VARIABLES
Column
VARIABLE DEPENDIENTE
Column {data-width=350}
GRÁFICO 1
LA PERCEPCIÓN DE SEGURIDAD DE LOS CIUDADANOS AFECTADA POR SU CONFIANZA EN LA COMUNIDAD EN UNA ESCALA DEL 0 AL 100
GRÁFICO 2
LA PERCEPCIÓN DE SEGURIDAD DE LOS CIUDADANOS SEGÚN SU CONFIANZA EN LA POLICÍA NACIONAL
GRÁFICO 3
LA PERCEPCIÓN DE LA SEGURIDAD SEGÚN SI LOS CIUDADANOS HAN SIDO VÍCTIMAS DEL CRIMEN EN LOS ÚLTIMOS 12 MESES
GRÁFICO 4
PERCEPCIÓN DE SEGURIDAD SEGÚN GÉNERO
GRÁFICO 5
PERCENCIÓN DE SEGURIDAD SEGÚN LA ZONA DE RESIDENCIA DEL ENTREVISTADO
GRÁFICO 6
PERCEPCIÓN DE SEGURIDAD SEGÚN EL ÁREA GEOGRÁFICA DE RESIDENCIA DEL ENTREVISTADO
ESTADÍSTICOS
Column {data-width=500}
CORRELACIÓN 1
CON LA VARIABLE ZONA DE RESIDENCIA (ur)
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
data: tabla_contingencia
X-squared = 9.5608e-31, df = 1, p-value = 1El resultado de la prueba de chi-cuadrado muestra un valor de
X-squared extremadamente bajo (9.5608e-31) y un valor p de 1, lo que
indica que no hay evidencia significativa para rechazar la
hipótesis nula. En otras palabras, no existe una relación
estadísticamente significativa entre la zona de residencia
(ur) y la percepción de seguridad (percepseg).
Esto sugiere que, en el conjunto de datos analizado, la zona de
residencia no influye en la percepción de seguridad.
CORRELACIÓN 2
CON LA VARIABLE GÉNERO DEL CIUDADANO ENTREVISTADO (genero)
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
data: tabla_contingencia2
X-squared = 5.0319, df = 1, p-value = 0.02488El resultado de la prueba de chi-cuadrado muestra un valor p
de 0.02488, lo que es menor que 0.05. Esto
indica que hay una relación estadísticamente
significativa entre las dos variables. Por lo tanto, se rechaza
la hipótesis nula de independencia, sugiriendo que existe una asociación
entre las categorías de las variables en la tabla de contingencia
tabla_contingencia2.
GRÁFICO
CORRELACIÓN 3
CON LA VARIABLE VÍCTIMA DEL CRÍMEN EN LOS ÚLTIMOS 12 MESES (victima)
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
data: tabla_contingencia3
X-squared = 45.759, df = 1, p-value = 1.337e-11El resultado de la prueba de chi-cuadrado muestra un valor p
de 1.337e-11, que es mucho menor que 0.05.
Esto indica que hay una relación estadísticamente
significativa entre las dos variables en la tabla de
contingencia tabla_contingencia3. Por lo tanto, se rechaza
la hipótesis nula de independencia, sugiriendo que las variables están
asociadas.
CORRELACIÓN 4
CON LA VARIABLE CONFIANZA EN LA COMUNIDAD (confianzacom)
Pearson's Chi-squared test
data: tabla_contingencia4
X-squared = 137.3, df = 3, p-value < 2.2e-16El resultado de la prueba de chi-cuadrado muestra un valor de X-cuadrado de 137.3 con 3 grados de libertad y un p-valor menor a 2.2e-16, lo que indica que hay una asociación estadísticamente significativa entre las variables analizadas. Dado que el p-valor es extremadamente bajo, podemos rechazar la hipótesis nula de independencia, lo que sugiere que las variables están relacionadas entre sí.
GRÁFICO
CORRELACIÓN 5
CON LA VARIABLE CONFIANZA EN LA POLICIA (confianzapol)
Pearson's Chi-squared test
data: tabla_contingencia5
X-squared = 62.785, df = 6, p-value = 1.221e-11El resultado de la prueba de chi-cuadrado muestra un valor de X-cuadrado de 62.785 con 6 grados de libertad y un p-valor de 1.221e-11, lo que indica una asociación estadísticamente significativa entre las variables. Dado que el p-valor es muy bajo, podemos rechazar la hipótesis nula de independencia, sugiriendo que las variables están fuertemente relacionadas entre sí.
