La ENCAVI es la Encuesta Nacional de Calidad de Vida y Salud, un estudio realizado en Chile por el Ministerio de Salud (MINSAL). Su objetivo principal es medir y analizar distintos aspectos del bienestar, calidad de vida, estado de salud y estilos de vida de la población chilena, incluyendo tanto factores físicos como mentales, sociales y emocionales.
Temas que abarca
Percepción del estado de salud física y mental
Satisfacción con la vida
Bienestar subjetivo
Acceso a servicios de salud
Hábitos de vida (alimentación, actividad física, consumo de alcohol y tabaco)
Salud mental y apoyo social
Determinantes sociales de la salud (educación, trabajo, ingreso, etc.)
Caracteriticas de la muestra y tipo de estudio
La población objetivo de la Encuesta Nacional de Calidad de Vida y Salud (ENCAVI) 2015-16 corresponde a la población de 15 años y más, que residen habitualmente en viviendas particulares ocupadas localizadas en zonas urbanas y rurales de las 15 regiones de Chile, excluyendo las áreas de difícil acceso definidas por el INE. Adicionalmente, el diseño muestral utilizado en la ENCAVI 2015-16 corresponde a ser una encuesta presencial en hogares probabilístico, estratificado geográficamente y multietápico (cuatro etapas: comunas, manzanas, vivienda y persona)
El tamaño muestral objetivo fue de 7.041 encuestas completas, distribuidos en 5.698 casos en el área urbana (84%) y 1.080 casos en zonas rurales.
Los 4 siguientes modelos de regresión logística ordinal buscan dar cuenta de las posibilidades explicativas que una serie de variables regresoras o independientes, tienen sobre la variable dependiente Grado de Satisfacción con la Salud, la cual corresponde a una variable de tipo ordinal que ha sido recodificada en 3 categorías : Insatisfecho/a, Ni satisfecho/a ni insatisfecho/a y Satisfecho/a. Los modelos buscarán dar cuenta de cuales tienen mayor capacidad explicativa, en términos de bondad de ajuste del modelo, asociado a las variables que inciden - de manera estadísticamente significativa- en la percepción de satisfacción con la salud en la Encuesta ENCAVI (2015-2016). Al finalizar, existirá una comparación entre modelos regresionados, para establecer cual de ellos tiene mayor capacidad de ajuste explicativo en la variable regresada o dependiente.
SatisfaccionSalud = β0+ β1⋅Sexo+ β2⋅Edad+ β3⋅Area+ ε
β0 = Intercepto
β1….βn = Coeficientes de regresión de variables independientes (Edad, Sexo Area)
ε = Error estandar
Tabla de Coeficientes de regresión; P-Value, Odds Ratio y Cambio Porcentual
En términos de Odds Ratio cabe señalar que los Odss corresponden a la relación entre la probabilidad de ocurrencia de un fenomeno dividido en la probabilidad de no ocurrencia de ese fenomeno. Los Odds Ratio comparan la probabilidad de Odds entre 2 grupos.Es decir, buscan responder a la pregunta de ¿Cuántas veces más probable es en un grupo comparado con otro?. En terminos de cambios porcentuales de Odds Ratio corresponden a: (Odds ratio - 1) x100
| Variable | Coeficiente | P_value | Odds_Ratio | Cambio_Porcentual |
|---|---|---|---|---|
| Sexo | 0.4788 | 0.000 | 1.6141 | 61.41 |
| Edad | -0.0298 | 0.000 | 0.9707 | -2.93 |
| Area | -0.0176 | 0.794 | 0.9825 | -1.75 |
Tabla pseudo R² (Bondad de Ajuste)
## llh llhNull G2 McFadden r2ML r2CU
## "-5749.8568" "-6015.2546" " 530.7957" " 0.0441" " 0.0733" " 0.0892"Segun el Modelo 1, en que las variables regresoras corresponden a Sexo, Edad y Area geografica. Se observa que, a excepcion del Area geografica, tanto la edad como el sexo son estadisticamente significativas en relación con la percepción que se tiene sobre la satisfaccion con la salud. Ser hombre implica una variación positiva de 0,478 en relación a la satisfaccion con la salud que se tiene, que en relación con ser mujer. En terminos de odds ratio por sexo, en la satisfaccion con la salud hay un 61,4% en las odds de tener una mayor satisfacción, siendo hombre en desmedro de ser mujer.
