Análisis de la Matriz de correlaciones y otros estadísticos

En el Cuadro Nš5.4 se presenta la Matriz de correlaciones, en ella se puede distinguir con claridad, la alta correlación existente entre el % de Hogares que no tienen agua, con el % de Hogares que carecen tambien de agua y desague y con el % de hogares que no tienen luz. El Indicador % de hogares en viviendas con hacinamiento es el que presenta una menor correlación con los demas indicadores.

Si bien no se muestra la correlación entre la tasa de mortalidad infantil y la desnutrición, (por no haber sido seleccionados), existe mucha evidencia empírica que hogares que no tienen servicios básicos como agua o un medio adecuado para la eliminación de excretas y servicio de agua por red de tuberia o pozo, determinan la ausencia de condiciones básicas de saneamiento e incrementa los riesgos de contaminación atentando principalmente contra la niñez, provocando altas tasas de morbilidad y mortalidad, por lo que se puede considerar a HVSA y HVSAD como indicadores relacionados a la salud de las personas.

CUADRO Nš5.4 MATRIZ DE CORRELACIONES


HVSA

HVSAD

HVSE

HVCPT

VCHAC

Correlation

HVSA

1.000

.939

.938

.874

.858

HVSAD

.939

1.000

.878

.865

.719

HVSE

.938

.878

1.000

.928

.886

HVCPT

.874

.865

.928

1.000

.743

VCHAC

.858

.719

.886

.743

1.000

a Determinant = 2.247E-04

ANTI-IMAGE MATRICES


HVSA

HVSAD

HVSE

HVCPT

VCHAC

Anti-image Correlation

HVSA

.792(a)

-.774

-.192

2.834E-02

-.466

HVSAD

-.774

.779(a)

-8.336E-02

-.140

.451

HVSE

-.192

-8.336E-02

.786(a)

-.713

-.589

HVCPT

2.834E-02

-.140

-.713

.817(a)

.353

VCHAC

-.466

.451

-.589

.353

.744(a)

a Measures of Sampling Adequacy(MSA)

KMO AND BARTLETT'S TEST

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.784

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square

121.814

df

10

Sig.

.000

Además de la matriz de correlaciones, se ha calculado el determinante de dicha matriz cuya "cercanía" a cero es un buen indicador de las altas correlaciones existentes entre las variables y muestra que uno o mas indicadores podrían ser expresados como una combinación lineal de otros.

El Test de Barlett que establece la prueba de hipótesis que la matriz de correlaciones es una matriz identidad, da como resultante una c 2 alta que considerando los 10 grados de libertad rechaza Ho.

El Indice de adecuación de la muestra KMO que permite comparar las magnitudes de los coeficientes de correlación con las magnitudes de los coeficientes de correlacion parcial, tiene un valor de 0.784, el cual es mediano según la escala propuesta por Kaiser.

Finalmente los coeficientes de la matriz de correlación antiimagen son bajos, cercanos a cero lo cual indica que los coeficientes de correlación parcial también lo son.

Comprobado mediante los test de Barlett y el índice KMO que es factible desde el punto de vista técnico aplicar el análisis factorial, se calcula las raíces y vectores característicos de la matriz de Correlaciones.