INTRODUCCIÓN

El sueño constituye una necesidad biológica fundamental para el mantenimiento de la salud y el adecuado funcionamiento del organismo. Durante el sueño tienen lugar diversos procesos fisiológicos relacionados con la recuperación metabólica, la regulación hormonal, la consolidación de la memoria y el mantenimiento de funciones cognitivas esenciales. Asimismo, la duración y calidad del sueño experimentan cambios a lo largo del ciclo de vida, asociados con procesos de crecimiento, envejecimiento y transformación biológica.

Sin embargo, el sueño no puede entenderse únicamente como un fenómeno biológico. Desde una perspectiva antropológica, los patrones de sueño se encuentran también condicionados por factores sociales y culturales. Las condiciones de trabajo, la asistencia escolar, la organización de la vida familiar, las responsabilidades domésticas, los medios de transporte, las condiciones de vivienda y las normas culturales relacionadas con los horarios cotidianos influyen en la cantidad de tiempo que las personas dedican al descanso.

Diversas investigaciones han mostrado que el tiempo de sueño puede variar según características sociodemográficas como el sexo, la edad, la escolaridad, la situación conyugal, la condición étnica, la participación en actividades económicas y el contexto de residencia. En consecuencia, el estudio del sueño constituye una oportunidad para analizar la interacción entre procesos biológicos, condiciones sociales y prácticas culturales, uno de los principales objetos de estudio de la Antropología Física contemporánea. La Encuesta Nacional sobre Uso del Tiempo 2024 (ENUT 2024) proporciona información detallada sobre la distribución del tiempo de las personas residentes en México, incluyendo las horas dedicadas al sueño. Gracias a su diseño muestral probabilístico y representatividad estatal, la encuesta permite analizar las diferencias existentes entre diversos grupos de población y entre entidades federativas.

En esta práctica se analizará el tiempo semanal de sueño de la población residente en una entidad federativa seleccionada. A través de técnicas de estadística descriptiva, comparación de medias y regresión lineal múltiple, se explorará la relación entre el tiempo de sueño y diversas características sociodemográficas, con el propósito de identificar los factores asociados a los patrones de descanso observados en la población estudiada.

EDO MÉX.

El Estado de México se sitúa en el corazón de la República Mexicana, rodeando casi por completo a la Ciudad de México y compartiendo límites estratégicos con entidades como Hidalgo, Tlaxcala, Puebla, Morelos, Guerrero y Michoacán. Esta ubicación privilegiada lo convierte en el eje neurálgico del sistema de transporte y comercio del país, albergando una enorme densidad demográfica que, según los datos más recientes, lo posiciona como la entidad más poblada de la nación. Su estructura poblacional se caracteriza por una marcada tendencia hacia la urbanización, con la gran mayoría de sus habitantes concentrados en la Zona Metropolitana del Valle de México, donde el crecimiento urbano ha sido acelerado, desordenado y constante, transformando grandes extensiones de suelo anteriormente rural en complejas periferias metropolitanas.

En cuanto a su composición sociodemográfica, la entidad presenta una población mayoritariamente joven y en edad productiva, con una ligera predominancia femenina, lo que se refleja en una dinámica social donde las mujeres asumen, con frecuencia, una doble carga de responsabilidades entre el trabajo formal y las labores de cuidado familiar. Esta realidad se matiza con una rica diversidad cultural, al contar con una presencia significativa de población que se autoadscribe como indígena particularmente de grupos mazahua, otomí, náhuatl, matlatzinca y tlahuica, además de una presencia menor pero identificable de población afrodescendiente, elementos que enriquecen el mosaico cultural mexiquense pero que también enfrentan desafíos particulares en términos de acceso a servicios y condiciones de bienestar.

La economía del Estado de México es una de las más robustas y diversificadas del país, destacando como un polo industrial, comercial y de servicios. La actividad económica se sostiene sobre un sólido sector manufacturero, la industria automotriz, el comercio minorista y una vasta red de pequeñas y medianas empresas que absorben gran parte de la fuerza laboral. No obstante, esta fortaleza económica convive con indicadores sociales complejos; la entidad registra niveles considerables de desigualdad, rezago educativo en amplios sectores y, sobre todo, una movilidad cotidiana sumamente precaria. Estos factores, sumados al estrés derivado de la inseguridad y los prolongados tiempos de traslado en los sistemas de transporte masivo, configuran un escenario donde el bienestar social se ve comprometido. Estas condiciones estructurales no solo definen la calidad de vida de los mexiquenses, sino que impactan directamente en sus ritmos biológicos, estableciendo un contexto donde el tiempo dedicado al descanso se vuelve un bien escaso, disputado constantemente por las exigencias laborales y la presión de vivir en un entorno altamente demandante.

METODOLOGÍA

La información utilizada en este trabajo proviene de la Encuesta Nacional sobre Uso del Tiempo (ENUT) 2024, realizada por el Instituto Nacional de Estadistica y Geografia (INEGI). La ENUT tiene como objetivo generar información sobre la distribución y organización del tiempo de la población mexicana en diversas actividades cotidianas, incluyendo trabajo remunerado, trabajo doméstico, cuidado de personas, actividades educativas, recreatives y descanso.

Para el presente análisis se seleccionó la entidad federativa de Estado de México y se construyó una base de datos específica para dicha entidad a partir de la base nacional. Posteriormente se realizaron procesos de depuración, recodificación y construcción de variables para facilitar el análisis estadístico.