Por otro lado, a mayor edad existe una disminución de 0,03 en la percepción de sentirse satisfecho con la salud. En términos de odds ratio, un año más implica una disminución en un 2,9% en las odds.Por último, en cuanto al ajuste del modelo, si observamos el pseudo R² de McFadden (el más utilizado), notamos que su valor de 0,044 es bajo y NO cercano a 0,2. Por tanto, este es un modelo que no tiene tanta potencia explicativa (bondad de ajuste) en cuanto a las variables que inciden en la percepción de satisfaccion con la salud que se posee.
SatisfaccionSalud = β0 + β1⋅Sexo+ β2⋅Edad+ β3⋅Area+ β4⋅Nacionalidad + β5⋅Pueblo Originario + ε
Tabla de Coeficientes de regresión, P-Value, Odds Ratio y Cambio Porcentual
| Variable | Coeficiente | P_value | Odds_Ratio | Cambio_Porcentual |
|---|---|---|---|---|
| Sexo | 0.4732 | 0.000 | 1.6051 | 60.51 |
| Edad | -0.0301 | 0.000 | 0.9703 | -2.97 |
| Area | 0.0112 | 0.874 | 1.0113 | 1.13 |
| Nacionalidad | 0.0202 | 0.939 | 1.0204 | 2.04 |
| Pueblo Originario | -0.1210 | 0.179 | 0.8860 | -11.40 |
Tabla pseudo R² (Bondad de Ajuste)
## llh llhNull G2 McFadden r2ML r2CU
## "-5333.8093" "-5582.7847" " 497.9507" " 0.0446" " 0.0739" " 0.0900"El modelo 2 agrega 2 nuevas variables independientes/regresoras a la ecuación, las que corresponden a Nacionalidad y Pertenencia a pueblos originarios. En esa línea, ninguna de estas variables logra ser significativa (con p-value mayores a 0,05), sumandose a la variable de Area Geografica.
En cuanto a las variables que SI son significativas, como la Edad y el Sexo, mantienen la magnitud y sentido de la forma en que inciden sobre la satisfacción con la salud percibida. Lo que también se evidencia en las variaciones de sus odds ratio. Por otro lado, la bondad explicativa del modelo no tiene grandes variaciones en relación al modelo anterior (observando el indice de pseudo R² de McFadden).
SatisfaccionSalud = β0 + β1⋅Sexo+ β2⋅Edad+ β3⋅Area+ β4⋅Nacionalidad + β5⋅Pueblo Originario + β6⋅Actividad Laboral Remunerada + β7⋅Trabajo de Cuidados + ε
Tabla de Coeficientes de regresión, P-Value, Odds Ratio y Cambio Porcentual
| Variable | Coeficiente | P_value | Odds_Ratio | Cambio_Porcentual |
|---|---|---|---|---|
| Sexo | 0.5645 | 0.000 | 1.7586 | 75.86 |
| Edad | -0.0253 | 0.000 | 0.9750 | -2.50 |
| Area | -0.3027 | 0.022 | 0.7388 | -26.12 |
| Nacionalidad | -0.3858 | 0.335 | 0.6799 | -32.01 |
| Pueblo Originario | -0.2753 | 0.049 | 0.7593 | -24.07 |
| Actividad laboral remunerada | -0.8423 | 0.453 | 0.4307 | -56.93 |
| Trabajo de cuidados | -0.2067 | 0.027 | 0.8133 | -18.67 |
Tabla pseudo R² (Bondad de Ajuste)
## llh llhNull G2 McFadden r2ML r2CU
## "-2024.0278" "-2073.2419" " 98.4282" " 0.0237" " 0.0354" " 0.0453"En el modelo 3 se han incorporado otras 2 variables regresoras: actividad laboral remunerada y realización de trabajo de cuidados. De ellas, sólo la realización de trabajo de cuidados es estadisticamente significativa (p-value <0,05) en el modelo en cuanto a la forma en que incide en la percepción del grado de satisfacción con la salud que se tiene.En ese sentido, quienes realizan trabajo de cuidados tienen una menor probabilidad de manifestar satisfacción con su salud, a diferencia de quienes no realizan esta labor, todo esto observando el valor y sentido de su coeficiente (-0,207). Por tanto, manteniendo constantes las demás variables del modelo, quienes realizan trabajo de cuidados tienen un 18,7% menos de probabilidades de manifestar satisfacción con su salud, en comparación con quienes no realizan cuidados hacia otros(as). Lo cual es evidencia notoria de las implicancias que posee el realizar una actividad con una alta carga como lo es el trabajo de cuidados hacia otra(s) persona(s).
