Introducción

El sueño constituye una necesidad biológica fundamental para el mantenimiento de la salud yel 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.

San Luis Potosí y su contexto sociodemográfico y su relación con la calidad de sueño en su población.

San Luis P. Es un estado que se encuentra en el centro-norte de México. Colindando de forma directa con 7 estados de la República: Al norte: Coahuila y Nuevo León. Al noreste y este: Tamaulipas y Veracruz. Al sur: Hidalgo, Querétaro y Guanajuato. Al oeste y noroeste: Zacatecas.

Teniendo oficialmente 58 municipios que componen al estado.Los cuales se dividen en zona urbanas, rodeando a la capital, con pueblos y rancherías cercanos a la Sierra de San Miguelito y en los municipios de Villa de Reyes y Ahualulco. En cambio las zonas rurales están localizadas en la región Huasteca, siendo una zona de selva, ríos y vegetación densa. Destacan municipios como Aquismón, Tamazunchale, Xilitla y Ciudad Valles.

Bien, las condiciones laborales y del entorno impactan directamente la higiene y calidad del sueño de sus habitantes. En la zona urbana su economía está centrada en la manufactura automotriz, metalmecánica, logística y sector servicios.Factores que afectan el sueño, ya que los horarios laborales son rotativos (mañana, tarde y noche), alterando crónicamente el ritmo circadiano de los obreros. A eso, hay que agregarle el estrés laboral y los traslados debido al tráfico en la capital, recortando las horas efectivas de descanso. En las zonas Rurales su economía se debe al sector agropecuario, como el cultivo de caña de azúcar en la Huasteca, cítricos en la Zona Media, y ganadería extensiva. En esta zona Se tiende a dormir y despertar más temprano, alineándose con la luz solar. En estos casos, las personas podrán presentar un “estrés climático y económico”. Pues las sequías recurrentes en el Altiplano o la pérdida de cosechas generan cargas de ansiedad financiera que detonan insomnio.A la par, hay que agregar la falta de aislamiento térmico en techos y paredes provoca calor o frío extremo dentro de las habitaciones, fragmentando el descanso.

En el aspecto educativo.En municipios rurales del Altiplano profundo y de la Huasteca Alta, como Santa Catarina o San Antonio, el promedio de estudio es hasta la primaria o telesecundaria.Mientras que en la capital existe una amplia oferta de escuelas y públicas con horarios e infraestructura estables, en las zonas rurales el modelo predominante depende de telesecundarias, telebachilleratos. Estas escuelas suelen carecer de servicios básicos estables (agua, luz, internet) y de climatización.Por lo que los jóvenes abandonan la escuela a edades tempranas (frecuentemente al terminar la secundaria) para incorporarse a las jornadas del campo o migrar hacia la capital del estado o a Estados Unidos.

En esta práctica utilizamos información de la Encuesta Nacional de Uso del Tiempo (ENUT) 2024, para hacer un análisi sobre la distribución del tiempo semanal de sueño en la población potosina, identificando variables dependientes como sexo, edad, nivel educativo, situación conyugal, autoadscripción indígena y afrodescendiente, condición de discapacidad, actividad económica y tamaño de localidad

Metodología

La información obtenida y utilizada fue proveniente de la Encuesta Nacional sobre Uso del Tiempo (ENUT) 2024. Teniendo como objetivo dar a conocer información sobre la administración del tiempo en actividades cotidianas en la población mexicana

Para desarrollar este análisis primero se hizo uso de la base de datos nacional, que se encuentra en la página oficial del Instituto Nacional de Estadistíca y Geografía (INEGI). De manera seguida se escogió el estado de San Luis Potosí. Posteriormente se construyeron variables estadistícas en base a la información proporcionada por la ENUT.Partiendo de 2 variables:

Variables dependientes

Se construyó enfocándose en las horas de sueño en días laborales y de descanso, tras el proceso de validación. Para asegurar la fiabilidad de los resultados, se realizó el procedimiento de acotamiento en las variables dependientes, para descartar valores atípicos. Como ejemplo de esta variable se puede tomar el caso del tiempo dedicado al trabajo doméstico no remunerado, medido en horas a la semana, aunque el valor cambia según la persona que lo realiza

Variables independientes

Caracteristícas sociodemográficas, económicas y contextuales que explican, condicionan o determinan como las personas distribuyen su tiempo.

