Factores asociados al tiempo de sueƱo en Guanajuato, usando la Encuesta Nacional del Uso del Timepo 2024 (ENUT 2024)
J. Manuel Silva
2026-06-04
IntroducciĆ³n
El sueƱo constituye una necesidad biolĆ³gica fundamental para el mantenimiento de la salud y el adecuado funcionamiento del organismo. Durante el sueƱo tienen lugar diversos procesos fisiolĆ³gicos relacionados con la recuperaciĆ³n metabĆ³lica, la regulaciĆ³n hormonal, la consolidaciĆ³n de la memoria y el mantenimiento de funciones cognitivas esenciales.
Asimismo, la duraciĆ³n y calidad del sueƱo experimentan cambios a lo largo del ciclo de vida, asociados con procesos de crecimiento, envejecimiento y transformaciĆ³n biolĆ³gica.
Sin embargo, el sueƱo no puede entenderse Ćŗnicamente como un fenĆ³meno biolĆ³gico. Desde una perspectiva antropolĆ³gica, los patrones de sueƱo se encuentran tambiĆ©n condicionados por factores sociales y culturales. Las condiciones de trabajo, la asistencia escolar, la organizaciĆ³n de la vida familiar, las responsabilidades domĆ©sticas, 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 sueƱo puede variar segĆŗn caracterĆsticas sociodemogrĆ”ficas como el sexo, la edad, la escolaridad, la situaciĆ³n conyugal, la condiciĆ³n Ć©tnica, la participaciĆ³n en actividades econĆ³micas y el contexto de residencia.
En consecuencia, el estudio del sueƱo constituye una oportunidad para analizar la interacciĆ³n entre procesos biolĆ³gicos, condiciones sociales y prĆ”cticas culturales, uno de los principales objetos de estudio de la antropologĆa fĆsica contemporĆ”nea.
La Encuesta Nacional sobre Uso del Tiempo 2024 (ENUT 2024) proporciona informaciĆ³n detallada sobre la distribuciĆ³n del tiempo de las personas residentes en MĆ©xico, incluyendo las horas dedicadas al sueƱo. Gracias a su diseƱo muestral probabilĆstico y representatividad estatal, la encuesta permite analizar las diferencias existentes entre diversos grupos de poblaciĆ³n y entre entidades federativas.
En esta prĆ”ctica se analizarĆ” el tiempo semanal de sueƱo de la poblaciĆ³n residente en una entidad federativa seleccionada. A travĆ©s de tĆ©cnicas de estadĆstica descriptiva, comparaciĆ³n de medias y regresiĆ³n lineal mĆŗltiple, se explorarĆ” la relaciĆ³n entre el tiempo de sueƱo y diversas caracterĆsticas sociodemogrĆ”ficas, con el propĆ³sito de identificar los factores asociados a los patrones de descanso observados en la poblaciĆ³n estudiada.
Contexto sociodemogrĆ”fico de Guanajuato y su relaciĆ³n con el estudio del sueƱo
Guanajuato es una enitdad federativa con coordenadas. Longitud 102Ā°05ā49.20ā W 99Ā°40ā16.68ā W. Latitud19Ā°54ā46.08ā N 21Ā°50ā21.84ā N. Ubicada en el espacio conocido como Laja-BajĆo, es considerada una zona de desarollo econĆ³mico por su importante corredor industrial, del que forman parte municipios como LeĆ³n, Silao, Irapuato, Salamanca, Celaya, por mencionar algunos, altamente urbanizadas, con poca pobalciĆ³n indigena y afrodescendiente.EstĆ”s caracterĆsticas de industrializaciĆ³n pueden influir en la higiene del sueƱo de las poblaciones. Por dar un ejemplo, las empresas, como las armadoras de carros, no detenien maquinas y aplican horarios nocturnos, afectando las horas normales de sueƱo
Cuenta con 46 municipios. Los datos censales mĆ”s recientes arrojan que Guanajuato tiene una poblaciĆ³n total de 6,166,934 perosnas. La poblaciĆ³n de 5 aƱos y mĆ”s, hablante de una lengua indĆgena es de 13,828 perosnas.
Es considerada una de las economĆas mĆ”s grandes del paĆs, produciendo en 2024 1.4 billones de pesos. Los trabajadores de Guanajuato son un 17.1% mĆ”s eficientes hoy de lo que eran en 2018.
Dentro de la industria manufacturera el personal ocuapdo es de 274,649 personas y dentro del programa IMMEX son 184,021. El Programa IMMEX (Industria Manufacturera, Maquiladora y de Servicios de ExportaciĆ³n) es un instrumento del gobierno mexicano que permite a las empresas importar temporalmente bienes y materias primas para su elaboraciĆ³n, transformaciĆ³n o reparaciĆ³n, sin pagar el Impuesto General de ImportaciĆ³n (IGI) ni el Impuesto al Valor Agregado (IVA). En empresas constructoras hay 19,451 trabajadores.
