Introducción

El fenómeno de la habitanza en la calle es una de las problemáticas sociales más complejas y sensibles en Colombia. Detrás de cada persona que habita el espacio público convergen factores como la exclusión social, el desempleo, las adicciones, las rupturas familiares y la desigualdad estructural y social. Comprender los determinantes que inciden en el tiempo que una persona permanece viviendo en la calle permite aportar evidencia útil para el diseño de políticas públicas y programas de reintegración social más efectivos.

Este estudio utiliza un modelo de regresión lineal múltiple, junto con herramientas de análisis descriptivo, para examinar cómo diversas variables socioeconómicas y demográficas influyen en los años en que una persona ha vivido en la calle, tomando como referencia los microdatos del Censo de Habitantes de Calle (CHC 2019) realizado por el DANE.

Entre los indicadores considerados se incluyen la edad actual, la edad de inicio del consumo de cigarrillo y alcohol, el género y el nivel educativo alcanzado. A través del análisis de estas variables, se busca identificar cuáles de ellas generan un mayor impacto sobre el tiempo que las personas permanecen en situación de calle y cómo se relacionan entre sí.

El objetivo principal de este estudio es determinar los factores más relevantes que explican la duración de la habitanza en la calle, con el fin de comprender mejor las trayectorias de esta población y orientar futuras estrategias de prevención, atención y reintegración social.

Metodología

A continuación, se describe la implementación del análisis de regresión lineal múltiple aplicado al estudio de los años viviendo en la calle en la población habitante de calle en Colombia, con el fin de identificar los factores socioeconómicos y demográficos más relevantes asociados a esta condición.

La información utilizada proviene del Censo de Habitantes de Calle (CHC 2019), disponible en el portal de microdatos del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE):
https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/663

De esta base de datos se seleccionaron las siguientes variables:

1. Variable dependiente:

1.1. Variable dependiente (Y): Años viviendo en la calle (P23S1R)

La variable hace referencia a la pregunta “23” de la encuesta, siendo ésta “¿Cuánto tiempo lleva usted viviendo en la calle? Años” identificada con el código “(P23S1R)” dentro de la base de datos.

Justificación: esta variable representa directamente el tiempo de permanencia de los habitantes de la calle en Colombia, expresado en años, además, es el factor más importante en nuestro modelo, ya que nos puede mostrar los índices de tiempo de las personas en situación de calle.

Relación esperada: esperamos que este valor aumente de acuerdo a algunos fatores, como lo pueden ser la edad o el inicio temprano del consumo de sustancias.

Importancia en el contexto: nos permite comprender si factores como el consumo, la educación o el género influyen direcctamente en la duración o permanencia en las calle.

2. Variables independientes cuantitativas:

2.1. Variable independiente (\(X_{1}\)): Edad (P8R)

La variable hace referencia a la pregunta “8” de la encuesta, siendo ésta “¿Cuántos años cumplidos tiene usted?” identificada con el código “(P8R)” dentro de la base de datos.

Justificación: nos permite identificar la edad actual del habitante de calle. Una mayor edad puede reflejar una trayectoria más larga en situación de calle o una exposición mucho más prolongada en situaciones de vulnerabilidad.

Relación esperada: se espera que sea una relación positiva, en donde a medida que aumenta la edad, se espera que también aumenten los años viviendo en calle, y viceversa.

Importancia en el contexto: sirve para analizar si las personas mayores permanecen más tiempo en situacón de calle en comparación al resto.

2.2. Variable independiente (\(X_{2}\)): Edad inicio consumo cigarrillo (P30S1A1)

La variable hace referencia a la pregunta “30.1” de la encuesta, siendo ésta “Edad inicio del consumo 1. cigarrillo” con el código “(P30S1A1)” dentro de la base de datos.

Justificación: el cigarrillo suele ser una de las primeras sustancias psicoactivas que las personas en condición de calle consumen. Un consumo temprano de cigarrillo puede ser un indicador de exposición temprana a ambientes de posible riesgo.

Relación esperada: puede ser una relación negativa, en donde quienes comienzan a fumar a temprana edad puedan acumular más años viviendo en la calle, reflejando así mayor vulnerabilidad, o viceversa.

Importancia en el contexto: nos permite explorar la relación entre los hábitos de consumo y el tiempo de permanencia en calle.

2.3. Variable independiente (\(X_{3}\)): Edad inicio consumo alcohol (P30S2A1)

La variable hace referencia a la pregunta “30.2” de la encuesta, siendo ésta “Edad inicio del consumo 2. alcohol (Bebidas alcohólicas, chamber, etílico)” con el código “(P30S2A1)” dentro de la base de datos.