Sexo

Grupo de edad

Nivel escolar

Situación conyugal

Autoadscripción indígena

Autoadscripción afrodescendiente

Condición de discapacidad

Condición de actividad económica

Tamaño de localidad

Análisis

Se desarrolló en cuatro etapas. En primer lugar, se realizó una descripción de la estructura sociodemográfica de la población mediante contribuciones de frecuencia y porcentajes para cada una de la variables consideradas.

Segunda etapa: Se calcularon estadistícos descriptivos de la variable dependiete para cada categoría demográfica, incluyendo el número de casos, media aritmética y la desviación estándar.

Tercera estapa: Se elaboraron gráficas de medias acompañadas de intervalos de confianza al 95%, con el propósito de visualizar las diferencimas observadas en el tiempo semanal de sueño en lo distinto grupos de población.

Posteriormente se aplicaron pruebas de comparación de medias. Para las variables dicotómicas se emplearon la prueba T de student y la prueba T de Welch. Para las variables con tres o más categorías se utilizó el análisi de varianza (ANOVA). A su vez, se calcularon tamaños del efecto mediante el estadistíco de Cohen para las comparaciones binaria y el coeficiente eta cuadrada, para los análisi de varianza.

Por último, se estimó un modelo de regresión lineal múltilple con el objetivo de evaluar el efecto simultáneo de las variables sociodemográifcas sobre el teimpo semanal de sueño. La variante dependiente fue el tiempo semnala de sueño acotado, mientras que las variables independisnetes correspondieron a las caracteristícas socio demográficas previamente descritas.

Resultados

Cuadro 1. Distribución de las características sociodemográficas en San Luis Potosí
Variable Categoría n %
Sexo Hombre 1083 45.7
Sexo Mujer 1288 54.3
Grupo de edad 12-17 298 12.6
Grupo de edad 18-29 490 20.7
Grupo de edad 30-44 621 26.2
Grupo de edad 45-59 494 20.8
Grupo de edad 60-74 334 14.1
Grupo de edad 75 Y MÁS 134 5.7
Autoadscripción indígena No afromexa 1558 66.3
Autoadscripción indígena Sí afro 791 33.7
Autoadscripción afrodescendiente No 2309 97.4
Autoadscripción afrodescendiente Sí 62 2.6
Nivel escolar Básica o menos 577 24.3
Nivel escolar Secundaria 824 34.8
Nivel escolar Media superior 473 19.9
Nivel escolar Superior 497 21.0
Situación conyugal En unión 1264 53.3
Situación conyugal Separada/Divorciada 180 7.6
Situación conyugal Viuda 148 6.2
Situación conyugal Soltera 779 32.9
Condición de discapacidad Con discapacidad 151 6.4
Condición de discapacidad Sin discapacidad 2220 93.6
Condición de actividad económica Desocupada 18 0.8
Condición de actividad económica Estudiante 240 10.1
Condición de actividad económica Jubilada o pensionada 60 2.5
Condición de actividad económica Ocupada 1445 60.9
Condición de actividad económica Otra situación 84 3.5
Condición de actividad económica Quehaceres del hogar o cuidado familiar 524 22.1
Tamaño de localidad 100,000 y más 1040 43.9
Tamaño de localidad 15,000 - 99,999 255 10.8
Tamaño de localidad 2,500 - 14,999 229 9.7
Tamaño de localidad Menos de 2,500 847 35.7
Fuente: Elaboración propia con datos de la Encuesta Nacional sobre Uso del Tiempo 2024 (ENUT 2024).
Diferencias descriptivas en el tiempo semanal de sueño
Cuadro 2. Estadísticas descriptivas del tiempo semanal de sueño según características sociodemográficas en San Luis Potosí
Variable Categoría n Media s LI 95% LS 95%
Sexo Hombre 1083 90.93 2.22 90.80 91.06
Sexo Mujer 1288 91.00 0.00 91.00 91.00
Grupo de edad 12-17 298 91.00 0.00 91.00 91.00
Grupo de edad 18-29 490 91.00 0.00 91.00 91.00
Grupo de edad 30-44 621 90.88 2.93 90.65 91.11
Grupo de edad 45-59 494 91.00 0.00 91.00 91.00
Grupo de edad 60-74 334 91.00 0.00 91.00 91.00
Grupo de edad 75 Y MÁS 134 91.00 0.00 91.00 91.00
Autoadscripción indígena No afromexa 1558 90.95 1.85 90.86 91.05
Autoadscripción indígena Sí afro 791 91.00 0.00 91.00 91.00
Autoadscripción afrodescendiente No 2309 90.97 1.52 90.91 91.03
Autoadscripción afrodescendiente Sí 62 91.00 0.00 91.00 91.00
Nivel escolar Básica o menos 577 91.00 0.00 91.00 91.00
Nivel escolar Secundaria 824 90.91 2.54 90.74 91.09
Nivel escolar Media superior 473 91.00 0.00 91.00 91.00
Nivel escolar Superior 497 91.00 0.00 91.00 91.00
Situación conyugal En unión 1264 91.00 0.00 91.00 91.00
Situación conyugal Separada/Divorciada 180 90.59 5.44 89.79 91.39
Situación conyugal Viuda 148 91.00 0.00 91.00 91.00
Situación conyugal Soltera 779 91.00 0.00 91.00 91.00
Condición de discapacidad Con discapacidad 151 91.00 0.00 91.00 91.00
Condición de discapacidad Sin discapacidad 2220 90.97 1.55 90.90 91.03
Condición de actividad económica Desocupada 18 91.00 0.00 91.00 91.00
Condición de actividad económica Estudiante 240 91.00 0.00 91.00 91.00
Condición de actividad económica Jubilada o pensionada 60 91.00 0.00 91.00 91.00
Condición de actividad económica Ocupada 1445 90.95 1.92 90.85 91.05
Condición de actividad económica Otra situación 84 91.00 0.00 91.00 91.00
Condición de actividad económica Quehaceres del hogar o cuidado familiar 524 91.00 0.00 91.00 91.00
Tamaño de localidad 100,000 y más 1040 90.93 2.26 90.79 91.07
Tamaño de localidad 15,000 - 99,999 255 91.00 0.00 91.00 91.00
Tamaño de localidad 2,500 - 14,999 229 91.00 0.00 91.00 91.00
Tamaño de localidad Menos de 2,500 847 91.00 0.00 91.00 91.00
Fuente: Elaboración propia con datos de la Encuesta Nacional sobre Uso del Tiempo 2024 (ENUT 2024).

