En las últimas décadas del siglo xx.

La importancia de la educación de la mujer emerge paralela al éxito de su contribución en los planes de desarrollo industrial (tras la segunda guerra mundial) y de desarrollo sostenible (década de los 90).

La evolución de planteamientos sobre la educación de las mujeres tiene escala mundial y, aún con diferentes orientaciones a tenor del nivel de desarrollo del país, existe un enfoque común: la educación de las mujeres para lograr su participación en el desarrollo económico -incorporación a la actividad productiva-, y paralelamente lograr la "mejora" en su rol de esposa y madre.

En el marco de la educación formal y no formal (programas de desarrollo comunitario, bienestar familiar, mejora de la calidad de vida de las mujeres campesinas,..) la motivación, el contenido curricular, los ámbitos de participación y su organización.... la asumción encubierta de roles y la orientación profesional evidencian este doble objetivo.

En el marco de la educación informal (educación familiar, contextual, medios de comunicación, publicidad,...) la educación de la mujer se orienta especialmente a la mejora de su condición de esposa y madre, al tiempo que refuerzan la imagen de dependencia respecto de los hombres.

Como consecuencia de ello y dada la no corresponsabilización de los géneros en la tarea social de crianza y cuidado de los hijos y del hogar, las mujeres se mantienen alejadas de los ámbitos de poder económicos, políticos y sociales. Así, el denominador común en la educación de las mujeres es mantener la desigualdad de género en los ámbitos de poder: la esfera privada para las mujeres y la esfera pública para los hombres.

En los países desarrollados, la educación de la mujer está contribuyendo a evidenciar las contradicciones y el reparto desigual de funciones y recompensas sociales. Nos encontramos ante el umbral de una revolución social (coparticipación de funciones y equidad de recompensas) o una involución a valores pretéritos (definición estricta de roles y normas de sanción o mecanismos para su cumplimiento).

El proceso seguido en las sociedades avanzadas, en las que hace décadas que la mujer se está incorporando masivamente al mundo laboral, evidencia un cambio de actitud y de voluntad a favor de su emancipación respecto de los hombres, de la demanda de igualdad a todos los niveles y en todos los ámbitos de la vida. Dicho cambio no es todavía un cambio compartido por la generalidad de los hombres. Las mujeres occidentales saben el precio que deben pagar por cada nuevo hijo que traen al mundo, no tanto por que tengan mayores niveles de formación o porque deban compaginar ambos roles o porque un hijo supone mucha inversión económica, cada nuevo hijo supone una nueva limitación a su libertad en tanto la corresponsabilidad no sea asumida en profundidad por el hombre y por el conjunto de la sociedad.

En los países en desarrollo, la educación de la mujer pretende "mejorar" su intervención en el ámbito privado en aras a favorecer el desarrollo sostenible.

Los postulados sobre la relevancia que la educación de la mujer tiene para la humanidad en los umbrales del siglo XX adolecen tanto en los países desarrollados como en los países en desarrollo de consistencia.

Las sociedades avanzadas tendrán que modificar sus postulados rígidos sobre el reparto de funciones sociales, especialmente las relativas a la crianza y cuidado de los hijos, si desean salir de los índices negativos de crecimiento natural de sus poblaciones.

Por ende los países en desarrollo, muy condicionados por posturas religiosas y culturales que pretenden reforzar a través de sus sistemas educativos formales e informales, será preciso que la corresponsabilidad se plantee sin que ello suponga un rechazo por parte de las mujeres. No se puede reproducir la lucha de sexos llevada en occidente y que a lo más que ha conducido ha sido al doble rol y a un nivel de libertad personal sólo sostenible si se concentran las fuerzas en el rol de mujer trabajadora .La corresponsabilidad sólo es entendible desde la aceptación de la incorporación de la mujer al mundo del trabajo formal y en similares condiciones a las de los hombres. Cuando el trabajo es precario la corresponsabilidad debe introducirse por la toma conjunta de decisiones en relación al número de hijos.

Las reformas de los sistemas educativos formales que se están emprendiendo en el conjunto de países en desarrollo, al igual que en los países desarrollados, han apostado por el modelo de educación para el desarrollo, en algunos países europeos y de influencia ideológica socialista se proyectan experimentalmente proyectos educativos que atiendan el objetivo de la corresponsabilidad, pero estas opciones son todavía muy minoritarias.