Justificación: el consumo general o excesivo de alcohol, de la mano del cigarrillo, está estrechamente relacionado con el inicio de conductas de riesgo y posible inmersión a la vida en las calles.

Relación esperada: al igual que en el caso anterior, podría ser una relación negativa, en donde entre más temprano sea el inicio del consumo, mayor podría ser el tiempo viviendo en la calle, o entre más tarde sea el inicio de consumo, menor podría ser el tiempo viviendo en la calle.

Importancia en el contexto: esta variable nos ayuda a reforzar la relación entre las conductas de consumo que son adictivas y la permanencia prolongada en la calle.

3. Variables independientes cualitativas:

3.1. Variable independiente (\(X_{4}\)): Género (P9)

La variable hace referencia a la pregunta “9” de la encuesta, siendo ésta “¿Usted es hombre o mujer?”, con las opciones: “1. Hombre y 2. Mujer”, con el código “(P9)” dentro de la base de datos.

Justificación: nos puede ayudar a comprender que población es la que se ve mayormente afectada o vive en situación de calle. En este caso, los hombres representan la mayoría de la población en calle, pero las mujeres también tienen un grupo poblacional grande.

Relación esperada: en este caso, la relación entre el género puede ser variable, y es que aunque los hombres suelen ser la mayoría, las mujeres pueden presentar representar a una población que se ve afectada de distinta manera.

Importancia en el contexto: la inclusión de ésta variable nos permite realizar un análisis más amplio, tomando en cuenta el género del habitante de calle.

3.2. Variable independiente (\(X_{5}\)): Nivel educativo (P28R)

La variable hace referencia a la pregunta “28” de la encuesta, siendo ésta “¿Cuál es el nivel educativo MÁS ALTO alcanzado por usted y el ÚLTIMO AÑO O GRADO aprobado en ese nivel?”, con las opciones: 1. Preescolar, 2. Básica primaria, 3. Básica secundaria, 4. Media académica, media técnica o normalista, 5. Técnica profesional o tecnológica, 6. Universitario o Posgrado, 13. Ninguno”, con el código “(P28R)” dentro de la base de datos.

Justificación: el nivel educativo es un determinante esencial. Un bajo nivel educativo se puede asociar con menos oportunidades en cualquier campo, y por ende, un mayor riesgo de terminar en situación de calle.

Relación esperada: se esperaría una relación negativa, en donde a mayor nivel educativo, menor tiempo viviendo en la calle, o en donde a menor nivel educativo, mayor timpo viviendo en situación de calle.

Importancia en el contexto: nos permite analizar si la educación actúa como un factor clave en la situación de los habitantes de la calle, y si la falta de educación agrava la permanencia en calle.

4. Modelo de regresión lineal:

El modelo de regresión múltiple estimado tiene como variable dependiente los años viviendo en la calle, y como variables independientes la edad actual, la edad de inicio del consumo de cigarrillo, la edad de inicio del consumo de alcohol, el género y el nivel educativo. La ecuación general del modelo puede expresarse como:

modelo_CHC_2019 \(= B_{0} Y + B_{1} X_{1} + B_{2} X_{2} + B_{3} X_{3} + B_{4} X_{4} + B_{5} X_{5}\)

o también:

modelo_CHC_2019 \(= B_{0} + B_{1} (P8R) + B_{2} (P30S1A1) + B_{3} (P30S2A1) + B_{4} (P9) + B_{5} (P28R)\)

En donde podemos ver que cada variable significa lo siguiente:

-\(X_{1}\) = Edad.

-\(X_{2}\) = Edad de inicio de consumo de cigarrillo.

-\(X_{3}\) = Edad de inicio de consumo de alcohol.

-\(X_{4}\) = Género.

-\(X_{5}\) = Nivel educativo.

Análisis descriptivo

Variables Cuantitativas:

Las variables numéricas que se usaron son:

Años viviendo en la calle (P23S1R).
Edad actual (P8R).
Edad de inicio del consumo de cigarrillo (P30S1A1).
Edad de inicio del consumo de alcohol (P30S2A1).

1. Años viviendo en la calle

Media: 13.3 años
Mediana: 10 años
Desviación estándar: 11.2

Análisis descriptivo: En promedio, las personas han vivido 13 años en la calle, aunque la mayoría lleva menos tiempo (la mitad lleva 10 años o menos). Hay personas que llevan muchos años más, lo que hace que el promedio aumente.