Por autoadscripciĆ³n: El 6.39% de la poblaciĆ³n de 3 aƱos y mĆ”s en el estado se autoidentifica como indĆgena segĆŗn su cultura. Hablantes de lengua indĆgena: Hay 14,048 personas de 3 aƱos y mĆ”s que hablan alguna lengua indĆgena, lo cual equivale al 0.24% de la poblaciĆ³n en ese rango de edad. Las lenguas con mayor presencia histĆ³rica y frecuencia en el estado son el otomĆ y el nĆ”huatl. PoblaciĆ³n afrodescendiente o afromexicana: Un total de 108,806 personas se autorreconocen como afromexicanas, negras o afrodescendientes por su historia, cultura o tradiciones en la entidad (de las cuales 54,891 son mujeres y 53,915 son hombres). Con base en el Censo de PoblaciĆ³n y Vivienda 2020 del INEGI,
Guanajuato cuenta tambiƩn con un desarrollo agropecuario que se da en zonas rurales, estas zonas cuentan con condiciones distintas a las ciudades, que pueden influir con las condiciones de descanso y sueƱo.
La edad puede ser un factor influyente en los patrones de sueƱo, por lo que analizarlas puede dilucidar su influencia en las horas de sueƱo
La vsisiĆ³n antropolĆ³gica del sueƱo va mĆ”s allĆ” de suplir una necesidad biolĆ³gica, sino que cumple tambiĆ©n con un propĆ³sito social y cultural en relaciĆ³n con dinĆ”micas familiares, esquemas laborales, dinĆ”micas econĆ³micas y demĆ”s factores que hacen del sueƱo una practica humana cultural.
Datos obtenidos del plataforma del Instituto Nacional de EstadĆstica y GeografĆa
MetodologĆa
Para esta entrega se tomarĆ”n los datos de la Encuesta Nacional Sobre Uso del Tiempo, ENUT 2024. Elaborada por el Instituto Nacional de EstadĆstica y GeografĆa, INEGI. Esta encuesta presenta la distribuciĆ³n y organizaciĆ³n del tiempo en la poblaciĆ³n mexicana en diversas actividades. La ENUT nos muestra tambiĆ©n estas tendencias a nivel local, es decir, levanta datos de cada entidad federativa, tomando en cuenta las actividades cotidianas, el trabajo remunerado, el trabajo domĆ©stico, la actvidad laboral, la condiciĆ³n de discapacidad, afrodescendencia, indĆgena o no indĆ©gena, al edad, la escolaridad, etc.
Para este caso particular se eligiĆ³ el estado de Guanajuato. Tomando la base nacional se construyĆ³ una base especĆfica de la entidad seleccionada, se aplicaron procesos de depuraciĆ³n, recodificaciĆ³n y construcciĆ³n de variables para facilitar el anĆ”lisis estadĆstico.
Variable Dependiente
La variable dependiente corresponde al tiempo semanal de sueƱo acotado, expresado en horas por semana. Esta variable fue construida a patir de la informaciĆ³n reportada sobre horas de sueƱo en dĆas laborales y dĆas de descanso. Posteriormente se realizĆ³ un proceso de validaciĆ³n y acotamiento para reducir la influencia de valores extremos y garantizar una mejor distribuciĆ³n de la variable para los anĆ”lisis estadĆsticos
Variables Independientes
Se considerarĆ³n diversas variables sociodemogrĆ”ficas que la literatura ha identificado como potencialmnete asociadas a los patrones de sueƱo:
Sexo
- Hombre
- Mujer
Grupo de edad
- 12-17 aƱos
- 18-29 aƱos
- 30-44 aƱos
- 45-59 aƱos
- 60-74 aƱos
- 75 aƱos y mƔs
Nivel escolar
- BƔsica o menos
- Secundaria
- Media Superior
- Superior
SituaciĆ³n Conyugal
- En uniĆ³n
- SeparaciĆ³n o divorcio
- Viuda
- Soltera
AutoadscripciĆ³n indĆgena
- SĆ
- No
AutoadscripciĆ³n afrodescendiente
- SĆ
- No
CondiciĆ³n de discapacidad
- Con discapacidad
- Sin discapacidad
CondiciĆ³n de actvidad econĆ³mica
- Ocupada
- Desocupada
- Estudiante
- Jubilada o pensionada
- Quehaceres del hogar o cuidado familiar
- Otra situaciĆ³n
TamaƱo de la localidad
- 100,000 habitantes y mƔs
- 15,000 a 99,999 habitantes
- 2,500 a 14,999 habitantes
- Menos de 2,500 habitantes
Estrategia de anƔlisis
El anĆ”lisis se desarrollĆ³ en cuatro etapas.
En primer lugar, se realizĆ³ una descripciĆ³n de la estructura sociodemogrĆ”fica de la poblaciĆ³n mediante destribuciones de frecuencia y porcentajes para cada una de las variables consideradas.
En segundo lugar, se calcularon estadĆsticos descriptivos de la variable dependiente para cada categorĆa sociodemogrĆ”fica, incluyendo nĆŗmero de casos (n), media aritmĆ©tica y desviaciĆ³n estandar.
