Medida de Shannon ? Spearman? (SSM).En el presente trabajo empleamos distintos métodos de agregación y ponderación para construir índices alternativos al Índice de Desarrollo Humano publicado por el PNUD y comparamos los mismos utilizando la medida de Shannon-Spearman propuesta por los autores citados, con algunas modificaciones. Dado que se desconocen las propiedades estadísticas de esta medida de pérdida de información, estimaremos intervalos de confianza para la misma, en base al estudio de muestras artificiales generadas mediante la técnica bootstrap. Se hace constar que el texto base de este capítulo ha sido presentado en carácter de full paper en el congreso de la Escuela de Perfeccionamiento de Investigación Operativa (EPIO), realizado durante el año 2013 en la Córdoba. En esa oportunidad fue sometido a referato y aceptado por la comisión científica del evento.