Comparación del tiempo semanal de sueño Según caracteristícas sociodemográficas

Variables sociodemográficas binarias

Variables sociodemográficas binarias

Variables sociodemográficas multivaluado

La calidad del sueño, analizada a través de los datos estadísticos y la Encuesta Nacional sobre Uso del Tiempo (ENUT) 2024, debe entenderse como un fenómeno sociobiológico donde el ciclo vital y las estructuras sociales dictan la capacidad de recuperación del organismo. Fisiológicamente, la privación de un descanso reparador interrumpe mecanismos homeostáticos fundamentales, desencadenando una desregulación endocrina que eleva los niveles de cortisol, altera el metabolismo de la glucosa y deteriora la resiliencia neurológica, lo que a largo plazo aumenta la carga alostática y el riesgo de enfermedades crónicas. En los rangos de edad que abarcan desde la referencia de 12-17 años hasta la adultez temprana (18-25 años), los datos muestran una variabilidad donde los factores conductuales, como el uso de tecnología y la presión académica, predominan sobre las capacidades biológicas de descanso. Fisiológicamente, este grupo experimenta un retraso de fase circadiano natural que, al chocar con las exigencias escolares o laborales, genera una fragmentación del sueño que compromete la consolidación de la memoria y la regulación emocional. En la etapa de la adultez media, que comprende el rango de 26 a 59 años, el hallazgo de un coeficiente negativo de -2.32 a los 39 años representa un punto de quiebre crítico, indicando una reducción drástica en la calidad del sueño que trasciende la biología pura. Esta anomalía refleja la “paradoja de la productividad”, una etapa donde convergen la máxima carga de trabajo remunerado, las responsabilidades intensas de crianza y el cuidado de ascendientes. Este segmento poblacional experimenta una restricción del sueño impuesta estructuralmente por la sobrecarga de tiempo no remunerado, lo cual agota las reservas fisiológicas de forma aguda y se manifiesta en una desviación estadística marcada respecto al resto de la población. Finalmente, en el rango de los adultos mayores (60+ años), la dinámica cambia hacia una transición biológica y social. Si bien los coeficientes reflejan menos volatilidad que en la adultez media, la fisiología muestra un envejecimiento del reloj biológico que resulta en una arquitectura del sueño naturalmente más fragmentada y con menos periodos de sueño profundo. Socioculturalmente, este grupo experimenta una disminución en las presiones de productividad laboral, pero se enfrenta a nuevos factores disruptivos como la reducción de la actividad física y cambios en los roles sociales, lo que subraya que, en todos los rangos de edad, la calidad del sueño funciona como un indicador sensible de las condiciones de vida y el entorno sociocultural.