Variable dependiente

La variable dependiente corresponde al tiempo semanal de sueño acotado, expresado en horas por semana. Esta variable fue construida a partir de la información reportada sobre horas de sueño en dias laborables y dias de descanso. Posteriormente se realizó un proceso de validación y acotamiento para reducir la influencia de valores extremos y garantizar una mejor distribución de la variable para los análisis estadísticos.

Variables independientes

Se consideraron diversas variables sociodemográficas que la literatura ha identificado como potencialmente asociadas a los patrones de sueño:

Sexo

Grupo de edad

Nivel escolar

Situación conyugal

Autoadscripción indígena

Autoadscripción afrodescendiente

Condición de discapacidad

Condición de actividad económica

Tamaño de localidad

Estrategias del análisis

El análisis se desarrolló en cuatro etapas.

En primer lugar, se realizó una descripción de la estructura sociodemográfica de la población mediante distribuciones de frecuencia y porcentajes para cada una de las variables consideradas.

En segundo lugar, se calcularon estadísticos descriptivos de la variable dependiente para cada categoría sociodemográfica, incluyendo número de casos (n), media aritmética y desviación estándar.

En tercer lugar, se elaboraron gráficas de medias acompañadas de intervalos de confianza al 95%, con el propósito de visualizar las diferencias observadas en el tiempo semanal de sueño entre los distintos grupos de población.

Posteriormente se aplicaron pruebas de comparación de medias. Para las variables dicotómicas se emplearon la pruebat de Student y la prueba t de Weich. Para las variables con tres o más categorías se utilizó análisis de varianza (ANOVA) de una via y, cuando fue necesario, la prueba ANOVA de Weich. Asimismo, se calcularon tamaños del efecto mediante el estadistico d de Cohen para las comparaciones binarias y el coeficiente eta cuadrada (n³) para los análisis de varianza.

Finalmente, se estimó un modelo de regresión lineal múltiple con el objetivo de evaluar el efecto simultáneo de las variables sociodemográficas sobre el tiempo semanal de sueño. La variable dependiente fue el tiempo semanal de sueño acotado, mientras que las variables independientes correspondieron a las caracteristicas sociodemográficas previamente descritas.

Todos los análisis fueron realizados mediante el software R (versión 4.3.3) y el entorno de desarrollo RStudio, utilizando paquetes especializados para manipulación de datos, visualización gráfica y análisis estadístico.

Resultados

El Cuadro 1 detalla la distribución de las características sociodemográficas en el Estado de México, tomando como base los datos de la Encuesta Nacional sobre Uso del Tiempo 2024. La población analizada presenta una ligera mayoría femenina, representando a las mujeres con un 54.8% del total frente a un 45.2% de hombres. En cuanto a la estructura por edades, el grupo poblacional de mayor peso es el de 30 a 44 años con un 26.1%, seguido de cerca por los rangos de 45 a 59 años y de 18 a 29 años. En el ámbito de la formación académica, más de la mitad de los encuestados se concentra en los niveles de educación secundaria y educación básica o menor, mientras que casi el veinte por ciento ha alcanzado estudios de nivel superior. Además, destaca que el 56.6% de las personas se encuentran económicamente ocupadas, a la par que un significativo 25.2% dedica su tiempo a los quehaceres del hogar o el cuidado familiar.

Respecto a la pertenencia étnica, los datos reflejan una presencia muy notable de población que reconoce sus raíces originarias en la entidad. El 38.1% de las personas encuestadas declararon tener autoadscripción indígena, lo que subraya una importante diversidad cultural en la región frente al 61.9% que no se identifica de esta forma. Por otro lado, la autoadscripción afrodescendiente tiene una representatividad minoritaria, abarcando únicamente al 2,2% de la población, en contraste con la abrumadora mayoría del 97,8% que no se considera parte de este grupo poblacional.

En relación con la situación conyugal, casi la mitad de los habitantes encuestados reportó vivir en pareja, con un 48.4% declarando estar en unión. El segundo estado civil más recurrente es la soltería, la cual agrupa a un considerable 37,3% de las personas. Por su parte, las situaciones que implican la disolución del vínculo conyugal o la pérdida de la pareja mantienen proporciones muy similares y relativamente bajas en la muestra, agrupando a un 7.0% de personas separadas o divorciadas y un 7.4% en situación de viudez.

La condición de discapacidad en este sector demográfico muestra una clara tendencia de polarización hacia la ausencia de limitaciones físicas o cognitivas reportadas. La inmensa mayoría de los habitantes del Estado de México, equivalente al 97.0%, indicó no tener ninguna discapacidad. En claro contraste, apenas un pequeño sector correspondiente al 3.0% de la población encuestada señaló vivir con alguna condición de discapacidad.

Finalmente, la distribución territorial evidencia una fuerte tendencia hacia la urbanización y la concentración de la población en núcleos grandes. Casi la mitad de los encuestados, el 47,6%, reside en localidades urbanas de 100.000 o más habitantes. El segundo bloque territorial de mayor peso corresponde a las áreas que van de los 2.500 a los 14.999 residentes, a compartir al 26,6% de la muestra. En contraste, las poblaciones rurales más pequeñas, de menos de 2.500 habitantes, albergan al 16,4%, mientras que las localidades de tamaño intermedio, de 15.000 a 99.999 pobladores, concentran la menor proporción territorial con un 9,4%.