Un elemento interesante a señalar es que, en este modelo y con las variables que aquí se incorporan (sexo, edad, nacionalidad, pueblo originario, actividad laboral remunerada y trabajo de cuidados), la variable Area geografica es estadísticamente significativa en cuanto a la percepción sobre la satisfaccion con la salud, a diferencia de los modelos anteriores. Y en esa línea, observando su coeficiente (-0,303) vivir en una zona urbana está asociado a una menor probabilidad de sentir satisfaccion con la salud, a diferencia de quienes viven en zona rural. Manteniendo constantes las demás variables independientes, al vivir en una zona urbana existe un 26,1% menos de probabibilidades de sentir satisfacción con la salud, en comparación de las personas que viven en zonas rurales del país.
Otra de las variables que se acerca a tener valores de significancia estadística, a diferencia de los demás modelos, es la pertenencia a un pueblo originario, con un p-value cercano a ser menor 0,05 (0,049). Allí, observando su coeficiente de correlación (-0,275) se evidencia que quienes se reconocen pertenecer a un pueblo originario tienen una menor percepción de satisfacción con su salud, que quienes no se reconocen pertenecer a alguno de ellos. Existe un 24,1% menos de probabilidad de sentirse satisfechos, en relación con quienes no pertenecen a un pueblo originario.
Por otro lado, tener un trabajo remunerado no es un factor que sea significativo en el grado de satisfacción con la salud.
SatisfaccionSalud = β0 + β1⋅Sexo+ β2⋅Edad+ β3⋅Trabajo de CUidados+ β4⋅Privacidad + β5⋅Condicion fisica+ β6⋅Bienestar mental/emocional + β7⋅Vida familiar + β8⋅Endeudamiento + ε
Tabla de Coeficientes de regresión, P-Value, Odds Ratio y Cambio Porcentual
| Variable | Coeficiente | P_value | Odds_Ratio | Cambio_Porcentual |
|---|---|---|---|---|
| Sexo | 0.5134 | 0.000 | 1.6710 | 67.10 |
| Edad | -0.0218 | 0.000 | 0.9784 | -2.16 |
| Trabajo de cuidados | 0.0103 | 0.917 | 1.0104 | 1.04 |
| Condicion fisica:Regular | 0.9401 | 0.037 | 2.5602 | 156.02 |
| Condicion fisica: Más que Regular | 1.2408 | 0.006 | 3.4584 | 245.84 |
| Condicion fisica: Bien | 1.9738 | 0.000 | 7.1980 | 619.80 |
| Condicion fisica: Muy bien | 2.2635 | 0.000 | 9.6167 | 861.67 |
| Bienestar mental/emocional: Más que regular | 1.1982 | 0.046 | 3.3141 | 231.41 |
| Bienestar mental/emocional: Bien | 1.4465 | 0.015 | 4.2482 | 324.82 |
| Bienestar mental/emocional: Muy bien | 1.5847 | 0.009 | 4.8778 | 387.78 |
Tabla pseudo R² (Bondad de Ajuste)
## llh llhNull G2 McFadden r2ML r2CU
## "-1899.0468" "-2185.6833" " 573.2730" " 0.1311" " 0.1807" " 0.2313"El Modelo 4 relaciona la satisfacción con la salud percibida, con una serie de variables regresoras de tipo ordinal, vinculadas con ciertas percepciones sobre bienestar y salud. En ese sentido, observando las categorías de estas variables y sus p-value se evidencia que algunas variables son significativas estadisticamente y otras no, incluso entre sus categorías de respuesta.