Se está todavía muy lejos de lograr una vertebración consistente entre la educación para el desarrollo sostenible y la educación para la corresponsabilidad de los géneros.

II.- Análisis de la investigación de la UNESCO por la que se afirma la correlación entre los índices de fecundidad y el nivel educativo de las mujeres.

En 1995, la UNESCO publica en su Informe Mundial sobre la Educación el estudio relativo a la situación educativa y los índices de fecundidad. En él se afirma que:

"En el 50% de los países sobre los que existen datos, las mujeres que han recibido de 1 a 3 años de educación han tenido una media de 6 a 7 hijos; en el 25% de los países han tenido entre 7 y 9 hijos, y en el 25% restante entre 5 y 6 hijos."

Formulación de la hipótesis

Consideramos que la tasa de fecundidad no correlaciona ni única y especialmente con los años de educación de las mujeres. La fecundidad correlaciona con diferentes variables: renta per cápita, posibilidades de empleo formal, nivel de desarrollo económico, creencias y costumbres sociales,... de cada país. Y, que dichas variables, a su vez también correlacionan con la educación de las mujeres.

Nuestra investigación pretende:

Confirmar o rechazar la afirmación de la UNESCO relativa a la dependencia de la variable fecundidad respecto de la variable analfabetismo de la mujer.

Profundizar en las dependencias de la fecundidad respecto de otras variables, especialmente el analfabetismo total del país, la variable renta y la variable zona contextual.

"...más del 75% de la población mundial vive en países en desarrollo y sólo cuenta con el 16% de la riqueza mundial. Más aún, según los estudios de la UNCTAD , en la actualidad los ingresos de los países menos adelantados, cuya población se cifra en 560 millones de habitantes ascienden a 300 dólares por año y habitante, en comparación con 906 en los países en desarrollo y 21.598 en las naciones industrializadas" .

Aproximación analítica.

País

Población en miles

Renta P C

%Analf Total

%Analf Dona

%Fecundidad

Afganistan

16624,0

68,0

85,0

6,90

Albania

3364,0

2,90

Alemania

80365,0

23030,0

1,30

Angola

9900,0

7,20

Antillas Neerland

193,0

2,10

Arabia Saudí

16825,0

7940,0

37,0

50,0

6,40

Argelia

26127,0

1830,0

38,0

51,0

3,90

Argentina

33377,0

6050,0

4,0

4,0

2,80

Armenia

3441,0

780,0

,40

,50

2,60

Australia :

17377,0

17070,0

1,90

Austria

7807,0

22110,0

1,50

Azerbaiyán

7296,0

870,0

,40

,50

2,50

Bahamas

264,0

12020,0

2,0

2,0

2,0

Bahrein

520,0

15,0

21,0

3,80

Bangladesh

112709,0

220,0

62,0

74,0

4,40

Barbados

259,0

6530,0

3,0

3,0

1,80

Belarrús

10210,0

2910,0

,50

,60

1,60

Bélgica

10012,0

20880,0

1,60

Belice

199,0

2210,0

4,20

Benin

4930,0

410,0

63,0

74,0

7,10

Bhután

1582,0

180,0

58,0

72,0

5,90

Bolivia

6893,0

680,0

17,0

24,0

4,80

Bosnia

3944,0

1,60

Botswana

1359,0

2790,0

30,0

40,0

4,80

Brasil

153821,0

2770,0

17,0

17,0

2,90

Brunei Darussal

269,0

12,0

17,0

3,10

Bulgaria

.920

1330,0

1,50

Burkina Faso

9502,0

290,0

81,0

91,0

6,50

Burundi

5847,0

210,0

65,0

77,0

6,80

Cabo Verde

360,0

850,0

28,0

36,0

4,30

Camboya

9399,0

5,30

Camerún

12184,0

820,0

37,0

48,0

5,70

Canadá :

28487,0

20320,0

1,90

Chad

5846,0

220,0

52,0

65,0

5,90

Chile

13600,0

2730,0

5,0

5,0

2,50

China

1184000,0

380,0

18,0

27,0

1,90

Chipre

718,0

9,820

2,50

Colombia

33424,0

1290,0

9,0

9,0

2,70

Comores

585,0

510,0

43,0

50,0

7,10

Congo

2,371

1030,0

25,0

33,0

6,30

Costa Rica

3192,0

2000,0

4,0

5,0

3,10

Côte d’Ivoire

546,0

670,0

60,0

70,0

7,40

Croacia

4516,0

1,60

Cuba

10786,0

4,0

5,0

1,80

Dinamarca

5156,0

25930,0

1,70

Djibouti

546,0

54,0

67,0

5,80

Ecuador

10741,0

1070,0

10,0

12,0

3,50

EE.UU :