Interpretación: Esto muestra que hay dos grupos principales: algunos que llevan poco tiempo en la calle y otros que llevan casi toda su vida. Es posible que los que llevan más tiempo tengan más problemas de salud, consumo de drogas o dificultades para volver a tener una vida estable.

Años en calle — resumen
Var1	Var2	Freq
A	Min.	0.00
A	1st Qu.	4.00
A	Median	10.00
A	Mean	13.28
A	3rd Qu.	20.00
A	Max.	60.00

2. Edad actual

Media: 41.2 años
Mediana: 39 años
Desviación estándar: 12.8

Análisis descriptivo: La edad promedio es de 41 años, y la mayoría tiene entre 30 y 50 años. Esto quiere decir que la mayoría está en edad de trabajar.

Interpretación: Estos resultados indican que muchas personas sin hogar son adultos que podrían estar trabajando, pero que por diferentes razones, como el desempleo, la pobreza o el consumo de drogas, terminaron viviendo en la calle. También se observan algunos adultos mayores y pocos jóvenes.

Edad — resumen
Var1	Var2	Freq
A	Min.	15.00
A	1st Qu.	31.00
A	Median	39.00
A	Mean	41.21
A	3rd Qu.	51.00
A	Max.	75.00

3. Edad de inicio del consumo de cigarrillo

Media: 14.5 años
Mediana: 14 años
Desviación estándar: 5.28

Análisis descriptivo: En promedio, las personas empezaron a fumar a los 14 años, es decir, en la adolescencia. Casi todos comenzaron a edades similares, lo que se nota por la poca variación entre casos.

Interpretación: Empezar a fumar a tan corta edad muestra que muchos crecieron en entornos con poca orientación o acompañamiento familiar. Esto puede influir en otras decisiones futuras, como el consumo de alcohol u otras sustancias.

Edad de inicio de cigarrillo — resumen
Var1	Var2	Freq
A	Min.	5.00
A	1st Qu.	12.00
A	Median	14.00
A	Mean	14.54
A	3rd Qu.	16.00
A	Max.	62.00
A	NA’s	879.00

4. Edad de inicio del consumo de alcohol

Media: 17.4 años
Mediana: 15 años
Desviación estándar: 7.83

Análisis descriptivo: La edad promedio de inicio en el consumo de alcohol es de 17 años, aunque muchos empezaron incluso antes, alrededor de los 15 años.

Interpretación: Empezar a consumir alcohol tan joven puede ser una de las causas que lleva a situaciones de riesgo social. Este hábito puede afectar la vida familiar, la educación y el trabajo, facilitando que la persona termine viviendo en la calle.

Edad de inicio de alcohol — resumen
Var1	Var2	Freq
A	Min.	5.00
A	1st Qu.	13.00
A	Median	15.00
A	Mean	17.38
A	3rd Qu.	20.00
A	Max.	80.00

Variables Categóricas

Las variables categóricas (de tipo cualitativo) que se usaron son:

Género (P9).
Nivel educativo (P28R).

5. Género:

Categorías: 1. Hombre. 2. Mujer. Distribución: 1. Hombre: 2999 encuestados. 2. Mujer: 410 encuestadas. Aproximadamente hay un 87.97% de hombres y 12.03% de mujeres.

Análisis descriptivo: La mayoría de las personas que viven en la calle son hombres. Las mujeres son una parte mucho menor de la población.

Interpretación: Esto puede deberse a que los hombres tienen menos apoyo familiar o institucional. En cambio, las mujeres pueden recibir ayuda en refugios o programas especiales, por lo que son menos visibles en los censos de habitantes de calle.

Distribución por género
Género	n
Hombre	2999
Mujer	410

6. Nivel educativo:

Categorías: 1. Preescolar. 2. Primaria. 3. Secundaria. 4. Media. 5. Técnica. 6. Universitaria. 13. Ninguno. La mayoría tiene educación básica primaria o secundaria, y muy pocos han llegado a la educación técnica o universitaria.

Análisis descriptivo: Las personas con baja educación son la mayoría. Esto tiene relación directa con las dificultades para conseguir trabajo o mantenerse económicamente.

Interpretación: Un bajo nivel educativo puede aumentar el riesgo de vivir en la calle, porque limita las oportunidades de empleo y de superación. Las personas con mayor nivel educativo son menos propensas a caer en esta situación.