library(dplyr)
## 
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'
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## 
##     filter, lag
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## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(purrr)
library(knitr)
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library(kableExtra)
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## 
## Adjuntando el paquete: 'kableExtra'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     group_rows
load("base3_edomex.RData")
Cuadro 1. Distribución de las características sociodemográficas en EDOMÉX
Variable Categoría n %
Sexo Hombre 1197 45.2
Sexo Mujer 1450 54.8
Grupo de edad 12-17 313 11.8
Grupo de edad 18-29 569 21.5
Grupo de edad 30-44 692 26.1
Grupo de edad 45-59 578 21.8
Grupo de edad 60-74 364 13.8
Grupo de edad 75 y más 129 4.9
Grupo de edad No especificado 2 0.1
Autoadscripción indígena No 1628 61.9
Autoadscripción indígena Si 1003 38.1
Autoadscripción afrodescendiente No 2590 97.8
Autoadscripción afrodescendiente Sí 57 2.2
Nivel escolar Básica o menos 722 27.3
Nivel escolar Secundaria 776 29.3
Nivel escolar Media superior 633 23.9
Nivel escolar Superior 516 19.5
Situación conyugal En unión 1281 48.4
Situación conyugal Separada/Divorciada 184 7.0
Situación conyugal Viuda 195 7.4
Situación conyugal Soltera 987 37.3
Condición de discapacidad Con discapacidad 79 3.0
Condición de discapacidad Sin discapacidad 2568 97.0
Condición de actividad económica Desocupada 18 0.7
Condición de actividad económica Estudiante 334 12.6
Condición de actividad económica Jubilada o pensionada 73 2.8
Condición de actividad económica Ocupada 1498 56.6
Condición de actividad económica Otra situación 58 2.2
Condición de actividad económica Quehaceres del hogar o cuidado familiar 666 25.2
Tamaño de localidad 100,000 y más 1261 47.6
Tamaño de localidad 15,000 - 99,999 248 9.4
Tamaño de localidad 2,500 - 14,999 704 26.6
Tamaño de localidad Menos de 2,500 434 16.4
Fuente: Elaboración propia con datos de la Encuesta Nacional
sobre Uso del Tiempo 2024 (ENUT 2024).

El Cuadro 2 presenta una descripción de las estadísticas descriptivas referentes al tiempo semanal dedicado al sueño en el Estado de México, segmentado por distintas características sociodemográficas. Con base en los datos de la Encuesta Nacional sobre Uso del Tiempo 2024, el conjunto de datos detalla la media de horas de descanso, la desviación estándar y los límites de confianza superior e inferior al 95% para cada categoría evaluada, lo que permite observar cómo varían los patrones de descanso en los diferentes sectores de la población mexiquense.

Según la edad, se observa un comportamiento en forma de “U” respecto a las horas de sueño. Las personas más jóvenes, de 12 a 17 años, reportan el mayor tiempo de descanso con una media de 57.15 horas semanales. Este tiempo disminuye de forma progresiva en los adultos jóvenes y de mediana edad, alcanzando su punto más bajo en el rango de 45 a 59 años, con un promedio de 51.34 horas. Posteriormente, la tendencia se revierte al llegar a la tercera edad, donde el tiempo de sueño vuelve a incrementarse de manera paulatina hasta alcanzar las 55.39 horas semanales en los adultos de 75 años y más.

Las diferencias por sexo eran pequeñas. Al analizar esta variable, se observa que las mujeres duermen apenas un poco más que los hombres, registrando una media semanal de 53.35 horas frente a las 52.33 horas reportadas por el sector masculino. Esta diferencia de apenas una hora semanal sugiere que los patrones generales de tiempo de descanso no presentan una brecha de género significativa en la entidad, manteniéndose promedios muy similares para ambos grupos poblacionales.

En cuanto a la escolaridad, los datos revelan una clara relación inversa entre el grado académico y el tiempo de sueño semanal. Las personas con educación básica o menor son quienes más horas logran dormir, promediando 55.44 horas. Conforme avanza el nivel de horas de estudios, las horas de descanso disminuyen de forma constante, pasando por las 52.93 horas en el nivel secundaria y las 51.99 horas en la educación media superior, hasta llegar al nivel educativo superior, donde se registra el tiempo de sueño más corto de esta categoría, con apenas 50.36 a la semana.

La condición de discapacidad no muestra un contraste drástico en cuanto al promedio general de horas dormidas, pero sí en la variabilidad de los datos. Las personas que viven con alguna discapacidad reportan una media de 53.22 horas semanales, una cifra bastante cercana a las 52.88 horas que registra el grupo sin discapacidad. No obstante, el grupo con discapacidad presenta una desviación estándar notable mayor (11.86 frente a 8.22), lo que indica que sus hábitos individuales de sueño fluctúan mucho más, reflejando realidades más diversas dentro de este mismo sector.

Respecto a la actividad económica, se aprecian marcadas variaciones dependiendo de la ocupación principal. Quienes reportan estar en “otra situación” y los estudiantes son los grupos que más duermen, con medias de 56.56 y 55.59 horas semanales respectivamente, seguidos de cerca por quienes realizan quehaceres del hogar (54.97 horas) y los jubilados o pensionados (54.18 horas). En contraparte, la población económicamente ocupada ve reducido su descanso a un promedio de 51.20 horas semanales, aunque llama la atención que las personas en condición desocupada son quienes registran la media más baja de todo el cuadro, alcanzando únicamente 49.06 horas de sueño a la semana.