Variables sociodemográficas multivaluado

Al no existir una significativa diferencia (valores de \(p > 0.05\)), podemos concluir que los años de estudio no están dictando que la escolaridad no logra posicionarse como un factor protector frente al desgaste físico o el estrés que afecta el sueño.

Mientras que esperamos que un mayor nivel educativo otorgara mejores condiciones de vida o una mayor capacidad para gestionar el descanso, los datos muestran que los patrones de sueño son vulnerados por la cuestión laboral o las cargas de trabajo doméstico no remunerado, las cuales afectan a la población por igual, independientemente de si tienen educación básica o estudios superiores.

Por lo tanto, la influencia de la escolaridad termina siendo mínima porque está siendo desplazada por las condiciones materiales y sociales del entorno. Las condiciones de vida son las responsables de la calidad del descanso.

Pruebas estadísticas para comparar el tiempo de sueño respecto a las variables dicotómicas

Variables sociodemográficas multivaluado

Aunque las comunidades rurales y urbanas presentan dinámicas distintas en cuanto a ruido, contaminación lumínica o acceso a servicios, el modelo sugiere que las exigencias sociales (laborales, familiares y de cuidados) actúan como estresores constantes que impactan la homeostasis fisiológica de manera similar en ambos entornos.

Mientras que las zonas urbanas pueden presentar una mayor exposición a la luz artificial y ruido constante, las comunidades rurales pueden implicar jornadas de trabajo físicamente extenuantes o una mayor exposición a la variabilidad climática, lo cual compensa los efectos sobre el sueño, resultando en una percepción de calidad del descanso similar a nivel estadístico.

En conclusión, el análisis indica que la calidad del sueño es una variable que resiste a la división dicotómica tradicional entre lo urbano y lo rural, evidenciando que los determinantes sociales como las responsabilidades domésticas y las condiciones de vida, ejercen una presión mayor.

Variables sociodemográficas multivaluado

En la la población “Ocupada”.

Los coeficientes obtenidos para las distintas categorías de esta variable (etiquetadas del 2 al 6) presentan valores cercanos a cero, variando entre -0.03 y 0.08.

Los valores p asociados a estas categorías son elevados (oscilando entre 0.708 y 0.991), lo cual indica que no existe una diferencia significativa en la calidad del sueño entre la población ocupada y los otros niveles de actividad económica analizados en este modelo. En conclusión, estos resultados sugieren que, bajo este modelo específico, la condición de actividad económica no actúa como un determinante diferenciador en la calidad del sueño de las personas con distintas actividades cotidianas pueden interpretarse como las presiones afectan el descanso, donde el estilo de vida impactan de manera similar, independientemente del estatus de ocupación económica.

Variables sociodemográficas multivaluado

Tomando como referencia a las personas “En unión”, el grupo de “Separada/Divorciada” presenta un coeficiente negativo de -0.39 con un valor p de 0.002.Comparado con quienes están en unión, las personas separadas o divorciadas experimentan una diferencia negativa en la calidad del sueño. La transición hacia la separación o el divorcio suele implicar un periodo de alta carga de estrés emocional, reorganización doméstica y, a menudo, inestabilidad financiera. Fisiológicamente, este estrés crónico activa el eje hipotálamo-hipofisario-adrenal, elevando los niveles de cortisol, lo cual es un disruptor directo de la arquitectura del sueño, provocando fragmentación y una menor calidad del descanso.

El estar “En unión” puede actuar como un factor protector que facilita la distribución de tareas domésticas y el apoyo mutuo. Al perder esta estructura, la persona separada o divorciada puede enfrentar una mayor carga individual, lo que reduce el tiempo disponible para un descanso reparador. La categoría “Separada/Divorciada” muestra una significancia estadística alta, los estados de “Viuda” (-0.05) y “Soltera” (-0.02) presentan coeficientes mucho más cercanos a cero y no estadísticamente significativos, lo que indica que el impacto negativo es específico de la ruptura o el cambio de estado conyugal y no necesariamente de la ausencia de pareja.