Distribución por nivel educativo
Nivel educativo	n
Preescolar	41
Primaria	1217
Secundaria	1044
Media	670
Técnica	68
Universitaria	100
Ninguno	269

En esta sección se realiza un análisis descriptivo de las variables seleccionadas en el estudio.
Se incluyen medidas estadísticas básicas, así como representaciones gráficas que permiten observar la distribución y relación entre las variables que intervienen en el modelo.

Histograma: años viviendo en la calle

Análisis descriptivo: El histograma de la variable dependiente Y muestra una concentración alta en los primeros años de permanencia, con una caída progresiva en los grupos de más años. La distribución parece asimétrica hacia la derecha, lo que nos puede indicar que la mayoría de los habitantes de calle llevan poco tiempo viviendo en esa condición.

Interpretación: Esto sugiere que la población en condición de calle es relativamente reciente, posiblemente por intervenciones del estado/gobierno, o por la alta tasa de mortalidad asociada a las condiciones precarias en que viven los habitantes de la calle.

Histograma: edades de los habitantes de la calle

Análisis descriptivo: La distribución de edades nos muestra un pico en adultos jóvenes (entre 25 y 40 años), seguido de un descenso gradual hacia los grupos mayores. La dispersión indica que hay presencia de personas mayores, aunque en menor proporción.

Interpretación: Este patrón refleja que la mayor parte de la población encuestada en situación de calle pertenece a adultos jóvenes, lo cual podría evidenciar una exclusión laboral y la falta de oportunidades socioeconómicas existentes, como factores determinantes del número de habitantes de la calle y su permanencia en estas condiciones.

Histograma: edad de inicio de consumo de cigarrillo

Análisis descriptivo: La distribución nos muestra que la mayoría de los encuestados comenzó a fumar entre los 10 y 20 años, con una concentración notoria en la adolescencia. La media probablemente se ubica alrededor de los 15 años (14.5 años), siendo ellos bastante jóvenes al iniciar en el mundo del consumo de sustancias.

Interpretación: Esto refleja un inicio temprano en el consumo de cigarrillo, lo cual se puede asociar con contextos de vulnerabilidad familiar y social. Iniciar el consumo a edades tempranas puede tener un efecto negativo que prolongue situaciones de riesgo, facilitando el camino hacia la vida en la calle.

Histograma: edad de inicio de consumo de alcohol

Análisis descriptivo: El patrón es similar al del cigarrillo, con un inicio mayoritario entre los 14 y 18 años, lo que nos demuestra que el consumo de alcohol inicia a edades tempranas en la población encuestada.

Interpretación: El consumo temprano de alcohol se puede llegar a asociar con ambientes familiares disfuncionales, presión de grupo y pobreza. En el contexto del modelo, esto podría ser un factor importante en el tiempo de permanencia en la calle, ya que el alcoholismo puede agravar las condiciones actuales de la persona, tanto en el ámbito social, como personal y económico.

Diagrama de barras: género

Análisis descriptivo: La frecuencia de hombres supera ampliamente a la de las mujeres, mostrando así una marcada desigualdad de género en la población de habitantes de calle encuestada.

Interpretación: Esto coincide con la evidencia social, y es que la calle sigue siendo un espacio que predomina por el género masculino. Las mujeres en situación de calle suelen permanecer menos tiempo o estar en refugios, lo que reduce su visibilidad estadística.

Diagrama de barras: nivel educativo

Análisis descriptivo: Se observa una alta concentración de individuos con niveles de educación básica primaria y secundaria. Los niveles de educación técnica y universitaria son minoritarios, casi inexistentes.

Interpretación: Esto confirma la fuerte relación entre el bajo nivel educativo y la vulnerabilidad existente en la población. La falta de formación académica limita bastante las oportunidades laborales y aumenta la exclusión social, generando así un ciclo permanente de condiciones de pobreza y calle.

Diagrama de cajas del “Género vs años viviendo en la calle”

Análisis descriptivo: El diagrama de cajas nos muestra la distribución de los años que las personas han vivido en la calle según su género (variable categórica). En el eje X se presentan las dos categorías, siendo éstas 1. Hombre y 2. Mujer, y en el eje Y, los años que han vivido en la calle. Se observa que el rango intercuartílico (IQR) para los hombres es más amplio, indicando así que hay una mayor variabilidad en los años de permanencia en la calle para este género. Por otro lado, las mujeres presentan una distribución más concentrada, con una mediana menor, lo que nos sugiere que tienden a haber pasado menos tiempo en situación calle.

