ANÁLISIS DE VARIABLES

Estadígrafos variable dependiente (WPSindex)

      Min.    1st Qu.     Median       Mean    3rd Qu.       Max.         sd 
 0.2870000  0.5710000  0.6880000  0.6831329  0.8040000  0.9320000  0.1471562 
      skew       kurt         cv 
-0.1215111 -0.8431742  0.2154137

Correlación entre las variables

Histograma WPSindex

Column

REGRESIÓN GAUSSIANA

REGRESIÓN Y MODELOS

{data-width=500}

MODELO 1

Regresion: modelo 1
	Regresión (I)
(Intercept)	0.379***
	(0.052)
IDH	0.478***
	(0.060)
pobreza	-0.148**
	(0.044)
Num.Obs.	143
R2	0.693
R2 Adj.	0.689
AIC	-304.2
BIC	-292.3
Log.Lik.	156.091
F	158.133
RMSE	0.08
+ p < 0.1, * p < 0.05, p < 0.01, * p < 0.001

MODELO 2

Regresion: modelo 2
	Regresión (II)
(Intercept)	0.399***
	(0.046)
IDH	0.276***
	(0.061)
democracia	0.023***
	(0.004)
pobreza	-0.166***
	(0.039)
Num.Obs.	143
R2	0.764
R2 Adj.	0.759
AIC	-340.0
BIC	-325.1
Log.Lik.	174.980
F	150.326
RMSE	0.07
+ p < 0.1, * p < 0.05, p < 0.01, * p < 0.001

MODELO 3

Regresion: modelo 3
	Regresión (III)
(Intercept)	0.328***
	(0.055)
IDH	0.265***
	(0.061)
democracia	0.021***
	(0.004)
brecha_gen	0.133*
	(0.058)
pobreza	-0.168***
	(0.038)
Num.Obs.	143
R2	0.773
R2 Adj.	0.766
AIC	-343.3
BIC	-325.5
Log.Lik.	177.628
F	117.458
RMSE	0.07
+ p < 0.1, * p < 0.05, p < 0.01, * p < 0.001

MODELO 4

Regresion: modelo 4
	Regresión (IV)
(Intercept)	0.328***
	(0.055)
IDH	0.261***
	(0.064)
democracia	0.021***
	(0.004)
brecha_gen	0.125+
	(0.069)
alf_fem	0.009
	(0.039)
pobreza	-0.166***
	(0.040)
Num.Obs.	143
R2	0.773
R2 Adj.	0.765
AIC	-341.3
BIC	-320.6
Log.Lik.	177.655
F	93.332
RMSE	0.07
+ p < 0.1, * p < 0.05, p < 0.01, * p < 0.001

SELECCIÓN DE MODELOS

Resultados de todos los modelos
	apropiacion (I)	apropiacion (II)	apropiacion (III)	apropiacion (IV)
(Intercept)	0.379***	0.399***	0.328***	0.328***
	[0.276, 0.482]	[0.309, 0.490]	[0.219, 0.436]	[0.219, 0.437]
IDH	0.478***	0.276***	0.265***	0.261***
	[0.359, 0.597]	[0.155, 0.397]	[0.145, 0.385]	[0.135, 0.387]
pobreza	-0.148**	-0.166***	-0.168***	-0.166***
	[-0.236, -0.060]	[-0.243, -0.088]	[-0.244, -0.092]	[-0.245, -0.088]
democracia		0.023***	0.021***	0.021***
		[0.016, 0.030]	[0.014, 0.028]	[0.014, 0.028]
brecha_gen			0.133*	0.125+
			[0.018, 0.248]	[-0.011, 0.260]
alf_fem				0.009
				[-0.068, 0.086]
Num.Obs.	143	143	143	143
R2	0.693	0.764	0.773	0.773
R2 Adj.	0.689	0.759	0.766	0.765
AIC	-304.2	-340.0	-343.3	-341.3
BIC	-292.3	-325.1	-325.5	-320.6
Log.Lik.	156.091	174.980	177.628	177.655
F	158.133	150.326	117.458	93.332
RMSE	0.08	0.07	0.07	0.07
+ p < 0.1, * p < 0.05, p < 0.01, * p < 0.001

ANÁLISIS DE MODELOS DE REGRESIÓN (ANOVA)

COMPARACIÓN DE MODELOS

TABLA ANOVA MODELOS

Tabla ANOVA para comparar modelos
Res.Df	RSS	Df	Sum of Sq	F	Pr(>F)
140	0.9435280	NA	NA	NA	NA
139	0.7244759	1	0.2190521	43.0025479	0.0000000
138	0.6981356	1	0.0263403	5.1709130	0.0245227
137	0.6978687	1	0.0002670	0.0524111	0.8192611

ANÁLISIS FACTORIAL EXPLORATORIO (EFA)

{data-width=250}

MATRIZ DE CORRELACIONES

RESULTADO DE LA MATRIZ

           WPSindex  IDH democracia brecha_gen alf_fem
WPSindex       1.00 0.82       0.73       0.41    0.59
IDH            0.82 1.00       0.66       0.33    0.64
democracia     0.73 0.66       1.00       0.41    0.43
brecha_gen     0.41 0.33       0.41       1.00    0.57
alf_fem        0.59 0.64       0.43       0.57    1.00

Column

PRUEBA KMO

Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
Call: psych::KMO(r = corMatrix)
Overall MSA =  0.76
MSA for each item = 
  WPSindex        IDH democracia brecha_gen    alf_fem 
      0.78       0.74       0.82       0.68       0.74

RESULTADOS DEL EFA

ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS (CLUSTERS)

{data-width=250}

PAM

Silhouette PAM

{data-width=250}

AGNES

Dendograma AGNES

Silhouette AGNES

{data-width=250}

DIANA

Dendograma DIANA

Silhouette DIANA

CONCLUSIONES

### Conclusiones finales

Se observa que las variables independientes IDH y democracia presentan significancia en la variable dependiente WPSindex, lo cual permite analizar que los países con mayor democracia e índice de desarrollo humano presentan un mejor índice de paz y seguridad para las mujeres. Asimismo, la variable de control “pobreza” igual presenta un impacto significativo en la variable dependiente. En cuanto a los modelos, el modelo 3 resultó ser el mejor modelo según la prueba anova realizada, dado que eran modelo anidados, el modelo 3 presentó mayor significancia. Por otro lado, la prueba de correlación arrojó que las variables están relacionadas entre sí; sin embargo, no todas tienen un impacto significativo en la variable dependiente. En cuando a la clusterización, se observa que la mejor estrategía de aglomeración es DIANA, dado que presenta el número de clusters de manera más equilibrada a diferencia de la estrategia PAM y AGNES.

A nivel teórico: El Índice de Paz y Seguridad de las Mujeres (WPS Index) aborda diversas dimensiones como inclusión, justicia y seguridad. El IDH y la democracia tienen un mayor impacto dado que capturan condiciones estructurales y de gobernanza que benefician a toda la sociedad, incluidas las mujeres. Un alto IDH significa mejores niveles de desarrollo humano (salud, educación y nivel de vida), mientras que la democracia tiende a garantizar mayor participación, derechos y acceso a recursos. Pese a que el nivel de alfabetización femenina y la brecha de género son variables relevantes, suelen ser consecuencias de estas condiciones estructurales. Países con mejor IDH y democracia ofrecen mayores oportunidades para las mujeres, mientras que aquellos con rezagos en estas áreas enfrentan obstáculos institucionales que limitan el avance de la igualdad de género.