255191,0

23120,0

2,10

Egipto

58988,0

630,0

54,0

67,0

3,90

El Salvador

5396,0

1170,0

28,0

30,0

4,0

Emiratos Á.Unidos

1770,0

22220,0

5,0

6,0

4,20

Eritrea

3255,0

64,0

75,0

5,80

Eslovaquia

5295,0

1920,0

1,90

Esolovenia

1931,0

6330,0

1,50

España

39452,0

14020,0

3,0

4,0

1,20

Estonia

1563,0

2750,0

,20

,20

1,60

Etiopía

50329,0

110,0

64,0

75,0

7,0

Fed. Rusia

148064,0

2680,0

,50

,60

1,50

Fiji

746,0

2010,0

8,0

11,0

3,0

Filipinas

63427,0

770,0

5,0

6,0

3,90

Finlandia

5033,0

22980,0

1,90

Francia

57260,0

22300,0

1,70

Gabón

1213,0

4450,0

37,0

47,0

5,30

Gambia

1002,0

390,0

61,0

75,0

5,60

Georgia

5442,0

850,0

,40

,60

2,10

Ghana

15959,0

450,0

35,0

46,0

6,0

Grecia

10335,0

7180,0

3,0

5,0

1,40

Guatemala

9745,0

980,0

44,0

51,0

5,40

Guinea

6116,0

510,0

64,0

78,0

7,0

Guinea Bissau

1006,0

210,0

45,0

57,0

5,80

Guinea Ecuatorial

369,0

330,0

21,0

32,0

5,90

Guyana

808,0

330,0

2,0

2,0

2,50

Haití

6755,0

55,0

58,0

4,80

Honduras

5180,0

580,0

27,0

27,0

4,90

Hong Kong

5777,0

15380,0

8,0

12,0

1,20

Hungría

10262,0

3010,0

1,0

1,0

1,70

India

884425,0

310,0

48,0

62,0

3,70

Indonesia

188740,0

670,0

16,0

22,0

2,90

Irak

19011,0

42,0

55,0

5,70

Irán

62507,0

2190,0

31,0

41,0

5,0

Irlanda

3511,0

12100,0

2,10

Islandia

260,0

23670,0

2.2

Islas Salomón

343,0

710,0

5,40

Israel

5036,0

13230,0

2,90

Italia

57096,0

20510,0

2,0

2,0

1,30

Jamaica

2394,0

1340,0

15,0

11,0

2,40

Japón

124243,0

28220,0

1,50

Jordania

4675,0

1120,0

,40

,50

5,60

Kazakstán

16677,0

1680,0

,40

,50

2,50

Kenya

25431,0

330,0

22,0

30,0

6,30

Kirguistán

4513,0

810,0

,40

,50

3,70

Kuwait

1938,0

21,0

25,0

3,10

Lesotho

1890,0

590,0

29,0

38,0

5,20

Letonia

2638,0

1930,0

,20

,30

1,60

Libano

2698,0

8,0

10,0

3,10

Liberia

2751,0

62,0

78,0

6,80

Libia

4876,0

24,0

37,0

6,40

Lituania

3717,0

1310,0

,50

,70

1,80

Luxemburgo

390,0

35260,0

1,60

Macedonia

2095,0

2,0

Madagascar

13417,0

230,0

44,0

58,0

6,10

Malasia

18796,0

2,790

16,0

22,0

3,60

Malawi

10163,0

210,0

44,0

58,0

7,20

Maldivas

231,0

500,0

7,0

7,0

6,80

Malí

9816,0

300,0

69,0

77,0

7,10

Malta

359,0

2,10

Marruecos

25402,0

1040,0

56,0

69,0

3,80

Mauricio

1079,0

2700,0

17,0

21,0

2,40

Mauritania

2107,0

530,0

62,0

74,0

5,40

México

88187,0

3470,0

10,0

13,0

3,20

Mongolia

2273,0

17,0

23,0

3,60

Mozambique

14735,0

60,0

60,0

77,0

6,50

Myanmar

43652,0

17,0

22,0

4,20

N. Zelanda :

3439,0

12060,0

2,20

Namibia

1423,0

1610,0

5,30

Nepal

20276,0

170,0

72,0

86,0

5.4

Nicaragua

3955,0

410,0