Finalmente, las diferencias según el tamaño de la localidad exponen un patrón geográfico muy definido en el que la concentración urbana afecta negativamente el tiempo de descanso. Los habitantes de las grandes localidades de 100.000 o más personas reportan la media más baja de sueño con 50,86 horas semanales. A medida que el tamaño de la comunidad disminuye, las horas de descanso se incrementan de forma escalonada, pasando por 52.52 horas en localidades medianas, 54.50 horas en poblaciones pequeñas, hasta llegar a su punto máximo en las zonas de menos de 2.500 habitantes, donde la media se eleva a 56.37 horas a la semana.

##Cuadro 2

vars <- c(
  "sexo_c",
  "edad",
  "indigena",
  "afro",
  "nivel_escolar",
  "sit_cony",
  "cond_disc",
  "cond_aee",
  "tam_loc"
)

cuadro2 <- map_df(vars, function(v) {
 
  base3_edomex %>%
    filter(
      !is.na(.data[[v]]),
      !is.na(tssem_a)
    ) %>%
    group_by(categoria = .data[[v]]) %>%
    summarise(
      n = n(),
      media = mean(tssem_a),
      s = sd(tssem_a),
      se = s / sqrt(n),
      li95 = media - qt(.975, df = n - 1) * se,
      ls95 = media + qt(.975, df = n - 1) * se,
      .groups = "drop"
    ) %>%
    mutate(
      variable = v,
      media = round(media, 2),
      s = round(s, 2),
      li95 = round(li95, 2),
      ls95 = round(ls95, 2)
    ) %>%
    select(variable, categoria, n, media, s, li95, ls95)
})

cuadro2 <- cuadro2 %>%
  mutate(
    variable = recode(
      variable,
      sexo_c = "Sexo",
      edad = "Grupo de edad",
      indigena = "Autoadscripción indígena",
      afro = "Autoadscripción afrodescendiente",
      nivel_escolar = "Nivel escolar",
      sit_cony = "Situación conyugal",
      cond_disc = "Condición de discapacidad",
      cond_aee = "Condición de actividad económica",
      tam_loc = "Tamaño de localidad"
    )
  )

kable(
  cuadro2,
  col.names = c(
    "Variable",
    "Categoría",
    "n",
    "Media",
    "s",
    "LI 95%",
    "LS 95%"
  ),
  caption = "Cuadro 2. Estadísticas descriptivas del tiempo semanal de sueño 
  según características sociodemográficas en EDOMEX"
) %>%
  kable_styling(
    bootstrap_options = c("striped", "hover"),
    full_width = FALSE
  ) %>%
  footnote(
    general = "Fuente: Elaboración propia con datos de la Encuesta Nacional 
    sobre Uso del Tiempo 2024 (ENUT 2024).",
    general_title = ""
  )
Cuadro 2. Estadísticas descriptivas del tiempo semanal de sueño según características sociodemográficas en EDOMEX
Variable Categoría n Media s LI 95% LS 95%
Sexo Hombre 1197 52.33 8.21 51.87 52.80
Sexo Mujer 1450 53.35 8.44 52.91 53.78
Grupo de edad 12-17 313 57.15 7.34 56.34 57.97
Grupo de edad 18-29 569 53.46 7.88 52.81 54.11
Grupo de edad 30-44 692 51.49 8.42 50.86 52.12
Grupo de edad 45-59 578 51.34 7.87 50.70 51.99
Grupo de edad 60-74 364 52.57 8.49 51.69 53.44
Grupo de edad 75 y más 129 55.39 9.65 53.71 57.07
Grupo de edad No especificado 2 52.52 4.99 7.74 97.31
Autoadscripción indígena No 1628 51.73 8.12 51.34 52.13
Autoadscripción indígena Si 1003 54.74 8.37 54.23 55.26
Autoadscripción afrodescendiente No 2590 52.94 8.32 52.62 53.27
Autoadscripción afrodescendiente Sí 57 50.39 9.47 47.87 52.90
Nivel escolar Básica o menos 722 55.44 8.64 54.81 56.07
Nivel escolar Secundaria 776 52.93 7.83 52.38 53.48
Nivel escolar Media superior 633 51.99 8.19 51.36 52.63
Nivel escolar Superior 516 50.36 7.90 49.67 51.04
Situación conyugal En unión 1281 52.25 8.20 51.81 52.70
Situación conyugal Separada/Divorciada 184 50.57 8.14 49.38 51.75
Situación conyugal Viuda 195 53.53 10.11 52.10 54.96
Situación conyugal Soltera 987 54.02 8.03 53.52 54.52
Condición de discapacidad Con discapacidad 79 53.22 11.86 50.56 55.87
Condición de discapacidad Sin discapacidad 2568 52.88 8.22 52.56 53.20
Condición de actividad económica Desocupada 18 49.06 9.71 44.24 53.89
Condición de actividad económica Estudiante 334 55.59 7.43 54.79 56.39
Condición de actividad económica Jubilada o pensionada 73 54.18 8.95 52.09 56.27
Condición de actividad económica Ocupada 1498 51.20 7.83 50.81 51.60
Condición de actividad económica Otra situación 58 56.56 10.75 53.73 59.39
Condición de actividad económica Quehaceres del hogar o cuidado familiar 666 54.97 8.63 54.31 55.63
Tamaño de localidad 100,000 y más 1261 50.86 8.62 50.39 51.34
Tamaño de localidad 15,000 - 99,999 248 52.52 7.72 51.56 53.49
Tamaño de localidad 2,500 - 14,999 704 54.50 7.60 53.94 55.07
Tamaño de localidad Menos de 2,500 434 56.37 7.30 55.68 57.05
Fuente: Elaboración propia con datos de la Encuesta Nacional
sobre Uso del Tiempo 2024 (ENUT 2024).