En tercer lugar, se elaboraron grĆ”ficas de medias acompaƱadas de intervalos de confianza al 95%, con el propĆ³sito de visualizar las diferencias observadas en el tiempo semanal de sueƱo entre los distintos grupos de poblaciĆ³n
Posteriormente se aplicaron pruebas de comparaciĆ³n de medias.Para las variables dicotĆ³micas se emplearon la prueba t de Student y la prueba t de Welch. Para las variables con 3 o mĆ”s se utilizĆ³ anĆ”lisis de varianza (ANOVA) de una vĆa y, cuando fue necesario, la prueba ANOVA de Welch. Asimismo, se calcularon tamaƱos del efecto mediante el estadĆstico d de Cohen para las comparaciones binarias y el coeficiente eta cuadrada (š2) para los anĆ”lisis de varianza
Finalmente, se estimĆ³ un modelo de regresiĆ³n lienal multiple con el objetivo de evaluar el efecto simultĆ”neo de las variables sociodemogrĆ”ficas sobre el tiempo semanal de sueƱo. La variable dependiente fue el tiempo semanal de sueƱo acotado, mientras que las variables independientes correspondieron a las caracterĆsticas sociodemogrĆ”ficas previamente descritas.
Todos los anĆ”lisis fueron realizados mediante el software R (versiĆ³n 4.3.3) y el entorno de desarrollo RStudio, utilizando paquetes especializados para la manipulaciĆ³n de datos, visualizaciĆ³n grĆ”fica y anĆ”lisis estadĆstico
Estamos ante un anĆ”lisis estadĆsticos multivariante cuantitativo, lo expuesto tiene un enfoque mixto entre descriptivo, correlacional e inferencial.
Se dice que es descriptiva pues usamos comandos con la intenciĆ³n de obtener las medidas de tendencia central y dispersiĆ³n, esto con la intenciĆ³n de resumir los datos.
La correlacionalidad tiene la intenciĆ³n de estudiar cada variable sin inferir que una es causa de la otra. Es decir, se estudia la fuerza y direcciĆ³n lienal de las variables cuantitativas
La fase inferencial busca generalizar o predecir a travĆ©s de la RegresiĆ³n Lineal Multiple. Con esta herramienta se asume que una variable dependiente puede ser predicha a patir de un conjunto de variables independientes
Resultados
CaracterĆsticas sociodemogrĆ”ficas de la poblaciĆ³n analizada
| Variable | CategorĆa | n | % |
|---|---|---|---|
| Sexo | Hombre | 1081 | 47.3 |
| Sexo | Mujer | 1204 | 52.7 |
| Grupo de edad | 12-17 | 343 | 15.0 |
| Grupo de edad | 18-29 | 459 | 20.1 |
| Grupo de edad | 30-44 | 647 | 28.3 |
| Grupo de edad | 45-59 | 436 | 19.1 |
| Grupo de edad | 60-74 | 284 | 12.4 |
| Grupo de edad | 75 y mas | 116 | 5.1 |
| AutoadscripciĆ³n indĆgena | No | 1737 | 79.2 |
| AutoadscripciĆ³n indĆgena | SI | 455 | 20.8 |
| AutoadscripciĆ³n afrodescendiente | No | 2222 | 97.2 |
| AutoadscripciĆ³n afrodescendiente | SĆ | 63 | 2.8 |
| Nivel escolar | BƔsica o menos | 687 | 30.1 |
| Nivel escolar | Secundaria | 789 | 34.5 |
| Nivel escolar | Media superior | 435 | 19.0 |
| Nivel escolar | Superior | 374 | 16.4 |
| SituaciĆ³n conyugal | En uniĆ³n | 1158 | 50.7 |
| SituaciĆ³n conyugal | Separada/Divorciada | 180 | 7.9 |
| SituaciĆ³n conyugal | Viuda | 132 | 5.8 |
| SituaciĆ³n conyugal | Soltera | 815 | 35.7 |
| CondiciĆ³n de discapacidad | Con discapacidad | 151 | 6.6 |
| CondiciĆ³n de discapacidad | Sin discapacidad | 2134 | 93.4 |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | Desocupada | 14 | 0.6 |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | Estudiante | 283 | 12.4 |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | Jubilada o pensionada | 54 | 2.4 |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | Ocupada | 1347 | 58.9 |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | Otra situaciĆ³n | 73 | 3.2 |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | Quehaceres del hogar o cuidado familiar | 514 | 22.5 |
| TamaƱo de localidad | 100,000 y mƔs | 966 | 42.3 |
| TamaƱo de localidad | 15,000 - 99,999 | 513 | 22.5 |
| TamaƱo de localidad | 2,500 - 14,999 | 203 | 8.9 |
| TamaƱo de localidad | Menos de 2,500 | 603 | 26.4 |
| Fuente: ElaboraciĆ³n propia con datos de la Encuesta Nacional sobre Uso del Tiempo 2024 (ENUT 2024). |
El cuadro 1 presenta la distribuciĆ³n de las caracterĆsticas sociodemogrĆ”ficas de la poblaciĆ³n residente en Guanajuato incluida en el anĆ”lisis. Se observa una ligera mayorĆa de mujeres (52.7%) respecto a los hombres y (47.3%). En cuanto a la estructura por edad, los grupos mĆ”s numerosos corresponden a la poblaciĆ³n de 30 a 44 aƱos (28.3%), seguidos por las personas de 18 a 29 aƱos (20.1%), solo un poco por abajo las personas de 45 a 59 aƱos (19.1%), con un 15.0% las perosnas de 12 a 17 aƱos, con solo 12.4% las personas de 60 a 74 aƱos y la poblaciĆ³n de 75 aƱos y mĆ”s representa Ćŗnicamente el 5.1% de la muestra
Respecto a la pertenencia Ć©tnica, el 20.8% de las personas se autoadscribieron como indĆgena, mientras que el 2.8% se reconociĆ³ como afrodescendiente. En terminos educativos, la categorĆa mĆ”s frecuente corresponde a secundaria (34.5%), seguida, por cerca, de bĆ”sica o menos (30.1%), media superior (19.0%) y superior (16.4%). Lo que refleja una poblaciĆ³n con niveles educativos concentrados en la educaciĆ³n secundaria y bĆ”sica.