34,0

33,0

5,0

Niger

8264,0

300,0

86,0

93,0

7,40

Nigeria

102129,0

320,0

43,0

53,0

6,40

Noruega

4280,0

25800,0

1,90

Omán

1909,0

6490,0

7,20

P. Bajos

15172,0

20590,0

1,60

Pakistán

129314,0

410,0

62,0

76,0

6,20

Panamá

2,491

2440,0

9,0

10,0

2,90

Papua N. Guin

4017,0

950,0

28,0

37,0

5,10

Paraguay

4573,0

1340,0

11,0

17,0

4,30

Perú

22447,0

950,0

11,0

17,0

3,40

Polonia

38263,0

1960,0

,30

,30

1.9

Portugal

9847,0

7450,0

10,0

13,0

1.6

Qatar

517,0

16240,0

21,0

20,0

4,30

R. Centroafricana

3077,0

410,0

40,0

48,0

5,70

R. Corea

43703,0

6790,0

2,0

3,0

1,70

R. Dominicana

7400,0

1040,0

18,0

18,0

3,10

R. Moldavia

4396,0

1260,0

1,0

2,10

R.D.P. Lao

4469,0

250,0

43,0

56,0

6,70

R.P.D. Corea

22615,0

2,0

3,0

2,40

R.U. Tanzania

27204,0

110,0

32,0

43,0

5,90

Reino Unido

57755,0

17760,0

1.8

Rep. Checa

10200,0

2440,0

1,80

Rumania

23120,0

1090,0

2,0

3,0

1,50

Rwanda

7363,0

250,0

39,0

48,0

6,60

Samoa

165,0

940,0

4,50

Senegal

7709,0

780,0

67,0

77,0

6,10

Sierra Leona

4194,0

170,0

69,0

82,0

6,50

Singapur

2764,0

15750,0

9,0

14,0

1,70

Somalia

8865,0

290,0

7,0

Sri Lanka

17671,0

540,0

10,0

13,0

2,50

Sudáfrica

38778,0

2670,0

18,0

18,0

4,10

Sudán

25940,0

54,0

65,0

5,70

Suecia

8650,0

26780,0

2,10

Suiza

6980,0

36230,0

1,60

Surinam

410,0

3700,0

7,0

9,0

2,70

Tailandia

56972,0

1840,0

6,0

8,0

2,10

Taykistán

5604,0

480,0

,30

,40

4,90

Togo

3763,0

400,0

48,0

63,0

6,60

Trinidad y Tobago

1265,0

3940,0

2,0

3,0

2,40

Túnez

8407,0

1740,0

33,0

45,0

3,10

Turkmenistán

3833,0

1270,0

,30

,40

4,0

Turquía

58426,0

1950,0

18,0

28,0

3,40

Ucrania

51620,0

1670,0

1,60

Uganda

19261,0

170,0

38,0

50,0

7,30

Uruguay

3130,0

3340,0

3,0

2,0

2,30

Uzbekistán

21376,0

860,0

,30

,40

3,90

Vanuatu

157,0

1220,0

4,70

Venezuela

20446,0

2900,0

9,0

10,0

3,30

Viet Nam

69737,0

6,0

9,0

3,90

Yemen

12510,0

7,60

Yugoslavia

10454,0

2,0

Zaire

39939,0

23,0

32,0

6,70

Zambia

8674,0

290,0

22,0

29,0

Zimbabwe

10469,0

570,0

15,0

20,0

5,0

 

5408143,862

4356,740

 

 

3,782

 

Total poblac.

Media Renta

 

 

Media fecund.

Datos relativos al índice de fecundidad, analfabetismo femenino y esperanza de vida escolar en al grupo de países con poblaciones superiores a 50 millones.

Este grupo de países representa el 74 % de la población total mundial.

El grupo cuyo índice de fecundidad ³ 3, representa el 40% del grupo, sólo un país de este tramo, India, representa el 54% del grupo con un índice de fecundidad de 3,7.

El grupo cuyo índice de fecundidad oscila entre 2,9 y 2 representa el 16% del grupo.