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 -1.091 2369 0.276 -0.045 d de Cohen
Sexo t de Welch -1.000 1082 0.318 -0.045 d de Cohen
Autoadscripción indígena t de Student -0.712 2347 0.476 -0.031 d de Cohen
Autoadscripción indígena t de Welch -1.000 1557 0.317 -0.031 d de Cohen
Autoadscripción afrodescendiente t de Student -0.164 2369 0.870 -0.021 d de Cohen
Autoadscripción afrodescendiente t de Welch -1.000 2308 0.317 -0.021 d de Cohen
Condición de discapacidad t de Student 0.261 2369 0.794 -0.022 d de Cohen
Condición de discapacidad t de Welch 1.000 2219 0.317 -0.022 d de Cohen
Grupo de edad ANOVA clásico NA η²
Grupo de edad ANOVA de Welch NA No aplica
Nivel escolar ANOVA clásico 0.187 10, 2360 0.997 0.001 η²
Nivel escolar ANOVA de Welch 10, NaN No aplica
Situación conyugal ANOVA clásico 4.073 3, 2367 0.007 0.005 η²
Situación conyugal ANOVA de Welch 3, NaN No aplica
Condición de actividad económica ANOVA clásico 0.128 5, 2365 0.986 0.000 η²
Condición de actividad económica ANOVA de Welch 5, NaN No aplica
Tamaño de localidad ANOVA clásico 0.426 3, 2367 0.734 0.001 η²
Tamaño de localidad ANOVA de Welch 3, NaN No aplica
Cuadro 4. Modelo de regresión lineal múltiple para el tiempo semanal de sueño en San Luis Potosí
Variable Categoría β EE p
Sexo Hombre (referencia)
Mujer 0.10 0.07 0.173
Grupo de edad 12-17 (referencia)
13 0.08 0.30 0.804
14 0.08 0.34 0.815
15 0.05 0.31 0.864
16 0.00 0.32 0.988
17 -0.00 0.33 0.991
18 -0.01 0.35 0.966
19 -0.00 0.35 0.992
20 -0.00 0.34 0.995
21 -0.02 0.35 0.946
22 -0.00 0.36 0.994
23 0.03 0.40 0.939
24 -0.02 0.35 0.954
25 0.00 0.36 0.996
26 -0.01 0.35 0.966
27 0.00 0.35 0.999
28 -0.03 0.38 0.936
29 0.01 0.36 0.971
30 -0.02 0.34 0.961
31 -0.01 0.38 0.984
32 0.01 0.34 0.980
33 0.01 0.37 0.984
34 -0.01 0.35 0.986
35 -0.01 0.36 0.986
36 -0.03 0.39 0.937
37 0.00 0.36 1.000
38 -0.01 0.35 0.980
39 -2.32 0.39 <0.001
40 0.01 0.36 0.985
41 0.01 0.38 0.988
42 0.04 0.38 0.923
43 0.05 0.37 0.902
44 0.05 0.37 0.885
45 0.03 0.37 0.939
46 0.04 0.39 0.909
47 0.04 0.37 0.905
48 0.04 0.38 0.923
49 0.04 0.37 0.923
50 0.02 0.38 0.968
51 0.08 0.36 0.825
52 0.02 0.38 0.951
53 -0.01 0.41 0.980
54 -0.01 0.39 0.972
55 0.02 0.38 0.963
56 0.00 0.39 0.997
57 0.03 0.39 0.939
58 0.01 0.37 0.976
59 0.05 0.42 0.897
60 0.04 0.38 0.909
61 0.02 0.44 0.970
62 0.00 0.38 0.996
63 -0.02 0.39 0.963
64 -0.04 0.37 0.912
65 -0.03 0.42 0.947
66 -0.02 0.45 0.970
67 -0.03 0.46 0.946
68 -0.04 0.44 0.936
69 -0.05 0.48 0.911
70 -0.04 0.47 0.930
71 0.02 0.48 0.959
72 -0.01 0.42 0.975
73 -0.03 0.51 0.957
74 -0.01 0.41 0.979
75 -0.03 0.49 0.952
76 0.02 0.52 0.963
77 -0.01 0.50 0.984
78 -0.07 0.58 0.903
79 -0.03 0.64 0.963
80 -0.03 0.54 0.950
81 0.01 0.69 0.988
82 -0.06 0.48 0.901
83 -0.21 1.56 0.894
84 -0.05 0.55 0.930
85 -0.04 0.93 0.969
86 -0.06 0.65 0.928
87 -0.02 0.92 0.981
88 -0.04 0.75 0.962
89 -0.04 0.93 0.967
90 0.01 1.57 0.996
91 0.00 1.13 0.999
92 -0.05 1.12 0.964
94 -0.03 1.55 0.983
95 0.00 1.56 0.999
97 0.09 1.56 0.953
98 0.06 0.92 0.952
Nivel escolar Básica o menos (referencia)
02 0.04 0.19 0.814
03 -0.05 0.20 0.798
04 0.01 0.58 0.983
05 0.02 0.32 0.939
06 0.06 0.21 0.781
07 0.03 0.31 0.912
08 0.07 0.21 0.732
09 0.09 0.50 0.852
10 0.26 0.33 0.429
11 0.01 0.72 0.990
Situación conyugal En unión (referencia)
Separada/Divorciada -0.39 0.13 0.002
Viuda -0.05 0.16 0.731
Soltera -0.02 0.10 0.820
Autoadscripción indígena No (referencia)
Sí afro 0.06 0.08 0.426
Autoadscripción afrodescendiente No (referencia)
Sí -0.05 0.25 0.842
Condición de discapacidad Con discapacidad (referencia)
Sin discapacidad -0.05 0.15 0.761
Condición de actividad económica Ocupada (referencia)
2 -0.00 0.37 0.991
3 0.08 0.22 0.708
4 -0.03 0.16 0.847
5 -0.03 0.09 0.714
6 -0.01 0.20 0.964
Tamaño de localidad 100,000 y más (referencia)
2 0.07 0.11 0.512
3 0.07 0.12 0.562
4 0.06 0.09 0.467
Indicadores globales del modelo
Indicador Valor
R² 0.039
R² ajustado -0.008
F 0.820
Observaciones 2349.000