En realciĆ³n con la situaciĆ³n conyugal, poco mĆ”s de la mitad de la poblaciĆ³n se encontraba en uniĆ³n (50.7%), mientras que aproximadamente una tercera parte era soltera y (35.7%). Las personas separadas o divorciadas representan el 7.9% y solo el 5.8% en viudĆ©z.
La condiciĆ³n de discapacidad estuvo presente en una proporciĆ³n reducida de la poblaciĆ³n (6.6%), mientras que el 93.4% reportĆ³ no tener discapacidad. Por otra parte, la mayorĆa de las personas se econtraba ocupada por (58.9%), sguida por quienes realizan quehaceres del hogar o actividades de cuidado familiar (22.5%), seguido por los estudiantes (12.4%). Solo el 0.6% se econtraba desocupada.
Finalmente, la distribuciĆ³n territorial muestra una mayor concentraciĆ³n de poblaciĆ³n residente en localidades urbanas de 100,000 habitantes o mĆ”s (42.3%). No es poca la poblaciĆ³n residente en localidades menores de 2,500 habitantes, pues concentran el 26.4% de la poblaciĆ³n.
| Variable | CategorĆa | n | Media | s | LI 95% | LS 95% |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sexo | Hombre | 1081 | 51.81 | 8.56 | 51.29 | 52.32 |
| Sexo | Mujer | 1204 | 52.25 | 9.35 | 51.73 | 52.78 |
| Grupo de edad | 12-17 | 343 | 56.86 | 7.26 | 56.09 | 57.63 |
| Grupo de edad | 18-29 | 459 | 53.11 | 8.76 | 52.30 | 53.91 |
| Grupo de edad | 30-44 | 647 | 50.13 | 8.47 | 49.48 | 50.78 |
| Grupo de edad | 45-59 | 436 | 50.52 | 8.33 | 49.73 | 51.30 |
| Grupo de edad | 60-74 | 284 | 50.42 | 8.98 | 49.37 | 51.46 |
| Grupo de edad | 75 y mas | 116 | 53.96 | 12.83 | 51.60 | 56.32 |
| AutoadscripciĆ³n indĆgena | No | 1737 | 52.00 | 9.02 | 51.57 | 52.42 |
| AutoadscripciĆ³n indĆgena | SI | 455 | 51.77 | 9.08 | 50.94 | 52.61 |
| AutoadscripciĆ³n afrodescendiente | No | 2222 | 52.06 | 8.97 | 51.69 | 52.44 |
| AutoadscripciĆ³n afrodescendiente | SĆ | 63 | 51.25 | 9.74 | 48.79 | 53.70 |
| Nivel escolar | BƔsica o menos | 687 | 53.22 | 9.82 | 52.49 | 53.96 |
| Nivel escolar | Secundaria | 789 | 52.65 | 8.68 | 52.05 | 53.26 |
| Nivel escolar | Media superior | 435 | 51.37 | 8.52 | 50.56 | 52.17 |
| Nivel escolar | Superior | 374 | 49.36 | 7.89 | 48.56 | 50.17 |
| SituaciĆ³n conyugal | En uniĆ³n | 1158 | 50.84 | 8.59 | 50.35 | 51.34 |
| SituaciĆ³n conyugal | Separada/Divorciada | 180 | 48.98 | 9.51 | 47.58 | 50.38 |
| SituaciĆ³n conyugal | Viuda | 132 | 52.54 | 10.69 | 50.70 | 54.38 |
| SituaciĆ³n conyugal | Soltera | 815 | 54.34 | 8.60 | 53.75 | 54.93 |
| CondiciĆ³n de discapacidad | Con discapacidad | 151 | 52.13 | 11.33 | 50.31 | 53.96 |
| CondiciĆ³n de discapacidad | Sin discapacidad | 2134 | 52.04 | 8.80 | 51.66 | 52.41 |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | Desocupada | 14 | 50.71 | 6.09 | 47.20 | 54.23 |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | Estudiante | 283 | 55.97 | 7.32 | 55.11 | 56.83 |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | Jubilada o pensionada | 54 | 54.49 | 10.98 | 51.50 | 57.49 |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | Ocupada | 1347 | 50.40 | 8.28 | 49.96 | 50.84 |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | Otra situaciĆ³n | 73 | 56.58 | 12.36 | 53.70 | 59.47 |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | Quehaceres del hogar o cuidado familiar | 514 | 53.32 | 9.71 | 52.47 | 54.16 |
| TamaƱo de localidad | 100,000 y mƔs | 966 | 51.12 | 8.91 | 50.56 | 51.68 |
| TamaƱo de localidad | 15,000 - 99,999 | 513 | 52.53 | 9.07 | 51.75 | 53.32 |
| TamaƱo de localidad | 2,500 - 14,999 | 203 | 52.00 | 8.97 | 50.75 | 53.24 |
| TamaƱo de localidad | Menos de 2,500 | 603 | 53.11 | 8.92 | 52.40 | 53.82 |
| Fuente: ElaboraciĆ³n propia con datos de la Encuesta Nacional sobre Uso del Tiempo 2024 (ENUT 2024). |
Diferencias descriptivas en el tiempo de sueƱo
El cuadro 2 presenta las medias del tiempo semanal de sueƱo segĆŗn las caracterĆsticas sociodemogrĆ”ficas analizadas. En tĆ©rminos generales, el tiempo promedio de sueƱo oscilĆ³ entre 49 y 57 horas semanales dependiendo de las caracterĆsticas de la poblaciĆ³n.