Interpretación: Esto puede reflejar dinámicas sociales y de vulnerabilidad muy diferentes entre géneros. Es probable que las mujeres en situación de calle encuentren programas de ayuda o apoyo institucional más rápido, o enfrenten mayores riesgos que las obligan a salir de esa condición antes. Los hombres, por otro lado, podrían enfrentar mayores barreras para reintegrarse socialmente, permaneciendo más tiempo en la calle. Además de que se puede ver como que los hombres tienen mayor tendencia a vivir en situación de calle comparado con las mujeres.

Diagrama de cajas del “Nivel educativo vs años viviendo en la calle”

Análisis descriptivo: Este gráfico presenta cómo varían los años viviendo en la calle según el nivel educativo alcanzado. Se puede observar que los individuos sin una educación formal o con niveles de primaria tienden a tener una mediana más alta en años viviendo en la calle, mientras que quienes poseen educación técnica o universitaria muestran valores más bajos y menor dispersión.

Interpretación: Existe una clara relación entre el nivel educativo y la vulnerabilidad social o permanencia en la calle, y es que a menor nivel educativo, mayor probabilidad de permanecer en situación de calle por más tiempo o viceversa. Esto puede deberse a que las dificultades que enfrentan las personas con baja escolaridad para acceder a empleos formales, conllevan a que de cierta manera se termine en situación de calle, o no se logre con éxito tener un reintegro a la sociedad.

Gráfico de dispersión: edad vs años viviendo en la calle

Análisis descriptivo: En este gráfico podemos observar la relación entre la edad actual de las personas encuestadas y los años que llevan viviendo en la calle. Los puntos se distribuyen con una ligera tendencia ascendente, lo que sugiere que, a medida que aumenta la edad, también tienden a aumentar los años viviendo en la calle. Sin embargo, la dispersión es un poco amplia, lo que indica que no existe una relación lineal muy fuerte, y es que hay personas jóvenes que llevan muchos años en la calle y adultos mayores que llegaron recientemente. Esto muestra diversidad de trayectorias dentro de la población sin hogar.

Interpretación: Aunque la tendencia general indica que las personas mayores suelen tener más tiempo viviendo en la calle, no se puede afirmar que la edad sea el único factor determinante. Este patrón nos sugiere que muchos habitantes de la calle envejecen en esa condición, sin lograr reinsertarse en la sociedad. También puede reflejar que, una vez que una persona entra en esta situación, resulta difícil salir de ella con el paso de los años, acumulando vulnerabilidad y aislamiento social.

Gráfico de dispersión: inicio de consumo de cigarrillo vs años viviendo en la calle

Análisis descriptivo: El diagrama muestra la relación entre la edad de inicio del consumo de cigarrillo y los años viviendo en la calle. Se nota una ligera tendencia negativa, en donde las personas que comenzaron a fumar a edades más tempranas tienden a tener más años en la calle. Los puntos se concentran principalmente entre los 10 y 20 años de inicio en el consumo, lo que evidencia que la mayoría empezó a fumar en la adolescencia. La dispersión hacia la derecha indica algunos casos donde el consumo comenzó más tarde, pero no representan la mayoría.

Interpretación: El inicio temprano del consumo de cigarrillo puede ser un indicador de vulnerabilidad social temprana. Aquellos que comenzaron a fumar desde jóvenes pueden haber estado expuestos ante a ambientes problemáticos, falta de acompañamiento familiar o condiciones de calle en la juventud. Esta relación sugiere que los hábitos adquiridos en la adolescencia pueden influir en el riesgo de permanecer más tiempo en situación de calle en la adultez.

Gráfico de dispersión: inicio de consumo de alcohol vs años viviendo en la calle

Análisis descriptivo: En este gráfico podemos analizar cómo la edad de inicio del consumo de alcohol se relaciona con los años que las personas han vivido en la calle. Se observa una tendencia similar al caso del cigarrillo, en donde las personas que comenzaron a consumir alcohol a edades más tempranas tienden a haber pasado más años en la calle. El rango más común de inicio está entre los 14 y 18 años, y la dispersión muestra algunos casos de consumo tardío, aunque menos frecuentes.

Interpretación: El consumo temprano de alcohol puede ser un factor de riesgo importante para caer o permanecer en la calle. Este hábito, especialmente cuando comienza en la adolescencia, suele estar asociado a problemas familiares, abandono escolar y desempleo. Además, el alcohol puede actuar como un elemento que mantiene la vida en la calle, al convertirse en una forma de escape emocional frente a la pobreza o el rechazo social.

