Un indicador sintético se define como una medida que resume múltiples variables o dimensiones de un fenómeno en un solo valor numérico, facilitando su interpretación. Su principal objetivo es permitir una visión simple y manejable de fenómenos muy complejos, integrando distintos aspectos en una sola cifra, lo que permite realizar comparaciones y análisis de manera más eficiente. Para llevar a cabo la construcción de un indicador sintético se requiere de agregación de datos, ya sean obtenidas en fuentes como los aspectos de la misma realidad. Algunas de las situaciones multidimencionales donde puede ser útil este tipo de indicador puede ser en: el bienestar económico, el desarrollo social, entre otros.
Además es importante mencionar que como ventaja estos indicadores permite resumir realidades que son complejas y de gran dimensión e incluso son más fáciles de interpretar ante una realidad compleja, mientras que como desventaja poseen el riesgo de correr graves deficiencias en algunas dimensiones y aumentar la dificultad de identificar medidas correctivas adecuadas, si el proceso de construcción no es transparente.
Desarrollo de un marco teórico: Un marco teórico sólido es el punto de partida más importante para construir indicadores compuestos. Aquí debe ser definido claramente el fenómeno a ser medidos, así como también sus subcomponentes, seleccionando indicadores individuales y ponderaciones que reflejen su importancia relativa y las dimensiones del compuesto general.
Selección de variable: Las variables deben ser elegidas en función de su relevancia, solidez analítica, actualidad, accesibilidad, etc.
Imputación de datos: Significa llenar o reemplazar los valores faltantes en un conjunto de datos, ya que los indicadores sintéticos con frecuencia se construyen a partir de varias variables, y si algunas de estas variables tienen datos faltantes, esto puede generar un indicador resultante con baja calidad y validez. Los tres métodos generales para la imputación de datos son: (i) eliminación de casos, (ii) imputación única o (iii) imputación múltiple.
Análisis multivariante: Prácticamente se refiere al conjunto de técnicas estadísticas utilizadas para analizar y resumir la información contenida en múltiples variables simultáneamente. Entre los principales métodos estan: Análisis de Componentes Principales (PCA), análisis de conglomerados (clustering). y el análisis de factores.
Normalización de datos:
Es necesaria realizarla cuando los indicadores de un conjunto de datos
suelen tener unidades de medida diferentes. La técnica de normalización
más sencilla es la clasificación, pero exiten otras como la
normalización Min-Max, estandarización, entre otras.
Ponderación y agregación: La primera hace referencia al proceso de asignar diferentes niveles de importancia a cada variable que se incluiran en el indicador sintético, esto es importante porque no todas las variables contribuyen de la misma manera al fenómeno que se está evaluando, mientras que el segundo implica sumar, promediar o aplicar alguna determinada función matemática a las variables que han sido ponderadas. Una técnica que puede ser utilizada para la ponderación es el Análisis de Jerarquía Analítica (AHP), análisis factorial y análisis envolvente de datos, y como tecnicas de agregación se tiene: la suma simple, la media pondera, entre otras
Robustez y sensibilidad: Mediante el análisis de sensibilidad se puede evaluar la solidez de los indicadores compuestos, ya que es importante para asegurar que es útil y confiable, caso contrario puede llevar a conclusiones erróneas.
Volver a los detalles: Este paso se refiere al proceso de revisar y analizar en profundidad cada uno de los componentes y etapas que se han utilizado para crear el indicador, es decir que implica revisar las variables, si los metodos de normalización no han distorsionado la información, asi como también si las ponderaciones y agregaciones estan adecuadas; por lo que este paso es crucial para asegurar que el indicador sea relevante, preciso y representativo.
Enlace a otras variables: Se refiere al proceso de considerar y relacionar variables adicionales que pueden influir o tener relación con el fenómeno que se está midiendo. Ayuda a enriquecer el análisis con el propósito de asegurar que el indicador sintético sea más preciso y con una mayor representación de la realidad que se pretende evaluar.
Presentación y difusión: Este paso es crucial en la construcción de indicadores sintéticos porque permite que los resultados sean comprensibles, accesibles y útiles para una amplia gama de usuarios. Una buena comunicación no solo aumenta la visibilidad del indicador, sino que también facilita su aplicación en la toma de decisiones informadas.
Miranda, Verónica. Diagrama de flujo: Proceso de construcción de un indicador sintético. 2024. Creado con DiagrammeR.
Referencia:
OECD & European Commission Joint Research Centre (JRC). (2008). Handbook on constructing composite indicators: Methodology and user guide (ISBN 978-92-64-04345-9). OECD Publishing.