Aquellos países cuyo índice de fecundidad £ 2 representan el 44 % del grupo, un sólo país, China, representa el 67% con un índice de fecundidad de 1,9

Los países desarrollados suponen el 21% del total de países del grupo. El índice de fecundidad de estos países se sitúa entre 2,1 correspondiente a EE.UU. y 1,3 correspondiente a Alemania.

No es clara la correlación entre el analfabetismo femenino y el índice de natalidad, si bien en general los países con índices inferiores o similares a 2 se corresponden con tasas de analfabetismo nulas.

Merece consideración el hecho de que en países como Filipinas o Vietnam con un porcentaje muy bajo de analfabetismo femenino, presentan unos índices de fecundidad superiores a 4.

Así mismo merece comentario el caso Chino que, con un porcentaje de analfabetismo superior al 20% presenta un índice de fecundidad relativamente bajo.

Tampoco está muy clara la correlación entre el porcentaje de empleo en los sectores no agrícolas y el índice de fecundidad.

Así países como Irán con un alto porcentaje de empleo en dichos sectores presenta un índice de fecundidad superior a 5.

En el polo opuesto se sitúa China que con un índice de fecundidad relativamente muy bajo, presenta un porcentaje de empleo agrícola cercano al 70%.

ESTUDIO GENERAL. FASE ANALÍTICA:

Base de datos del Informe sobre la Educación de la UNESCO, 1995

FASE 1

Los datos de partida recogen 171 OBSERVACIONES (países), con las siguientes variables:

Población en miles

Renta per cápita

% analfabetismo total

% analfabetismo de la mujer

Índice de fecundidad

% población urbana

% empleo secundario y terciario

Ver Base de Datos: listado de observaciones y descriptivos.

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA

Analizar el comportamiento de la variable dependiente "índice de fecundidad" en los distintos subgrupos establecidos por cada una de las variables independientes, atendiendo a la siguiente recodificación:

(anadorec) analfabetismo de la mujer recodificado

Valor 1 "de 0 a 25%"

Valor 2 "de 26 a 50%"

Valor 3 "de 51 a 75%"

Valor 4 "de 76 a 100%"

(antotsre) analfabetismo total recodificado

Valor 1 "de 0 a 25%"

Valor 2 "de 26 a 50%"

Valor 3 "de 51 a 75%"

Valor 4 "de 76 a 100%

rpcrecod renta per cápita recodificada

Valor 1 "de 0 a 500$"

Valor 2 "de 500 a 1000$"

Valor 3 "de 1000 a 2500$"

Valor 4 "de 2500 a 5000$"

Valor 5 "de 5000 a 10000$"

Valor 6 "de 10000 a20000 $"

Valor 7 "más de 20000$"

HIPÓTESIS NULA: Las subpoblaciones establecidas en la vd proceden de las establecidas por las vi (en las que las medias son iguales).

Aplicamos el análisis de varianza: ANOVA de un factor.

Consideraciones tenidas en cuenta para la selección de estadísticos y el análisis de varianza:

Cada observación corresponde a un país. No se considera el diferente peso que en el contexto global tienen países como China,...

La distribución en las subpoblaciones no es normal.

Tabla de resultados:

Vi

F. Prob.

2-tail Sig.

Est. Potenc. (Levene)

Transformac Sig.Levene

F. Prob.

2-tail Sig.

Prueba Scheffé

ANADOREC

,0000

,035

,0347

,0001

,0000

----

$ *

ANTOTSRE

,0000

,284

----

----

----

----

$ *

RPCRECOD

,0000

,002

,0018

,0107

,0000

----

$ *

Del análisis de resultados se desprende que no se puede aceptar la HIPÓTESIS NULA de que las subpoblaciones establecidas en la vd proceden de las establecidas por las vi (en las que las medias son iguales), es decir, que el índice de fecundidad sea el mismo para las subpoblaciones establecidas por cada una de las Vi.

Sin embargo sí existen diferencias significativas entre algunos pares de subgrupos de cada una de las Vi, en cuyo caso el valor de la Vd para cada subgrupo será el de su media.

Ver tabla de estadísticos por columnas.

Para ANTOTSRE grupo 2 "de 26 a 50%" la media del índice de fecundidad es de 4,78.