El Cuadro 3 expone los resultados de las pruebas estadísticas aplicadas para comparar el tiempo semanal de sueño en función de distintas características sociodemográficas. Se emplearon metodologías como la t de Student y la t de Welch para variables de dos categorías, y el análisis de varianza (ANOVA clásico y de Welch) para variables de múltiples categorías. Además del estadístico de prueba y los grados de libertad (\(gl\)), el documento reporta el valor \(p\) para determinar la significancia estadística y estima el tamaño del efecto mediante la \(d\) de Cohen para los contrastes de dos grupos y el estadístico \(\eta^2\) (eta cuadrado) para las comparaciones múltiples. Esto permite no solo identificar si existen diferencias reales entre los grupos, sino también medir la magnitud o fuerza de dichas diferencias.

Al analizar las diferencias por sexo, los resultados muestran un valor \(p = 0.002\), lo que indica que existe una diferencia estadísticamente significativa en el tiempo de sueño reportado entre hombres y mujeres. Sin embargo, al observar el tamaño del efecto medido a través de la \(d\) de Cohen (\(d = -0.122\)), se advierte que esta distinción, aunque comprobable a nivel estadístico, es de una magnitud muy pequeña en la vida cotidiana de las personas encuestadas.

Respecto a la autoadscripción indígena, las pruebas estadísticas arrojan una alta significancia con un valor \(p < 0.001\). El tamaño del efecto calculado para esta variable (\(d = -0.366\)) sugiere una diferencia de magnitud que va de pequeña a moderada. Esto implica que el hecho de reconocerse con identidad indígena marca una pauta más palpable y notable en la variación de las horas de sueño reportadas en comparación con quienes no se identifican con este grupo poblacional.

La condición de discapacidad resalta por ser la única variable dentro del cuadro que no presentó diferencias estadísticamente significativas en el tiempo de descanso. Tanto en la prueba t de Student como en la de Welch, los valores \(p\) obtenidos (\(0.724\) y \(0.803\), respectivamente) superan ampliamente el umbral estándar de significancia. Acompañado de un tamaño del efecto prácticamente nulo (\(d = -0.040\)), esto evidencia que vivir con alguna discapacidad no altera de forma concluyente o sistemática los patrones generales de sueño en esta muestra.

En relación con el grupo de edad, el ANOVA clásico revela diferencias altamente significativas (\(p < 0.001\)) entre las distintas categorías etarias evaluadas. El tamaño del efecto registrado para este renglón es de \(\eta^2 = 0.051\), lo que representa un impacto moderado. Estos números confirman estadísticamente que la edad biológica es un factor relevante que estructura, condiciona y modifica de manera sustancial los hábitos de sueño a lo largo de las distintas etapas de la vida.

En cuanto al nivel escolar, los resultados del análisis de varianza también confirman de manera categórica la existencia de diferencias estadísticamente significativas (\(p < 0.001\)) entre los distintos grados de formación académica. Con un tamaño del efecto de \(\eta^2 = 0.046\), se puede establecer que el nivel de estudios alcanzado tiene un impacto observable, aunque de intensidad moderada, sobre la cantidad total de horas que la población destina a dormir cada semana.

La situación conyugal demostró ser una variable con diferencias significativas (\(p < 0.001\)) en el tiempo de descanso, de acuerdo con las pruebas de ANOVA. No obstante, al revisar detalladamente la magnitud de esta divergencia mediante el eta cuadrado, se observa un valor de \(\eta^2 = 0.015\). Esta cifra es la más baja reportada entre todas las variables de categorías múltiples, lo que indica que el estado civil tiene un impacto que, si bien es real y medible, resulta ser de una fuerza bastante débil sobre las horas de sueño semanales.

La condición de actividad económica destaca en el modelo estadístico por mostrar diferencias altamente significativas (\(p < 0.001\)) combinadas con uno de los tamaños de efecto más notorios. El valor obtenido de \(\eta^2 = 0.058\) refleja un impacto moderado, sugiriendo fuertemente que las dinámicas impuestas por la ocupación laboral, la búsqueda de empleo, el estudio o la dedicación exclusiva a las labores del hogar son determinantes estructurales clave que configuran el tiempo efectivo disponible para el descanso.

Finalmente, el tamaño de localidad sobresale como la variable sociodemográfica con el mayor tamaño del efecto reportado en todo el análisis. Además de poseer una contundente significancia estadística (\(p < 0.001\)), su índice de \(\eta^2 = 0.067\) señala que el tipo de entorno territorial en el que se habita, ya sea en grandes concentraciones urbanas o en pequeñas comunidades rurales, es el factor que genera las desigualdades más marcadas, consistentes y profundas en las horas de sueño de la población estudiada.