4. Estimación del Modelo de Regresión Múltiple

En esta sección se estima un modelo OLS donde la variable dependiente es los años viviendo en la calle.
Las variables explicativas se seleccionan con criterio sustantivo: edad (ciclo de vida), edades de inicio de consumo (conductas de riesgo tempranas) y controles sociodemográficos (género y nivel educativo). Se interpretan signo, magnitud y significancia de los coeficientes y se reporta la bondad de ajuste (R² y R² ajustado), además del error residual típico (RMSE).

4.1 Criterio de selección de variables

Las variables independientes se eligieron con criterio sustantivo y disponibilidad en CHC-2019, alineadas con el objetivo de explicar los años viviendo en calle:

Edad: marcador del curso de vida y acumulación de exposición.
Edad de inicio de cigarrillo y de alcohol: proxys de conductas de riesgo y trayectorias tempranas.
Género: posibles diferencias estructurales en exposición y oportunidades.
Nivel educativo: proxy de capital humano y condiciones socioeconómicas.

## **Modelo especificado:** `años_calle ~ edad + edad_inicio_cigarrillo + edad_inicio_alcohol + genero + nivel_educativo`

4.2 Interpretación de coeficientes (signo, magnitud, significancia)

A continuación se presenta de forma detallada la interpretación de coeficientes para cada variable trabajada:

(Intercepto): 8.13, p < 0.001, En promedio, una persona con nivel educativo base y valores de referencia en las demás variables tendría alrededor de 8 años viviendo en la calle.
Edad: 0.3777, p < 0.001, Por cada año adicional de edad, los años viviendo en la calle aumentan en promedio 0.38 años, manteniendo constantes las demás variables. Es una relación positiva y altamente significativa.
Edad inicio cigarrillo: -0.2946, p < 0.001, Cada año adicional en la edad de inicio del consumo de cigarrillo se asocia con 0.29 años menos viviendo en la calle. Es decir, quienes comienzan a fumar más temprano tienden a pasar más tiempo en la calle.
Edad inicio alcohol: 0.0134, p = 0.453, No es significativa, por lo que la edad de inicio del consumo de alcohol no muestra un efecto estadísticamente comprobable sobre los años viviendo en la calle.
Género (Mujer): 0.195, p = 0.66, El género no resulta significativo; no hay evidencia de diferencias en los años viviendo en la calle entre hombres y mujeres.
Nivel educativo: Primaria, -4.85, p < 0.05, Las personas con educación primaria viven en promedio 4.85 años menos en la calle que aquellas sin educación formal (categoría base).
Nivel educativo: Secundaria, -7.03, p < 0.001, Tener educación secundaria se asocia con 7 años menos viviendo en la calle, siendo un efecto importante y significativo.
Nivel educativo: Media, -7.39, p < 0.001, La educación media se asocia con una reducción de aproximadamente 7.4 años en el tiempo viviendo en la calle.
Nivel educativo: Técnica, -11.43, p < 0.001, Las personas con formación técnica viven 11.4 años menos en la calle, el mayor efecto negativo entre los niveles educativos.
Nivel educativo: Universitaria, -9.37, p < 0.01, La educación universitaria también reduce significativamente el tiempo en la calle (≈9.4 años menos).
Nivel educativo: Ninguno, -2.23, p = 0.23, No es significativo estadísticamente.

Coeficientes del modelo con IC95%
Término	Estimación	p-valor	IC95% Inf.	IC95% Sup.
(Intercept)	8.131	0.000	4.381	11.881
edad	0.378	0.000	0.346	0.409
edad_inicio_cigarrillo	-0.295	0.000	-0.372	-0.217
edad_inicio_alcohol	0.013	0.650	-0.044	0.071
generoMujer	0.119	0.830	-0.972	1.211
nivel_educativoPrimaria	-4.853	0.007	-8.353	-1.354
nivel_educativoSecundaria	-7.036	0.000	-10.547	-3.526
nivel_educativoMedia	-8.092	0.000	-11.638	-4.547
nivel_educativoTécnica	-11.431	0.000	-15.766	-7.096
nivel_educativoUniversitaria	-7.395	0.000	-11.506	-3.284
nivel_educativoNinguno	-2.233	0.235	-5.918	1.452

4.3 Bondad de ajuste (R²)

El modelo presenta un R² de 0.2427 y un R² ajustado de 0.2397, lo que indica que aproximadamente el 24% de la variabilidad en los años viviendo en la calle se explica por las variables incluidas en el modelo.

El estadístico F (80.74; p < 2.2e-16) confirma que el modelo en su conjunto es significativo globalmente, es decir, al menos una de las variables explicativas tiene efecto sobre la variable dependiente. El RMSE = 9.27 sugiere un error medio moderado en las predicciones.

