Unesco (página 3)

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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 número de observaciones con un peso equivalente de población. (336 observaciones, correspondientes a 171 países)

Establecemos los siguientes subgrupos para LAS vI :

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

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:

La distribución en las subpoblaciones no es normal.

Tabla de resultados:

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 4,65 .

Para ANTOTSRE grupo 3 "de 51 a 75%" la media del índice de fecundidad es de 5,77.

Para ANTOTSRE grupo 4 "de 76 a 100%" la media del índice de fecundidad es de 6,95.

NUEVA INVESTIGACIÓN: FASE 2

OBJETIVO:

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

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 cada una de las Vi por separado. (Ver informe de estadísticos en columnas)

CONCLUSIÓN:

Puesto que el estadístico F para ninguna de las Vi es ³ 0,05; a nivel de significación 0,05 se rechaza la hipótesis nula.