Para ANTOTSRE grupo 3 "de 51 a 75%" la media del índice de fecundidad es de 4,9.

Para ANTOTSRE grupo 4 "de 76 a 100%" la media del índice de fecundidad es de 5,67.

FASE 2

OBJETIVO:

Paliar la distorsión de los resultados obtenidos en la fase 1 que no consideraba el peso de la población y a todas las observaciones les daba el mismo valor.

RESOLUCIÓN:

Creamos variables con valores ponderados atendiendo a la población de cada país u observación.

antotmil "Analfabetismo total del país (millones)"

rentmill "Renta total país (millones)".

No se pudo efectuar del analfabetismo de la mujer, pues no disponíamos de la población diferenciada por géneros.

Valid

Variable Mean Std Dev Minimum Maximum Sum N

ANTOTMIL 9883,62 42783,85 3,13 424524 1265103,68 128

RENTMILL 156079,09 611824,57 2 5900016 22319310,39 143

Creamos variables relacionando los valores de las anteriores con los totales.

Valid

Variable Mean Std Dev Minimum Maximum Sum N Label

rentrtot ,70 2,74 ,00 26,43 100,00 143 %Renta país R renta tot mundial

antrtota ,78 3,38 ,00 33,56 100,00 128 % Analf país R Analf total mundial

 

Recodificamos las variables rentrtot y antrtota en 10 subgrupos.

Calculamos la HIPÓTESIS NULA con estas variables.

Aplicamos el análisis de varianza: ANOVA de un factor.

Tabla de resultados:

Vi

F. Prob.

2-tail Sig.

Est. Potenc. (Levene)

Transformac Sig.Levene

F. Prob.

2-tail Sig.

Prueba Scheffé

ANTOTSRE

,0393

0.041

----

----

----

----

Æ *

RPCTREC

,0010

0,000

----

----

----

----

Æ *

Del análisis de resultados se desprende que no se puede aceptar la HIPÓTESIS NULA de que las subpoblaciones establecidas en la vd proceden de las establecidas por las vi (en las que las medias son iguales), es decir, que el índice de fecundidad sea el mismo para las subpoblaciones establecidas por cada una de las Vi.

Tampoco existen diferencias significativas entre algunos pares de subgrupos.

FASE 3

OBJETIVO:

Analizar el comportamiento de la Vd en los grupos establecidos por las combinaciones de los valores de las Vi analdocrec y rpcrecod.

RESOLUCIÓN:

Cálculo del factorial simple por el Método Experimental, con estadísticos medias y tamaños. (Ver datos)

A partir de los resultados, podemos concluir que, para predecir el índice de fecundidad, es adecuado distinguir el analfabetismo de la mujer y la renta de la que disfruta.

FASE 4 GENERAL

OBJETIVO:

Buscar resultados más significativos que los que puede ofrecer un análisis global. Para ello agrupamos todas las observaciones correspondientes a una misma zona geográfica y procedimos al estudio pormenorizado de cada una.

RESOLUCIÓN:

Creación de la con las siguientes subpoblaciones:

vi zona

Valor 1: América del Norte y Caribe

Valor 2: Europa Central y Escandinavia

Valor 3: Europa Mediterránea

Valor 4: Federación Rusa

Valor 5: Asia Oriental (China,...)

Valor 6: Asia Sur, Australia y Oceanía

Valor 7: Asia Occidental y Sur (India,...)
Valor 8: Península Arábiga

Valor 9: África

Valor 10: América del Sur

Estudio de descriptivos de las variables por columnas, siendo cada fila una zona.

Estudio de descriptivos de las variables por columnas en cada zona, siendo cada fila una observación o país.

Calculamos la HIPÓTESIS NULA con esta variable. Aplicamos el análisis de varianza: ANOVA de un factor.

Tabla de resultados:

Vi

F. Prob.

2-tail Sig.

Est. Potenc. (Levene)

Transformac Sig.Levene

F. Prob.

2-tail Sig.

Prueba Scheffé

ZONA

,0000

0.000

0.0000

0.0000

----

----

$ *

Del análisis de resultados se desprende que no se puede aceptar la HIPÓTESIS NULA de que las subpoblaciones establecidas en la vd proceden de las establecidas por las vi (en las que las medias son iguales), es decir, que el índice de fecundidad sea el mismo para las subpoblaciones establecidas por cada una de las Vi.