Las diferencias mĆ”s notorias se observan segĆŗn la edad y la condiciĆ³n de actividad econĆ³mica. Los adolescentes de 12 a 17 aƱos registraron el promedio mĆ”s alto de sueƱo semanal con 56.86 horas y los menores niveles de sueƱo en este rubro se observaron entre los grupos de 30-44 (50.13 horas) seguidos por los grupos de 60-74 (50.42 horas) y por cerca, pero mayor el grupo de 45-59 con un promedio de 50.52. Por otro lado las personas en otra situaciĆ³n de condiciĆ³n de actividad econĆ³mica registraron otro de los promedios mĆ”s alto de sueƱo semanal con 56.58 horas y los menores niveles de sueƱo se observaron entre los grupos de perosnas ocupadas (50.40 horas), seguido por las personas desocupadas (50.71). Lo que sugiere que estar desocupado no incrementa las horas de sueƱo en Guanajuato y las perosnas jovenes duermen mĆ”s
Las diferencias por sexo fueron relativamente pequeƱas. Las mujeres reportaron en promedio 52.25 horas de sueƱo semanal, frente a 51.81 horas entre los hombres. De forma similar, las difrencias asociadas a la autoadscripciĆ³n indĆgena y afrodescendiente fueron reducidas, aunque la poblaciĆ³n indĆgena mostrĆ³ un promedio ligeramente menor de horas de sueƱo (51.77 horas) respecto a la poblaciĆ³n no indĆgena (52.0 horas)
En cuento a la escolaridad, se observa una tendencia interesante. Las personas con educaciĆ³n superior registraron el menor promedio de sueƱo semanal (49.36), mientras que quienes tenĆan escolaridad bĆ”sica o menos presentaron el promedio mĆ”s alto (53.22). Este patrĆ³n podrĆa relacionarse con diferencias en las exigencias laborales, acadĆ©micas o profesionales asociadas mayores niveles educativos.
Respecto a la situaciĆ³n conyugal, las personas solteras (54.34) mostraron mayore tiempo promedio de sueƱo que quienes se encontraban en uniĆ³n (50.84) y las personas en viudez (52.54). Las personas con el menor promedio de horas de sueƱo fueron las separadas/divorciadas con 48.98 horas. Aunque estas diferencias son descriptivas, sugieren posibles varaciones en la organizaciĆ³n del tiempo cotidiano asociadas a la composiciĆ³n del hogar y las responsabilidades, asĆ como un aumento en las tareas del hogar y familiares en condiciones de separaciĆ³n y divorcio.
La condiciĆ³n de discapacidad no mostrĆ³ diferencias descriptivas. Las personas con discapacidad reportaron un promedio de 52.13, seguidos muy de cerca por las perosnas sin discapacidad (52.04). AdemĆ”s esta diferencia tiene aĆŗn menor representaciĆ³n considerando que el tamaƱo de este grupo es relativamente reducido.
Finalmente, las diferencias segĆŗn el tamaƱo de localidad fueron relativamente moderadas. Las personas residentes en localidades menores de 2,500 habitantes reportaron el promedio mĆ”s alto de sueƱo semanal (53.11), mientras que quienes habitan localidades de 100,000 y mĆ”s registraron el promedio mas bajo (51.12). No obstante, las diferencias observadas fueron menores que las encontradas para edad (50.13-56.86), escolairdad (49.36-53.22) y condiciĆ³n de actividad econĆ³mica (50.40-56.58)
Variables sociodemogrƔficas binarias
Variables sociodemogrƔficas binarias
Variables sociodemogrƔficas binarias
Variables sociodemogrƔficas binarias
Variables sociodemogrƔficas multivaluado
Variables sociodemogrƔficas multivaluado
Pruebas estadĆsticas para comparar el tiempo de sueƱo respecto a las variables dicotĆ³micas
# Prueba t clƔsica (var.equal = TRUE)
#Por sexo
t.test(tssem_a ~ sexo_c, data = base3_gto, var.equal = TRUE, conf.level = 0.95)##
## Two Sample t-test
##
## data: tssem_a by sexo_c
## t = -1.1924, df = 2283, p-value = 0.2332
## alternative hypothesis: true difference in means between group Hombre and group Mujer is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -1.1872777 0.2893699
## sample estimates:
## mean in group Hombre mean in group Mujer
## 51.80523 52.25418# Prueba t de Welch de (var.equla = FALSE)
t.test(tssem_a ~ indigena, data = base3_gto, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95)##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: tssem_a by indigena