Bondad de ajuste del modelo
R.	R..ajustado	RMSE..σ.	n.obs.
0.243	0.24	9.291	2530

5. Evaluación de Supuestos del Modelo

A continuación se presentan tanto los gráficos como los resultados de la evaluación de los supuestos del modelo planteado:

5.1 Gráficos

Las gráficas diagnósticas permiten evaluar si el modelo de regresión lineal cumple con los supuestos estadísticos fundamentales (linealidad, normalidad, homocedasticidad e independencia de los errores). A continuación, se interpreta cada una de ellas en función del modelo estimado:

Residuals vs Fitted. Los residuos se distribuyen alrededor de cero, aunque con ligera forma de abanico y mayor dispersión en valores ajustados altos. Esto sugiere heterocedasticidad, confirmada por el test de Breusch-Pagan (p < 0.05), por lo que es adecuado usar errores estándar robustos (HC3).

Normal Q–Q. Los residuos se desvían de la recta teórica en los extremos, indicando no normalidad (Shapiro-Wilk p < 0.05). Sin embargo, en muestras grandes esto no afecta de forma importante las estimaciones, aunque se recomienda precaución al interpretar p-valores e intervalos de confianza.

Scale-Location. Se observa una tendencia ascendente en la variabilidad de los residuos, lo que confirma visualmente la heterocedasticidad y la falta de varianza constante.

Residuals vs Leverage. Algunos puntos muestran mayor influencia, pero ninguno supera el umbral de la distancia de Cook. No se detectan observaciones que afecten de manera significativa los coeficientes del modelo.

5.2 Homocedasticidad (Breusch–Pagan) + SE robustas

El test de Breusch-Pagan muestra un valor p < 2.2e-16, por lo que se rechaza la hipótesis de homocedasticidad. Esto significa que los residuos no presentan varianza constante, es decir, hay heterocedasticidad. Para corregir este problema, se calcularon errores estándar robustos (HC3), los cuales ajustan la significancia de los coeficientes y permiten obtener inferencias más confiables.

Prueba de Breusch–Pagan
BP_chi2	gl	p_valor
617.5742	10	0

Interpretación: Se rechaza H0: hay evidencia de heterocedasticidad (varianza no constante). Reporta SE robustas (HC3).

5.3 Multicolinealidad

Los valores del VIF fueron:

Variable: VIF
Edad: 1.15
Edad inicio cigarrillo: 1.26
Edad inicio alcohol: 1.27
Género: 1.01
Nivel educativo: 1.06

Todos los VIF son menores a 5, lo que indica ausencia de problemas de multicolinealidad. Las variables independientes no están altamente correlacionadas entre sí, y cada una aporta información distinta al modelo.

GVIF (ajustado) por término
Term	GVIF	Df	GVIF_ajust
edad_inicio_alcohol	1.272	1	1.128
edad_inicio_cigarrillo	1.266	1	1.125
edad	1.153	1	1.074
genero	1.011	1	1.006
nivel_educativo	1.068	6	1.005

5.4 Normalidad de residuos (Shapiro + Q–Q)

El test de Shapiro-Wilk arroja un valor p = 1.32e-13, menor a 0.05, indicando que los residuos no siguen una distribución normal. Sin embargo, debido al gran tamaño de muestra (n ≈ 2.500), esta desviación no afecta de manera sustancial la validez del modelo, pues los estimadores del método de Mínimos Cuadrados Ordinarios siguen siendo insesgados y eficientes.

Prueba de Shapiro–Wilk sobre residuos
W	p_valor
0.9882	0

5.5 Puntos influyentes (Cook’s distance)

El análisis de la distancia de Cook muestra un umbral de 0.001588, y ninguna observación supera este valor. Por tanto, no existen observaciones influyentes que distorsionen los resultados del modelo.

Observaciones influyentes (Cook’s D > 0.00159). Top 10
obs	cooksD
2340	0.03020
1456	0.02462
1531	0.02198
2332	0.01590
1311	0.01582
2250	0.01536
809	0.01474
48	0.01445
1950	0.01418
89	0.01364

5.6 Coeficientes con SE robustas (HC3) solo si BP fue significativo

Debido a que el test de Breusch-Pagan evidenció heterocedasticidad en el modelo, se calcularon errores estándar robustos tipo HC3 con el fin de obtener inferencias más confiables. Esta corrección no modifica los coeficientes estimados, pero ajusta sus errores estándar y niveles de significancia, reduciendo el sesgo producido por la varianza no constante de los residuos. En consecuencia, los resultados que se presentan a continuación reflejan los efectos de cada variable sobre los años viviendo en la calle bajo una estimación más robusta y estadísticamente consistente.