Pero existen diferencias significativas entre algunos pares de subgrupos, concretamente en los subgrupos 7, 8 y 9; en los que la media del índice de fecundidad esperado será respectivamente de 4,01; 5,02 y 5,90.

ZONAS

Calculamos la HIPÓTESIS NULA con cada una de las vi , efectuando filtros para cada una de las zonas.

Aplicamos el análisis de varianza: ANOVA de un factor.

Tabla de resultados:

ZONA

Vi

F. Prob.

2-tail Sig.

Est. Potenc. (Levene)

Transformac Sig.Levene

F. Prob.

2-tail Sig.

Prueba Scheffé

AMÉRICA NORTE Y CARIBE

ANADOREC

,0096

,466

 

 

 

 

$ *

ANTOTSRE

,0172

,362

 

 

 

 

$ *

RPCRECOD

,0279

,506

----

----

----

----

Æ *

EUROPA CENTRO ESCANDINAVIA

ANADOREC

----

----

 

 

 

 

 

ANTOTSRE

----

----

 

 

 

 

 

RPCRECOD

,3678

,306

 

 

 

 

 

 

FEDER. RUSA

ANADOREC

,0183

----

 

 

 

 

----

ANTOTSRE

,2298

----

 

 

 

 

 

RPCRECOD

,3746

,065

 

 

 

 

 

ASIA ORIENT (China,..)

ANADOREC

,0538

----

 

 

 

 

 

ANTOTSRE

,O177

----

 

 

 

 

----

RPCRECOD

,9388

----

 

 

 

 

 

ASIA OCCID., AUSTRAL,,

ANADOREC

,0162

----

 

 

 

 

$ *

ANTOTSRE

,0162

----

 

 

 

 

$ *

RPCRECOD

,1168

,167

 

 

 

 

 

ASIA SUR (india,..)

ANADOREC

,0446

,015

 

 

 

 

----

ANTOTSRE

,1125

,106

 

 

 

 

 

RPCRECOD

,0165

,056

 

 

 

 

$ *

PENÍNS.

ARÁBIGA

ANADOREC

,2443

,538

 

 

 

 

 

ANTOTSRE

,2322

,347

 

 

 

 

 

RPCRECOD

,1332

,0000

 

 

 

 

 

ÁFRICA

ANADOREC

,2800

,282

 

 

 

 

 

ANTOTSRE

,9923

,139

 

 

 

 

 

RPCRECOD

,0002

,057

 

 

 

 

$ *

AMÉRICA

SUR

ANADOREC

,1343

,109

 

 

 

 

 

ANTOTSRE

,1343

,109

 

 

 

 

 

RPCRECOD

,0639

,417

 

 

 

 

 

Del análisis de resultados se desprende que:

No se puede aceptar la HIPÓTESIS NULA de que las subpoblaciones establecidas en la vd proceden de las establecidas por las vi ANADOREC (Ver resultados), excepto en las zonas de Asia Oriental, Península Arábiga, África y América del Sur.

No se puede aceptar la HIPÓTESIS NULA de que las subpoblaciones establecidas en la vd proceden de las establecidas por las vi ANTOTSRE (Ver resultados), excepto en las zonas de la Federación Rusa, Asia del Sur, Península Arábiga, África y América del Sur.

Se puede aceptar la HIPÓTESIS NULA de que las subpoblaciones establecidas en la vd proceden de las establecidas por las vi RPCRECOD (Ver resultados), excepto en las zonas de Asia del Sur, África y América del Norte.

VALORACIÓN GLOBAL:

El conjunto de la investigación adolece de objetividad (considerara cada país como una observación con independencia del peso de dicho país en el conjunto de la población mundial) y de sustantividad (descontextualiza las observaciones). Así pues, aún cuando algunos resultados parciales resulten significativos, tomamos la decisión de crear una nueva base de datos en la que ubicamos cada país dentro de su contexto geográfico-cultural (ZONA) y lo descomponemos en un número de observaciones con un peso equivalente de población.

NUEVA INVESTIGACIÓN: FASE 1

OBJETIVO:

Analizar el comportamiento de la variable dependiente "índice de fecundidad" en los subgrupos establecidos por cada una de las variables independientes:

RESOLUCIÓN:

Creamos una nueva base de datos en la que ubicamos cada país dentro de su contexto geográfico-cultural (ZONA) y lo descomponemos en un nú