## t = 0.47019, df = 706.54, p-value = 0.6384
## alternative hypothesis: true difference in means between group No and group SI is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.7130381 1.1621145
## sample estimates:
## mean in group No mean in group SI
## 51.99710 51.77256Variables sociodemogrƔficas multivaluado
Variables sociodemogrƔficas multivaluado
Variables sociodemogrƔficas multivaluado
| Variable | Prueba | EstadĆstico | gl | p | TamaƱo del efecto | Medida |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sexo | t de Student | -1.192 | 2283 | 0.233 | -0.050 | d de Cohen |
| Sexo | t de Welch | -1.198 | 2282.22 | 0.231 | -0.050 | d de Cohen |
| AutoadscripciĆ³n indĆgena | t de Student | 0.472 | 2190 | 0.637 | 0.025 | d de Cohen |
| AutoadscripciĆ³n indĆgena | t de Welch | 0.470 | 706.54 | 0.638 | 0.025 | d de Cohen |
| AutoadscripciĆ³n afrodescendiente | t de Student | 0.713 | 2283 | 0.476 | 0.091 | d de Cohen |
| AutoadscripciĆ³n afrodescendiente | t de Welch | 0.659 | 65.01 | 0.512 | 0.091 | d de Cohen |
| CondiciĆ³n de discapacidad | t de Student | 0.130 | 2283 | 0.897 | -0.011 | d de Cohen |
| CondiciĆ³n de discapacidad | t de Welch | 0.104 | 163.06 | 0.917 | -0.011 | d de Cohen |
| Grupo de edad | ANOVA clĆ”sico | 34.664 | 5, 2279 | <0.001 | 0.071 | Ī·Ā² |
| Grupo de edad | ANOVA de Welch | 43.065 | 5, 698.61 | <0.001 | NA | No aplica |
| Nivel escolar | ANOVA clĆ”sico | 17.440 | 3, 2281 | <0.001 | 0.022 | Ī·Ā² |
| Nivel escolar | ANOVA de Welch | 19.542 | 3, 1101.44 | <0.001 | NA | No aplica |
| SituaciĆ³n conyugal | ANOVA clĆ”sico | 33.130 | 3, 2281 | <0.001 | 0.042 | Ī·Ā² |
| SituaciĆ³n conyugal | ANOVA de Welch | 33.168 | 3, 396.69 | <0.001 | NA | No aplica |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | ANOVA clĆ”sico | 28.041 | 5, 2279 | <0.001 | 0.058 | Ī·Ā² |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | ANOVA de Welch | 30.488 | 5, 105.28 | <0.001 | NA | No aplica |
| TamaƱo de localidad | ANOVA clĆ”sico | 6.794 | 3, 2281 | <0.001 | 0.009 | Ī·Ā² |
| TamaƱo de localidad | ANOVA de Welch | 6.825 | 3, 764.43 | <0.001 | NA | No aplica |
ComparaciĆ³n del tiempo semanal de sueƱo segĆŗn caracterĆsticas sociodemogrĆ”ficas
Los resultados del cuadro 3 permiten evaluar si las diferencias observadas en las medias del tiempo semanal del sueƱo son estadĆsticamente significativas. Asimismo, estos resultados complementan la informaciĆ³n presentada en las grĆ”ficas de intervalos de confianza al 95%, las cuales permiten visualizar la magnitud y direcciĆ³n de las diferencias observadas entre grupos.
En primer lugar, las diferencias por sexo no resultaron estadĆsticamente significativas ni mediante la prueba t de student ni medinate la prueba de Welch. Este resultado coincide con la grĆ”fica de intervalos de confianza, donde las medias de hombres y mujeres presentan una amplia superposiciĆ³n de sus respectivos intervalos. AdemĆ”s, el tamaƱo del efecto obtenido medinate la d de Cohen fue prĆ”cticamente nulo (d = -0.050), lo que indica que las diferencias observadas carecen de relevancia sustantiva.
La autoadscripciĆ³n inĆgena no mostrĆ³ diferencias estadĆsticamente significativas tanto en la prueba t clĆ”sica como en la prueba de Welch. El tamaƱo del efecto fue pequeƱo de (d = 0.025), lo que suguiere que la magnitud de dicha diferencia es reducida. Lo que indica que la autoadscripciĆ³n indĆgena no se asocia con diferencias relevantes en el tiempo semanal de sueƱo dentro de la muestra analizada.
La comparaciĆ³n del tiempo semanal de sueƱo entre personas con y sin discapacidad no mostrĆ³ diferencias estadĆsticamente significativas, tanto mediante la prueba t de Student como mediante la prueba de Welch. Asimismo, el tamaƱo del efecto fue prĆ”cticamente nulo (d = -0.011), lo que sugiere que la condiciĆ³n de discapacidad no se asocia con diferencias relevantes en el tiempo semanal de sueƱo en la muestra analizada.