Variables sociodemográficas binarias

Variables sociodemográficas binarias

Variables sociodemográficas binarias

Variables sociodemográficas binarias

Variables sociodemográficas multivaluado

Variables sociodemográficas multivaluado

Variables sociodemográficas multivaluado

Variables sociodemográficas multivaluado

Variables sociodemográficas multivaluado

Cuadro 3. Pruebas de comparación del tiempo semanal de sueño según características sociodemográficas
Variable Prueba Estadístico gl p Tamaño del efecto Medida
Sexo t de Student -3.120 2645 0.002 -0.122 d de Cohen
Sexo t de Welch -3.129 2575.67 0.002 -0.122 d de Cohen
Autoadscripción indígena t de Student -9.128 2629 <0.001 -0.366 d de Cohen
Autoadscripción indígena t de Welch -9.063 2072.19 <0.001 -0.366 d de Cohen
Autoadscripción afrodescendiente t de Student 2.291 2645 0.022 0.307 d de Cohen
Autoadscripción afrodescendiente t de Welch 2.023 57.92 0.048 0.307 d de Cohen
Condición de discapacidad t de Student 0.353 2645 0.724 -0.040 d de Cohen
Condición de discapacidad t de Welch 0.251 80.32 0.803 -0.040 d de Cohen
Grupo de edad ANOVA clásico 23.779 6, 2640 <0.001 0.051 η²
Grupo de edad ANOVA de Welch 21.875 6, 15.83 <0.001 NA No aplica
Nivel escolar ANOVA clásico 42.655 3, 2643 <0.001 0.046 η²
Nivel escolar ANOVA de Welch 41.010 3, 1409.38 <0.001 NA No aplica
Situación conyugal ANOVA clásico 13.844 3, 2643 <0.001 0.015 η²
Situación conyugal ANOVA de Welch 14.303 3, 502.08 <0.001 NA No aplica
Condición de actividad económica ANOVA clásico 32.662 5, 2641 <0.001 0.058 η²
Condición de actividad económica ANOVA de Welch 31.906 5, 126.97 <0.001 NA No aplica
Tamaño de localidad ANOVA clásico 62.886 3, 2643 <0.001 0.067 η²
Tamaño de localidad ANOVA de Welch 65.495 3, 869.11 <0.001 NA No aplica

El Cuadro 4 presenta los resultados de un modelo de regresión lineal múltiple diseñado para evaluar los determinantes del tiempo semanal de sueño en el Estado de México. A diferencia de los análisis descriptivos previos, este modelo permite aislar el efecto independiente de cada variable sociodemográfica manteniendo las demás constantes. Los indicadores globales demuestran que el modelo es estadísticamente significativo, respaldado por un estadístico \(F\) de \(20.630\). Asimismo, con un total de \(2,631\) observaciones, el modelo arroja un \(R^2\) ajustado de \(0.152\), lo que significa que el conjunto de las variables incluidas logra explicar el \(15.2\%\) de la variabilidad total en las horas de sueño de la población estudiada.

Grupo de edad

El análisis del grupo de edad, tomando como referencia a los adolescentes de 12 a 17 años, revela que el avance de la edad se asocia fuertemente con una reducción en el tiempo de descanso. Todos los rangos de edad adultos muestran disminuciones estadísticamente significativas (\(p < 0.001\)). El impacto negativo más pronunciado se observa en el grupo de 60 a 74 años, quienes duermen en promedio \(5.23\) horas menos a la semana en comparación con los adolescentes, seguidos por los adultos de 45 a 59 años con una reducción de \(5.08\) horas. Incluso en la tercera edad avanzada, de 75 años y más, la reducción se mantiene significativa con \(3.54\) horas menos respecto al grupo de referencia.

Nivel escolar

En cuanto al nivel escolar, los resultados evidencian que una mayor formación académica incide negativamente en las horas de sueño, tomando como base a la población con educación básica o menor. Las personas que alcanzan la educación media superior y secundaria duermen aproximadamente \(2.5\) horas menos a la semana (\(p < 0.001\)). Esta pérdida de tiempo de descanso se agudiza aún más en aquellos individuos que cuentan con educación superior, quienes registran una disminución de \(2.97\) horas semanales frente al grupo con menor escolaridad, confirmando que las exigencias o el estilo de vida asociados a los grados académicos más altos restan tiempo efectivo al sueño.

Situación conyugal

La situación conyugal presenta matices interesantes al compararse con el grupo de personas en unión libre o matrimonio. Los estados civiles derivados de una ruptura o pérdida, como las personas separadas, divorciadas o viudas, no muestran diferencias estadísticamente significativas en sus horas de sueño (\(p = 1.000\) y \(p = 0.489\), respectivamente). Por el contrario, el estado civil de soltería sí representa una diferencia comprobable (\(p = 0.004\)), aportando un incremento de \(1.23\) horas de sueño semanales, lo que sugiere que la ausencia de compromisos de pareja otorga un ligero pero significativo margen adicional para el descanso.

Autoadscripción indígena y afrodescendiente

Las variables de identidad étnica muestran efectos opuestos en el modelo. La autoadscripción indígena tiene un impacto positivo y estadísticamente significativo (\(p = 0.032\)), asociándose con un aumento de \(0.80\) horas semanales de sueño en comparación con quienes no se identifican bajo esta categoría. En franco contraste, la autoadscripción afrodescendiente ejerce un efecto negativo comprobable (\(p = 0.030\)), traduciéndose en una pérdida sustancial de \(2.25\) horas de descanso a la semana frente al sector de la población que no asume dicha identidad.

Condición de discapacidad

Al evaluar la condición de discapacidad en el contexto del modelo multivariado, los resultados confirman la tendencia observada en los análisis bivariados previos. Tomando como referencia a las personas con discapacidad, el grupo que no presenta ninguna limitación física o cognitiva muestra un coeficiente positivo de \(1.33\) horas. Sin embargo, el valor \(p\) de \(0.165\) excede el umbral de significancia estadística, lo que indica que, al controlar el resto de las variables sociodemográficas, la presencia o ausencia de una discapacidad no es un predictor independiente y confiable para explicar las variaciones en el tiempo de sueño.

