Resumen de Aplicación del análisis de componentes principales como técnica para obtener índices sintéticos de calidad ambiental
- español
El propósito del estudio fue validar la aplicación del análisis estadístico multivariante, específicamente, el análisis de componentes principales, para transformar un conjunto de indicadores simples de calidad ambiental a un nuevo conjunto de indicadores compuestos incorrelacionados o componentes. El diseño de investigación aplicado fue cuantitativo, no experimental, transversal, correlacional y la técnica de recolección de datos fue el análisis documental, utilizando el Anuario de Estadísticas Ambientales 2010 publicado por el INEI como fuente de información de diez indicadores ambientales. El procesamiento y análisis de los datos realizado, utilizando el software SPSS, permitió obtener la matriz de correlaciones, las componentes principales y la matriz de coeficientes para el cálculo de las puntuaciones en las componentes. Se obtuvieron tres componentes principales, la primera agrupó cinco indicadores referidos a calidad de vida en el hogar, la segunda agrupó a dos indicadores referidos a la temperatura ambiental y la tercera agrupó a tres indicadores de calidad ambiental fuera de la vivienda. El valor y tipo de correlación entre los indicadores de cada componente es coherente con la naturaleza o clase de éstas.Finalmente, mediante el programa Excel se calculó un índice sintético parcial para el departamento de La Libertad
- English
The purpose of this study was to validate the application of the multivariate statistical analysis, specifically, the principal components analysis, to transform a set of simple indicators of environmental quality to a new set of incorrelacionados composite indicators or components. Applied design research was quantitative, not experimental, cross-sectional, correlation and data collection technique was the documentary analysis, using environmental statistics 2010 Yearbook published by the INEI as a source of information on ten environmental indicators. Processing and analysis of data, using the SPSS software, allowed to obtain the matrix of correlations, the principal components and the matrix of coefficients for the calculation of the scores in the components. Three main components were obtained, the first grouped five indicators relating to quality of life in the home, the second grouped two indicators referring to the environmental temperature and the third grouped three indicators of environmental quality out of the housing. The value and type of correlation between indicators for each component is consistent with the nature or class of these. Finally, using the program Excel was calculated a partially synthetic index for the Department of La Libertad.