En relaciĆ³n con los grupos de edad, en ambas pruebas se rechaza la hipotesis nula de igualdad de medias. Se encontraron diferencias estadĆsticamente significativas en el tiempo semanal de sueƱo entre los distintos grupos de edad. El ANOVA clĆ”sico mostrĆ³ un efecto significativo de la edad sobre el tiempo de sueƱo. De manera consistente, el ANOVA de Welch tambiĆ©n indicĆ³ diferencias significativas entre grupos. Estos resultados sugieren que el tiempo semanal de sueƱo varĆa de forma significativa segĆŗn el grupo de edad. Puede observarse que los adolescentes de 12ā17 aƱos presentan la media mĆ”s alta de sueƱo (56.86 horas semanales), mientras que los grupos de 30ā44, 45ā59 y 60ā74 aƱos muestran las medias mĆ”s bajas (alrededor de 50 horas semanales). El tamaƱo del efecto sugiere una magnitud moderada (Ī·Ā² 0.071)
El nivel escolar tambiĆ©n mostrĆ³ diferencias estadĆsticamente signifcativas aun cuando no se asume igualdad de varianzas, diferencias en ambas pruebas en por lo menos dos niveles escolares, sin embargo la Ī·Ā² de 0.022 indica un tamaƱo del efecto pequeƱo. EL ANOVA clĆ”sico mostro un efecto significativo del nivel educativo sobre el tiempo de sueƱo, resultĆ³ que fue corroborado por la ANOVA de Welch. El tamaƱo pequeƱo del efecto sugiere que el nivel escolar tiene una influencia limitada sobre la variaciĆ³n del tiempo semanal de sueƱo en la muestra
La situaciĆ³n conyugal presentĆ³ diferencias significativas segĆŗn el ANOVA clĆ”sico y el ANOVA de Welch. Sin embargo, el tamaƱo del efecto fue pequeƱo (Ī·Ā² = 0.042 ). Las grĆ”ficas sugieren que las personas solteras y viudas registran mayores tiempos de sueƱo que aquellas sepradas/divorciadas, aunque la diferecnia observada en la categorĆa de edad es mayor
La condiciĆ³n de actividad econĆ³mica constituyĆ³ otra variable relevante. Tanto el ANOVA clĆ”sico como la prueba de Welch mostraron diferencias altamente significativas (p < 0.001), con un tamaƱo del efecto de Ī·Ā² = 0.058. Aunque este valor sigue siendo pequeƱo, es uno de los mĆ”s elevados observados en el anĆ”lisis, solo por debajo de la categorĆa de edad. Las grĆ”ficas muestran que las personas en otra situaciĆ³n y los estudiantes presetan los mayores tiempos promedio de sueƱo, mientras que la poblaciĆ³n ocupada y desocupada los valores mĆ”s bajos.
Se encontraron diferencias estadĆsticamente significativas en el tiempo semanal de sueƱo segĆŗn el tamaƱo de la localidad. El ANOVA clĆ”sico mostrĆ³ un efecto significativo resultado corroborado por el ANOVA de Welch p < 0.001). Sin embargo, el tamaƱo del efecto fue muy pequeƱo Ī·Ā² = 0.009, lo que sugiere que, aunque las diferencias son estadĆsticamente detectables, el tamaƱo de la localidad tiene una influencia limitada sobre el tiempo semanal de sueƱo en la poblaciĆ³n analizada.
En conjunto, los resultados indican que la edad y la condiciĆ³n de actividad econĆ³mica constituyen los factores sociodemogrĆ”ficos mĆ”s estrechamente asociados a tiempo semanal de sueƱo en Guanajuato. Aunque otras variables presentan diferencias estadĆsticamente significativas, sus tamaƱos del efecto son reducidos, lo que sugiere una influencia relativamente menor sobre la duraciĆ³n del sueƱo
| Variable | CategorĆa | Ī² | EE | p |
|---|---|---|---|---|
| Sexo | Hombre (referencia) | |||
| Mujer | 0.14 | 0.41 | 0.733 | |
| Grupo de edad | 12-17 (referencia) | |||
| 18-29 | -2.28 | 0.82 | 0.005 | |
| 30-44 | -4.95 | 0.91 | <0.001 | |
| 45-59 | -4.88 | 0.96 | <0.001 | |
| 60-74 | -6.69 | 1.04 | <0.001 | |
| 75 y mas | -5.15 | 1.28 | <0.001 | |
| Nivel escolar | BƔsica o menos (referencia) | |||
| Media superior | -2.38 | 0.59 | <0.001 | |
| Secundaria | -1.11 | 0.50 | 0.025 | |
| Superior | -3.41 | 0.64 | <0.001 | |
| SituaciĆ³n conyugal | En uniĆ³n (referencia) | |||
| Separada/Divorciada | -1.26 | 0.70 | 0.072 | |
| Viuda | 0.81 | 0.89 | 0.365 | |
| Soltera | 1.40 | 0.56 | 0.013 | |
| AutoadscripciĆ³n indĆgena | No (referencia) | |||
| SI | -0.11 | 0.45 | 0.805 | |
| AutoadscripciĆ³n afrodescendiente | No (referencia) | |||
| SĆ | -0.30 | 1.11 | 0.784 | |
| CondiciĆ³n de discapacidad | Con discapacidad (referencia) | |||
| Sin discapacidad | 0.68 | 0.78 | 0.379 | |
| CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica | Ocupada (referencia) | |||
| Desocupada | 0.59 | 2.29 | 0.797 | |
| Estudiante | 0.55 | 0.81 | 0.493 | |
| Jubilada o pensionada | 6.63 | 1.31 | <0.001 | |
| Otra situaciĆ³n | 5.80 | 1.10 | <0.001 | |
| Quehaceres del hogar o cuidado familiar | 2.78 | 0.54 | <0.001 | |
| TamaƱo de localidad | 100,000 y mƔs (referencia) | |||
| 15,000 - 99,999 | 0.80 | 0.48 | 0.094 | |
| 2,500 - 14,999 | 0.36 | 0.68 | 0.596 | |
| Menos de 2,500 | 0.37 | 0.49 | 0.452 |
| Indicador | Valor |
|---|---|
| RĀ² | 0.123 |
| RĀ² ajustado | 0.114 |
| F | 13.220 |
| Observaciones | 2192.000 |
El cuadro 4 presenta los resultados del modelo de regresiĆ³n lineal mĆŗltiple estimado para identificar los factres sociodemogrĆ”ficos asociados al tiempo semanal de suelo en Guanajuato. El modelo resultĆ³ globalmente significativo (F = 13.22 ; p < 0.001), lo que indica que, en conjunto, las variables incluidas contribuyen a explicar las diferencias observada en el tiempo de sueƱo. No obstante, el coeficiente de determinaciĆ³n fue relativamente modesro (RĀ² = 0.123), lo que sugiere que aproximadamente el 12.3% de la variabilidad observada en el tiempo semanal de sueƱo es explicada por las caracterĆsticas sociodemogrĆ”ficas consideradas. Antes de pasar a la interpretaciĆ³n de los efectos de cada variable, conviene recordar que los coeficientes Ī² representan la diferencias promedio en horas semanales de sueƱo respecto a la categorĆa de referencia, manteniendo constantes todas las demĆ”s variables inlcuidas en el modelo.
