Resumen de Alternativas de estandarización para índices compuestos espacio-temporales. El caso del rezago educativo en los estados de México, 2000 a 2020
- español
Los investigadores de índices compuestos han detectado y tratado de eliminar, con poco éxito hasta ahora, la ponderación implícita de los datos porque generan índices distorsionados. El origen de esta distorsión suele adjudicarse a las variables con distinto rango de valores, al valor máximo y mínimo desigual entre ellas o a la de asimetría de cada variable. El procedimiento para abordar este triple reto es la estandarización de los datos. A la fecha no hay un procedimiento de este tipo que corrija simultáneamente este triple problema y, con ello, la ponderación implícita. El igual máximo y mínimo entre variables resuelve el problema de rangos desiguales, pero no corrige la asimetría en cada una de ellas. El rango igual entre variables no implica igual máximo y mínimo entre ellas ni garantiza simetría en cada variable. Finalmente, la corrección de la asimetría en cada variable no implica igual máximo y mínimo ni igual rango entre variables.
El objetivo del presente estudio es sugerir e ilustrar un procedimiento de estandarización de variables que elimina la ponderación implícita de cada variable. Las estandarizaciones revisadas en este trabajo para elaborar índices compuestos resuelven solo de forma parcial el problema de la ponderación implícita por lo que este trabajo propone un procedimiento de estandarización que resuelve simultáneamente el triple reto impuesto por los rangos disparejos, los máximos y mínimos desiguales y la asimetría. El nuevo procedimiento propuesto, la estandarización balanceada, soluciona el problema de la ponderación implícita en el tiempo y el espacio, en la agregación transversal y longitudinal de las variables de las distintas unidades de observación. Este trabajo ilustra el procedimiento de estandarización propuesto con las variables del rezago educativo en los estados de México. La metodología propuesta es aplicable a cualquier tema donde la estandarización espacio temporal sea necesaria.
- English
The implicit weighting in the standardization of aggregate variables generates distorted composite indices (CI). This distortion is associated with the uneven range of each distribution, the maximum and minimum values different from one variable to another and the asymmetry of each of them. The control of the implicit weighting is, until today, a pending issue. All the standardizations reviewed in this research counteract the influence of implicit weighting only partially. The balanced standardization proposed in this study achieves the triple purpose of simultaneously matching ranges between variables, matching the maximum and minimum between them, and controlling the asymmetry in each distribution. This new procedure neutralizes the weighting implicit in the cross-sectional or longitudinal aggregation of variables. The variables of the educational backwardness in the states of Mexico illustrate this procedure. The methodological proposal of this research is applicable to any subject where the space-time standardization is necessary.