Actividad económica

La actividad económica destaca como un determinante fundamental para el descanso, tomando como referencia a la población ocupada. Mientras que los estudiantes y las personas desocupadas no muestran diferencias significativas respecto a los trabajadores, los demás grupos experimentan aumentos drásticos y altamente significativos (\(p < 0.001\)) en su tiempo de sueño. Las personas en “otra situación” y los jubilados o pensionados son los más beneficiados, sumando \(4.82\) y \(4.40\) horas de sueño adicionales a la semana, respectivamente. Asimismo, quienes se dedican a los quehaceres del hogar o al cuidado familiar logran dormir \(2.66\) horas más que la población laboralmente activa.

Tamaño de localidad

El tamaño de localidad reafirma el impacto de la urbanización sobre el descanso. Utilizando como punto de comparación las grandes ciudades de 100,000 o más habitantes, todos los asentamientos poblacionales de menor escala muestran incrementos significativos en las horas de sueño (\(p \le 0.002\)). Existe una clara graduación: los habitantes de localidades medianas ganan \(1.65\) horas, los de localidades pequeñas suman \(2.19\) horas, y el mayor contraste se vive en las zonas rurales de menos de 2,500 habitantes, donde las personas duermen \(3.76\) horas más a la semana, confirmando que alejarse de las grandes concentraciones urbanas favorece el descanso.

Síntesis de los resultados

En síntesis, el modelo de regresión lineal múltiple dibuja un perfil claro de las dinámicas de descanso en el Estado de México. Variables como el avance hacia la adultez, la obtención de mayores grados académicos, la inserción en el mercado laboral y la residencia en grandes urbes operan como factores estructurales que restan horas sistemáticas al sueño semanal. Como contraparte, residir en entornos rurales, mantener el estado de soltería, pertenecer a grupos originarios o encontrarse fuera de las presiones laborales formales por jubilación o trabajo de cuidados, actúan como atenuantes que favorecen un mayor tiempo de descanso. Aunque el modelo es sólido y revelador, su capacidad explicativa del \(15.2\%\) indica que el sueño es un fenómeno multifactorial donde otros elementos no sociodemográficos, como los hábitos personales, la salud o el entorno físico, también juegan un papel crucial.

Cuadro 4. Modelo de regresión lineal múltiple para el tiempo semanal de sueño en EDOMEX
Variable Categoría β EE p
Sexo Hombre (referencia)
Mujer 0.13 0.34 0.706
Grupo de edad 12-17 (referencia)
18-29 -2.88 0.72 <0.001
30-44 -4.61 0.81 <0.001
45-59 -5.08 0.83 <0.001
60-74 -5.23 0.91 <0.001
75 y más -3.54 1.13 0.002
No especificado -5.43 5.54 0.327
Nivel escolar Básica o menos (referencia)
Media superior -2.53 0.50 <0.001
Secundaria -2.50 0.44 <0.001
Superior -2.97 0.54 <0.001
Situación conyugal En unión (referencia)
Separada/Divorciada -0.00 0.62 1.000
Viuda -0.46 0.66 0.489
Soltera 1.23 0.43 0.004
Autoadscripción indígena No (referencia)
Si 0.80 0.37 0.032
Autoadscripción afrodescendiente No (referencia)
Sí -2.25 1.04 0.030
Condición de discapacidad Con discapacidad (referencia)
Sin discapacidad 1.33 0.96 0.165
Condición de actividad económica Ocupada (referencia)
Desocupada -3.21 1.83 0.080
Estudiante 0.18 0.69 0.790
Jubilada o pensionada 4.40 1.00 <0.001
Otra situación 4.82 1.13 <0.001
Quehaceres del hogar o cuidado familiar 2.66 0.43 <0.001
Tamaño de localidad 100,000 y más (referencia)
15,000 - 99,999 1.65 0.54 0.002
2,500 - 14,999 2.19 0.41 <0.001
Menos de 2,500 3.76 0.49 <0.001
Indicadores globales del modelo
Indicador Valor
R² 0.160
R² ajustado 0.152
F 20.630
Observaciones 2631.000

Diagnóstico del modelo

par(mfrow = c(2,2))
plot(modelo)

par(mfrow = c(1,1))
 
p_load(car)
vif(modelo)
##                   GVIF Df GVIF^(1/(2*Df))
## sexo_c        1.298142  1        1.139360
## edad          5.727455  6        1.156548
## nivel_escolar 1.824292  3        1.105391
## sit_cony      2.443874  3        1.160593
## indigena      1.464091  1        1.209996
## afro          1.012868  1        1.006414
## cond_disc     1.191904  1        1.091743
## cond_aee      4.500243  5        1.162314
## tam_loc       1.515652  3        1.071766

Discusión integral sobre los determinantes del tiempo de sueño en el Estado de México

El análisis detallado de los datos provenientes de la Encuesta Nacional sobre Uso del Tiempo 2024 para el Estado de México revela que el sueño, lejos de ser un fenómeno exclusivamente biológico, está profundamente atravesado por determinantes sociales, económicos y territoriales. La muestra, conformada en su mayoría por mujeres, personas en edad productiva, con niveles educativos básicos y medios, y residentes de zonas urbanas, ofrece una radiografía fiel de la estructura demográfica de la entidad. Al cruzar estas características con las horas de descanso, se hace evidente que el tiempo de sueño funciona como un recurso que se distribuye de manera desigual, condicionado por las exigencias de la vida moderna, las responsabilidades de cuidado, la inserción en el mercado laboral y el entorno geográfico. El modelo de regresión lineal múltiple, al explicar un 15.2% de la variabilidad total, confirma que si bien existen factores individuales o de salud no medidos aquí, las estructuras sociodemográficas imponen límites claros y cuantificables al tiempo que la población puede destinar a dormir.