CORRELACIÓN 6
CON LA VARIABLE ÁREA GEOGRÁFICA DE RESIDENCIA DEL ENTREVISTADO (confianzapol)
Pearson's Chi-squared test
data: tabla_contingencia6
X-squared = 0.27035, df = 7, p-value = 0.9999El resultado de la prueba de chi-cuadrado muestra que no existe una relación significativa entre las variables analizadas. El valor de X-squared es 0.27035 con 7 grados de libertad, y el p-value es 0.9999, lo que indica que la probabilidad de observar una diferencia tan grande o más grande entre las frecuencias observadas y esperadas, si las variables fueran independientes, es extremadamente alta. Dado que el p-value es mayor que 0.05, no podemos rechazar la hipótesis nula de que las variables son independientes. En resumen, no hay evidencia estadística suficiente para afirmar que exista una relación entre las variables.
REGRESIÓN
CON LAS VARIABLES ESTADÍSTICAMENTE SIGNIFICATIVAS HACEMOS LA REGRESIÓN
HIPÓTESIS: La percepción de seguridad en el vecindario de ciudadanos peruanos depende del género del individuo entrevistado, si el entrevistado ha sido víctima del crimen en los últimos 12 meses, la Confianza en la comunidad y Confianza en la policía nacional.
Call:
glm(formula = percepsegRE ~ generoRE + victimaRE + confianzacom_invertido +
confianzapol, family = binomial, data = data)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 6.49000 0.55396 11.716 < 2e-16 ***
generoREMujer 0.58162 0.21781 2.670 0.00758 **
victimaRENO -1.95852 0.31241 -6.269 3.63e-10 ***
confianzacom_invertido -1.23118 0.12891 -9.550 < 2e-16 ***
confianzapol 0.08585 0.06136 1.399 0.16180
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 782.03 on 1112 degrees of freedom
Residual deviance: 591.60 on 1108 degrees of freedom
AIC: 601.6
Number of Fisher Scoring iterations: 6En conclusión, ser mujer aumenta significativamente la percepción de seguridad, con un efecto positivo. Haber sido víctima de un delito disminuye notablemente la percepción de seguridad (efecto negativo grande y significativo). Menor confianza en la comunidad tiene un efecto negativo fuerte en la percepción de seguridad. La confianza en la policía no es un predictor significativo en este modelo. Finalmente las experiencias personales (como ser víctima) y la confianza en la comunidad tienen los efectos más fuertes y significativos sobre la percepción de seguridad.
FACTORIZACIÓN
VEAMOS SI PODEMOS REALIZAR EL ANÁLISIS FACTORIAL percepseg confianzacom confianzapol
1 2 3 3
2 2 3 3
3 2 3 3
4 2 3 3
5 2 3 3
6 2 3 3 percepseg confianzacom confianzapol
percepseg 1.00000000 0.32894703 0.01078491
confianzacom 0.32894703 1.00000000 -0.06543012
confianzapol 0.01078491 -0.06543012 1.00000000$chisq
[1] 11.65871
$p.value
[1] 0.008648576
$df
[1] 3Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
Call: KMO(r = cor_matrix)
Overall MSA = 0.49
MSA for each item =
percepseg confianzacom confianzapol
0.5 0.5 0.4 CONCLUSIONES
Los resultados sugieren que el análisis factorial no es adecuado con estas variables debido al bajo valor de KMO. La baja correlación y la medida de adecuación indican que estas variables no comparten suficientes factores latentes.
CLUSTER
ANÁLISIS CON CLUSTER
clusters_agnes
1 2 3
532 456 125 [1] 1[1] 0
1 2 3
532 455 125 
La calidad del agrupamiento es baja, con un promedio de silueta de 0.28, lo que indica que los clústeres formados no están claramente definidos.
CONCLUSIONES
En conclusión, la percepción de seguridad de los ciudadanos se ve influida por diversos factores. Entre ellos nuestras hipótesis integraban el factor género de la persona, el factor área geográfica de residencia del entrevistado, el factor zona de residencia del entrevistado, el factor de si ha sido victima de crimen , el factor de confianza en su comunidad y el factor de confianza en la policia nacional.