Dynamic stability of a factorial model for multidimensional poverty in Argentina

Este trabajo examina la invarianza factorial longitudinal de un modelo para la pobreza multidimensional en Argentina hallado a través de métodos robustos de Análisis Factorial Exploratorio (AFE) y Análisis Factorial Confirmatorio (AFC).Se utilizan los microdatos de la Encu...

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Satorres Bechara, Ana Paula
Formato: Artículo revista
Lenguaje:spa
Publicado: Ediciones UNL. Secretaría de Extensión de la UNL 2021
Acceso en línea:https://bibliotecavirtual.unl.edu.ar/publicaciones/index.php/CE/article/view/10486
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description Este trabajo examina la invarianza factorial longitudinal de un modelo para la pobreza multidimensional en Argentina hallado a través de métodos robustos de Análisis Factorial Exploratorio (AFE) y Análisis Factorial Confirmatorio (AFC).Se utilizan los microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) de los cuartos trimestres de los años pertenecientes a dos periodos —2003 a 2006 y 2016 a 2019— seleccionados por ser representativos de fases diferentes del ciclo económico: recuperación y recesión. Se pretende de esta manera evaluar la invarianza factorial en dos sentidos: tanto para años consecutivos dentro un mismo contexto económico, como para periodos enmarcados en coyunturas diametralmente opuestas. A través del AFE y el AFC se hallan, para ambos periodos, tres dimensiones que subyacerían a la pobreza en Argentina, que fueron denominados ingresos, vivienda y entorno. El nivel máximo de invarianza alcanzado para años consecutivos dentro de un mismo contexto fue la invarianza débil, nivel que asegura que las cargas factoriales sean constantes año a año. Por su parte, la evaluación entre periodos alcanzó como máximo nivel la invarianza configuracional, asegurándose únicamente la igualdad en la estructura factorial de un periodo a otro. Estos resultados no son triviales ya que condicionan los estudios dinámicos de pobreza multidimensional, restringiendo las conclusiones a las que pueden arribarse al comparar los resultados de la misma de un año a otro, y más aún entre contextos diferentes.
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spelling oai:bibliotecavirtual.unl.edu.ar:article-104862021-07-21T20:34:04Z Dynamic stability of a factorial model for multidimensional poverty in Argentina Estabilidad dinámica de un modelo factorial para la pobreza multidimensional en Argentina Satorres Bechara, Ana Paula Este trabajo examina la invarianza factorial longitudinal de un modelo para la pobreza multidimensional en Argentina hallado a través de métodos robustos de Análisis Factorial Exploratorio (AFE) y Análisis Factorial Confirmatorio (AFC).Se utilizan los microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) de los cuartos trimestres de los años pertenecientes a dos periodos —2003 a 2006 y 2016 a 2019— seleccionados por ser representativos de fases diferentes del ciclo económico: recuperación y recesión. Se pretende de esta manera evaluar la invarianza factorial en dos sentidos: tanto para años consecutivos dentro un mismo contexto económico, como para periodos enmarcados en coyunturas diametralmente opuestas. A través del AFE y el AFC se hallan, para ambos periodos, tres dimensiones que subyacerían a la pobreza en Argentina, que fueron denominados ingresos, vivienda y entorno. El nivel máximo de invarianza alcanzado para años consecutivos dentro de un mismo contexto fue la invarianza débil, nivel que asegura que las cargas factoriales sean constantes año a año. Por su parte, la evaluación entre periodos alcanzó como máximo nivel la invarianza configuracional, asegurándose únicamente la igualdad en la estructura factorial de un periodo a otro. Estos resultados no son triviales ya que condicionan los estudios dinámicos de pobreza multidimensional, restringiendo las conclusiones a las que pueden arribarse al comparar los resultados de la misma de un año a otro, y más aún entre contextos diferentes. This paper examines the longitudinal factor invariance of a model for analyzing multidimensional poverty in Argentina, found by using robust methods of exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA).We used microdata from the fourth trimesters of the nationwide survey Encuesta Permanente de Hogares (EPH), gathered for two time intervals  (from 2003 to 2006 and from 2016 to 2019), specifically chosen because they represent two different stages of the economic cycle: recovery and recession. By studying this, we attempt to evaluate factor invariance in two ways: both for consecutive years in the same economic context and for time frames in entirely different contexts.Through EFA and CFA, for both time frames, three dimensions were found to underlie poverty in Argentina: income, housing and environment. The highest level of invariance achieved for consecutive years in the same context was weak invariance, a level that assures that factor loadings will remain constant year after year. On the other hand, the evaluation of invariance among different time frames, in its highest level, got to configural invariance, where equality was only present in the factor structure from one time frame to another. These results are not trivial as they condition the dynamic studies of multidimensional poverty, restricting the possible conclusions when comparing results from one year to the other and, moreover, in different time frames. Ediciones UNL. Secretaría de Extensión de la UNL 2021-07-19 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion artículo Articulo info:ar-repo/semantics/artículo application/pdf application/pdf https://bibliotecavirtual.unl.edu.ar/publicaciones/index.php/CE/article/view/10486 10.14409/rce.v2i0.10486 Ciencias Económicas; Vol. 2 (17): Ciencias Económicas; 83-109 Ciencias Económicas; Vol 2 (17): Ciencias Económicas; 83-109 2362-552X 1666-8359 10.14409/rce.v2i1 spa info:eu-repo/grantAgreement/EC/FP7/ https://bibliotecavirtual.unl.edu.ar/publicaciones/index.php/CE/article/view/10486/13958 https://bibliotecavirtual.unl.edu.ar/publicaciones/index.php/CE/article/view/10486/13957 info:eu-repo/semantics/openAccess Derechos de autor 2021 Ana Paula Satorres Bechara http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
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