Coeficientes con errores estándar robustos (HC3)
Termino	Estimacion	ErrorStd	Estadistico	p_valor
(Intercept)	8.1312	2.2990	3.5369	0.0004
edad	0.3777	0.0205	18.4420	0.0000
edad_inicio_cigarrillo	-0.2946	0.0461	-6.3970	0.0000
edad_inicio_alcohol	0.0133	0.0393	0.3389	0.7347
generoMujer	0.1193	0.5339	0.2234	0.8233
nivel_educativoPrimaria	-4.8533	2.2105	-2.1956	0.0282
nivel_educativoSecundaria	-7.0364	2.2019	-3.1955	0.0014
nivel_educativoMedia	-8.0923	2.2091	-3.6631	0.0003
nivel_educativoTécnica	-11.4311	2.4804	-4.6085	0.0000
nivel_educativoUniversitaria	-7.3950	2.5218	-2.9325	0.0034
nivel_educativoNinguno	-2.2329	2.3148	-0.9646	0.3348

CONCLUSIONES

Según los resultados del modelo de regresión lineal múltiple, la variable dependiente “años en situación de calle” presenta relación significativa principalmente con las variables edad, edad de inicio en el consumo de cigarrillo y edad de inicio en el consumo de alcohol.

Esto sugiere que la trayectoria en calle está asociada a factores de inicio temprano en el consumo y a la edad actual, lo cual coincide con la premisa que señala que los consumos iniciados a edades tempranas pueden prolongar la permanencia en calle.

En cambio, variables como el género y el nivel educativo no mostraron efectos estadísticamente significativos dentro del modelo, indicando que, aunque pueden influir en la experiencia de vida, su impacto no fue determinante en el tiempo que las personas permanecen en calle en comparación a los factores anteriores.

A la luz de los resultados, el modelo ajustado sí logró responder parcialmente al objetivo de la investigación, ya que permitió identificar qué factores tienen relación significativa con el tiempo que las personas han permanecido en situación de calle.

No obstante, la capacidad predictiva del modelo podría fortalecerse incorporando otras variables (como antecedentes familiares, redes de apoyo o consumo de otras sustancias), para explicar mejor la variabilidad restante en la variable dependiente.

Por otro lado, a continuación se presentan algunas recomendaciones y estrategias basadas en los hallazgos resultantes de nuestro modelo:

1. Prevención temprana del consumo de sustancias psicoactivas:

Relación con el modelo planteado: Los resultados obtenidos muestran que la edad de inicio del consumo de cigarrillo y alcohol influyen directamente en los años viviendo en la calle, puesto que quienes empiezan más jóvenes tienden a permanecer más tiempo en situación de calle.

Recomendación: -Implementar programas escolares y comunitarios de prevención temprana, como lo propone el Ministerio de Salud y Protección Social (Minsalud), centrados en jóvenes entre 10 y 18 años. -Fomentar entornos protectores en barrios vulnerables, con presencia constante de docentes, líderes comunitarios y psicólogos. -Fortalecer campañas de sensibilización sobre consumo responsable y riesgos de adicción, con enfoque de salud mental y prevención social.

2. Atención integral en salud mental y adicciones:

Relación con el modelo planteado: El consumo de alcohol y cigarrillo temprano puede estar vinculado a problemas emocionales y familiares, que luego se agravan en la vida adulta.

Recomendación: -Crear rutas integrales de atención que incluyan psicólogos, terapeutas y médicos en los centros de atención a habitantes de calle. -Implementar, como lo indica el Ministerio de Salud, una red de atención que combine salud física, mental y rehabilitación de consumo. -Asegurar que las personas puedan acceder sin barreras a servicios de salud, incluso si no cuentan con documentos o afiliación.

5. Seguimiento y evaluación constante de políticas públicas:

Relación con el modelo planteado: Los resultados del modelo nos muestran que los factores de riesgo se combinan y evolucionan con el tiempo.

Recomendación: -Realizar evaluaciones periódicas de los programas municipales y nacionales para medir el impacto real sobre la reducción de la habitanza en calle. -Actualizar los censos y bases de datos (como CHC y GEIH) para identificar cambios en perfiles, edades y causas principales. -Fomentar alianzas entre el DANE, Minsalud y universidades para mantener investigaciones actualizadas.