BIBLIOTECA VIRTUAL de Derecho, Economía y Ciencias Sociales


ELEMENTOS PARA LA PLANIFICACIÓN TERRITORIAL EN CUBA

Elier Jesús Méndez Delgado y María del Carmen Lloret Feijóo



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4.7.6 Método estadístico-matemático de homogeneización y análisis de indicadores territorial.

Este método facilita la homogeneización de las diversas características al reducir el conjunto de variables a un número a través del cual es posible establecer las correlaciones necesarias para la clasificación de lugares o territorios contemplados en el análisis. De esta forma se facilita la categorización no solo de un número de indicadores socioeconómicos sino también de las unidades espaciales.

Esencialmente el método permite la homogeneización de indicadores que pueden estar expresados en diferentes unidades de medidas para una o varias zonas y para uno o varios años.

Para proceder a la aplicación del método en cuestión se comenzará por la determinación de las unidades espaciales (Provincia, Zonas, Localidad o Municipio) que serán objeto de estudio y el conjunto de variables o indicadores que permitirán describir el fenómeno a partir del cual se quiere caracterizar a cada unidad espacial considerada.

Estos datos se conforman en una tabla de doble entrada, como se muestra a continuación, donde las filas representan las unidades espaciales que son objeto de estudio (en este caso, municipio) y las columnas corresponden a los indicadores o variables seleccionadas.

Supongamos que existen (Mm) municipios y (Xn) indicadores.

Donde:

Xj - Indicadores seleccionados (para j = 1,2,3,...,n)

Mi - Unidades espaciales seleccionadas (municipios para i = 1,2,3,...,m).

Wij - Valor del indicador j en el municipio i.

Cada indicador seleccionado o variable estará expresado en diferentes unidades de medida lo que hace difícil establecer comparaciones adecuadas entre ellos no- solo por la forma de expresión, sino porque para una misma unidad espacial ese conjunto presentará valores que oscilarán entre magnitudes máximas y mínimas, de ahí la necesidad de homogeneizar esas características.

El método de cálculo se basa en la determinación de variables estandarizadas en cada indicador para cada uno de los municipios respecto a la desviación típica y la media provincial de cada indicador, por lo que obtendremos una matriz por cada año analizado, donde cada escaque está formado por variables de las siguientes características:

Donde:

Tij = Desviación de la media en unidades de la desviación estándar, denominada variable estandarizada.

Representa la cantidad sin medición; es decir independiente de las unidades de medida de los indicadores.

Wij = Indicador j en el municipio i.

Mpj = Media provincial del indicador j.

Sj = Desviación típica del indicador j.

m = Cantidad de municipios.

Estos indicadores permiten conformar una tabla similar a la anterior donde se pueden observar los correspondientes valores normalizados denominados Tij.

Una vez calculadas las matrices por año se multiplican por un vector de ponderación, el cual tiene como objetivo básico establecer las diferencias entre el número de indicadores seleccionados según su importancia y así caracterizar el fenómeno que se analice, ya sea el nivel de vida de cada municipio, desarrollo socio-económico municipal, etc.

Así se obtienen los vectores columnas homogeneizada y ponderados para el municipio i:

Donde:

n = Número de indicadores.

i = (1,2,...,m)

Fpj = Factor de ponderación.

Zi = Vector columna homogeneizado y ponderado para cada municipio.

Cuando se han obtenido estos resultados es que se han sustituido las características funcionales corrrespondientes a cada variable (indicador analizado) por un índice homogeneizador Tij y es entonces que se estará en la posibilidad de clasificar las unidades espaciales en base a estos índices.

Debe señalarse que el valor de Zi no tiene rango específico, por lo que podrá ser positivo o negativo. El mayor valor positivo indicará la posición más favorable dentro del conjunto de unidades espaciales (municipios), respecto a las variables o indicadores considerados para el análisis; el menor valor negativo permitirá destacar a la unidad espacial con peores condiciones.


 

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