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 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