Por ejemplo, en cuanto a la autopercepción de la condición fisica (variable P3_3_C), se observa que a medida que la percepción de esta va avanzando de Regular a Muy bien, la significancia estadística aparece y además aumenta (p-value < 0,05). Es decir, en la percepción de satisfacción con la salud, esta tiene más posibilidades de crecer si es que la autopercepción con la condicion fisica aumenta, sobre todo si esta se percibe bien o muy bien. El efecto significativo que tiene la percepción de la condición física en la sensacion de sentirse sano(a) tiene una fuerte expresión en los cambios porcentuales asociados a los odds ratios de las categorías de esta variable (P3_3_C). A medida que las personas califican su condición física desde Regular hasta Muy bien, los odds de reportar un mayor nivel de satisfacción con la salud aumentan significativamente: en 620% para ‘Bien’ y hasta 862% para ‘Muy bien’, en comparación con quienes califican su condición física como ‘Mal’.
Otra de las variables regresoras que es estadísticamente significativa a la sensación de satisfaccion con la salud en el modelo es la autopercepción del bienestar mental y emocional (P3_3_D), en sus categorías de “Mas que regular”, “Bien” y “Muy bien”, todas afectando de manera positiva en la variable dependiente, según sus coeficientes de regresion. Esto se complementa al observar que quienes se perciben con un bienestar mental y emocional “Más que regular” tienen una probabilidad 231% mayor de estar más satisfechos con su salud, que aquellos que la califican como “Mal”. Para quienes perciben su bienestar emocional y mental como “Bien” tienen una probabilidad 325% mayor de estar más satisfechos con su salud, que quienes la califican como “Mal”. Y para quienes perciben “Muy bien” su bienestar emocional y mental tienen una probabilidad %388 mayor de estar más satisfechos con su salud, que quienes la califican como “Mal”.
En tanto, las variables de Sexo y Edad siguen manteniendo una alta significancia estadística (al igual que en los modelos anteriores). En el caso del Sexo, ser hombre implica la probabilidad de un 67,1% más de sentirse satisfecho con la salud que se tiene, que a diferencia de ser mujer. Y en el caso de la edad, a medida que se agrega un año de vida, hay una probabilidad de 2,2% de sentir menos satisfacción con la vida.
| Modelos | df | AIC |
|---|---|---|
| Modelo 1 | 5 | 11509.714 |
| Modelo 2 | 7 | 10681.619 |
| Modelo 3 | 9 | 4066.056 |
| Modelo 4 | 35 | 3868.094 |
Comparando los 4 modelos anteriormente analizados, por medio del indicador de Akaike (AIC), notamos que el modelo de regresión ordinal que tiene mejor bondad de ajuste, o mayor capacidad explicativa en relación con la percepción de satisfaccióncon la salud que se posee es el modelo 4 (quien tiene el indice AIC más bajo).Vale decir, de acuerdo a todas las variables regresoras que se fueron incorporando en los distintos modelos, las que mejor ajustan a explicar la variación en la probabilidad de mayor (o menor) satisfaccion con la salud son el sexo, la edad, y la autopercepción positiva de la salud física y del bienestar emocional y mental.