Diagnóstico del modelo

par(mfrow = c(2,2))
plot(modelo)
## Warning: not plotting observations with leverage one:
##   443, 598, 1814, 2284
## Warning in sqrt(crit * p * (1 - hh)/hh): Se han producido NaNs
## Warning in sqrt(crit * p * (1 - hh)/hh): Se han producido NaNs

par(mfrow = c(1,1))
 
p_load(car)
vif(modelo)
##                    GVIF Df GVIF^(1/(2*Df))
## sexo_c         1.373382  1        1.171914
## edad          28.785312 84        1.020201
## nivel_escolar  4.413761 10        1.077061
## sit_cony       3.222254  3        1.215327
## indígena       1.416049  1        1.189979
## afro           1.093265  1        1.045593
## cond_disc      1.408930  1        1.186983
## cond_aee       6.046323  5        1.197152
## tam_loc        1.714103  3        1.093972

Discusión

La calidad del sueño, analizada mediante la ENUT 2024,señala que el descanso reparador se ve alterado no por factores aislados, sino por la interacción entre el curso de vida y las cargas sociales.

  • Ciclo vital y vulnerabilidad: La adultez media específicamente alrededor de los 39 años refleja donde la acumulación de roles laborales y de cuidado satura los mecanismos fisiológicos de recuperación.
  • Factores de riesgo social: El estado civil destaca como un determinante clave; la transición hacia la separación o el divorcio conlleva una carga de estrés psicofisiológico que impacta directamente en la calidad del sueño, a diferencia de otras condiciones que no presentan un impacto estadísticamente significativo.
  • Transversalidad de la problemática: Variables como el nivel educativo, la adscripción étnica, la condición de actividad económica y la ubicación geográfica (rural o urbana) no mostraron diferencias sustanciales en la calidad del sueño.

Conclusión

La noción de que la “pobreza de tiempo” es un problema social que se relaciona con la falta de acceso al descanso reparador, puesto que no depende únicamente de la voluntad o disciplina de los individuos, sino de la cantidad de tiempo libre real de la que disponen tras cumplir con sus obligaciones sociales. Para tener una una buena calidad de sueño es recomedable evitar el uso de pantallas o mejorar la oscuridad de la habitación. Sin embargo, cuando la causa de la privación de sueño es una carga insostenible de cuidados o jornadas laborales extendidas, estos consejos evidetemente no son posibles. Por lo que esto demuestra que el tiempo es un recurso que se agota al asumir responsabilidades familiares y sociales. Avanzar hacia una reorganización social del tiempo significa reconocer que el estrés crónico y la fatiga que revelan los coeficientes negativos de mi modelo estadístico de San Luis Potosí da a conocer que se ha normalizado la deuda de tiempo, y cuya solución requiere transformar las condiciones materiales de vida que impiden el descanso adecuado.