Uno de los hallazgos más consistentes a través de todas las pruebas estadísticas es el impacto del ciclo de vida y la ocupación en la restricción del descanso. Se observa un claro comportamiento en forma de “U” respecto a la edad, donde los adolescentes gozan de la mayor cantidad de horas de sueño, pero la transición hacia la vida adulta y productiva marca una caída drástica en el tiempo de descanso. Esta reducción alcanza su punto más crítico entre los 45 y 59 años, coincidiendo con la etapa de mayores responsabilidades laborales, financieras y familiares. Este fenómeno se entrelaza estrechamente con la actividad económica y el nivel escolar. El análisis demuestra una paradoja del desarrollo profesional: a mayor escolaridad y mayor formalidad en la ocupación laboral, menor es el tiempo disponible para dormir. Las personas económicamente activas y aquellas con educación superior sufren las penalizaciones más fuertes en sus horas de sueño, lo que sugiere que las dinámicas laborales contemporáneas, los traslados y las exigencias de competitividad en la entidad operan como mecanismos que extraen tiempo de las horas de recuperación física.

En contraste, los grupos poblacionales que se encuentran al margen del mercado laboral formal experimentan dinámicas de descanso significativamente distintas. Quienes se dedican a los quehaceres del hogar, las personas jubiladas o pensionadas, y los estudiantes reportan promedios de sueño notablemente superiores. Incluso al aislar estas variables en el modelo multivariado, estar fuera del empleo remunerado formal actúa como un factor protector del tiempo de sueño. De igual forma, el estado civil juega un papel interesante; mientras que la vida en pareja o las disoluciones matrimoniales (separación o viudez) mantienen patrones de descanso estandarizados, la soltería proporciona un margen adicional de tiempo para dormir, probablemente debido a una menor carga de compromisos familiares y responsabilidades compartidas en el hogar. Esto subraya cómo la organización familiar tradicional y las obligaciones de cuidado y proveeduría inciden directamente en la gestión del tiempo personal.

El entorno territorial y la identidad sociocultural emergen también como dimensiones críticas para entender las desigualdades en el descanso. La evidencia estadística demuestra que la urbanización es un factor que erosiona sistemáticamente el tiempo de sueño. Existe un gradiente perfecto en el que, a medida que aumenta el tamaño de la localidad, disminuyen las horas que las personas logran dormir. Los habitantes de las grandes metrópolis de 100,000 o más residentes son los más privados de sueño, un fenómeno que puede atribuirse a los largos tiempos de traslado, la contaminación acústica, el estrés urbano y un ritmo de vida más acelerado en comparación con la tranquilidad relativa y las dinámicas temporales de las zonas rurales de menos de 2,500 habitantes. Por otro lado, variables como la autoadscripción indígena muestran un efecto positivo en el tiempo de descanso, mientras que la identidad afrodescendiente refleja una reducción significativa, lo que podría estar apuntando a diferencias estructurales en las condiciones de vida, el tipo de empleo o las dinámicas comunitarias de estos grupos. Resulta destacable, además, que variables como el sexo biológico o la condición de discapacidad terminan perdiendo relevancia explicativa de fondo cuando se controlan por el resto de los factores, demostrando que son las estructuras ocupacionales y territoriales, más que las condiciones fisiológicas, las verdaderas determinantes del uso del tiempo en esta población.

CONCLUSIÓN

En conclusión, el tiempo dedicado al sueño en el Estado de México trasciende su concepción como una simple necesidad biológica para revelarse como un recurso profundamente estratificado por las dinámicas sociales, económicas y territoriales de la entidad. La evidencia confirma que las horas de descanso están estrechamente ligadas a las presiones del sistema productivo y a la organización de la vida moderna, donde el desarrollo profesional, la alta escolaridad y la inserción en el mercado laboral formal operan como factores que penalizan severamente el tiempo de recuperación física. Lejos de ser una elección puramente individual, el sueño refleja las exigencias estructurales a las que está sometida la población, evidenciando que las mayores cargas de responsabilidad financiera, laboral y de cuidados concentradas principalmente en la etapa adulta intermedia restringen de manera sistemática y cuantificable la capacidad de las personas para descansar adecuadamente, trazando una línea directa entre la productividad exigida y la privación del sueño.

Asimismo, queda de manifiesto que el entorno geográfico y las estructuras de convivencia juegan un papel determinante en la configuración de estos patrones de descanso, demostrando que habitar en grandes concentraciones urbanas y mantener vínculos conyugales o familiares tradicionales imponen ritmos de vida acelerados que erosionan las horas de sueño. En contraparte, residir en localidades rurales, permanecer en la soltería o encontrarse al margen de la actividad económica formal como es el caso de estudiantes, jubilados o personas dedicadas al hogar funcionan como elementos protectores que otorgan mayores márgenes de tiempo personal. El hecho de que variables inherentes al individuo, como el sexo biológico o la condición de discapacidad, pierdan fuerza explicativa frente a los factores ocupacionales y territoriales, subraya una realidad ineludible: son las condiciones materiales de existencia, el estrés de las metrópolis y las demandas del modelo económico actual las verdaderas fuerzas que moldean el descanso de la población mexiquense, dejando claro que el tiempo para dormir está fuertemente condicionado por el lugar que cada individuo ocupa en la estructura social.