Sexo
Una vez controladas las demĆ”s variables del modelo, no se observaron diferencias estadĆsticamente significativas entre hombre y mujeres (Ī² = 0.14; p = 0.733). Esto indica que las diferencias descriptivas observadas inicialmente desaparecen cuando se consideran simultĆ”neamente factores como edad, escolaridad y condiciĆ³n de actividad econĆ³mica.
Grupo de edad
La edad constotuye el factor mĆ”s consistentemente asociado al tiempo semanal de sueƱo. Tomndo como referencia a la poblaciĆ³n de 12 a 17 aƱos, todos los grupos de edad presentaron menores tiempos promedio de sueƱo.
Las personas de 18 a 29 aƱos durmieron en promedio 2.2 horas menos por semana que los adolescentes (Ī² = -2.28; p = 0.0005). Esta diferencia se amplĆa para los grupos de 30 a 44 aƱos (Ī² = -4.95; p < 0.001), 45 a 59 aƱos (Ī² = -4.88; p < 0.001) y 60 a 74 aƱos (Ī² = -6.69; p < 0.001).Incluso la poblaciĆ³n de 75 aƱos y mĆ”s presentĆ³ un promedio inferior de sueƱo respecto al grupo de referencia (Ī² = -5.15; p < 0.001)
Esros resultados sufieren que los adolescentes constituyen el grupo que dispone de mayores tiempos de descanso, mientras que las etapas adultas de la vida concentran las mayores reducciones en el tiempo semanal de sueƱo.
Nivel Escolar
Al comparar con la poblaciĆ³n que posee educaciĆ³n bĆ”sica o menos, esta es la que constituye el rubro que mĆ”s duerme en comparaciĆ³n con los demĆ”s niveles de escolaridad. Secundaria (Ī² = 1.1; p = 0.025) de educaciĆ³n media superior (Ī² = -2.38; p < 0.001) y superior (Ī² = -3.41; p < 0.001) mostrando diferencias significativas.
SituaciĆ³n Conyugal
La situaciĆ³n conyugal no mostrĆ³ asociaciones estadĆsitcamente significativas con el tiempo de sueƱo. Aunque las personas solteras registraron un promedio superior de sueƱo respecto a quienes viven en uniĆ³n (Ī² = 1.40; p = 0.013), esta difrencia se encuentra ligeramente por encima del nivel convencional de significancia estadĆstica.
En consecuencia, no existe evidencia suficiente para afrimar que la situaciĆ³n conyugal influya de manera independiente sobre el tiempo de sueƱo una vez controladas las demĆ”s variables.
AutoadscripciĆ³n indĆgena y afrodescendiente
Ni la autoadscripciĆ³n indĆgena (Ī² = -0.11; p = 0.805) ni la autoadscripciĆ³n afrodescendiente (Ī² = - 0.30; p = 0.784) mostraron asociaciones estadĆsticamente significativas con el tiempo semanal de sueƱo.
Estos resultados sugieren que las diferencias observadas descriptivamente entre grupos Ć©tnicos pueden estar explicadas por otras caracterĆsticas sociodemogrĆ”ficas incorporadas en el modelo.
CondiciĆ³n de discapacidad
Tampoco se identificaron diferencias significativas entre personas con y son discapacidad (Ī² = 0.68; p = 0.379), una vez consideradas simultĆ”neamente las demĆ”s variables explicativas.
CondiciĆ³n de actividad econĆ³mica
La condiciĆ³n de actividad econĆ³mica constituye, junto con la edad y el nivel escolar, uno de los factores mĆ”s relevantes dentro del modelo.
En comparaciĆ³n con la poblaciĆ³n ocupada, las personas clasificadas en la categorĆa jubilada/pensionada reportaron en promedio 6.63 horas adicionales de sueƱo por semana (Ī² = 6.63; p < 0.001), seguido por las personas en otra situaciĆ³n con 5.8 horas adicionales de sueƱo por semana (Ī² = 5.8; p = 0.001). Asimismo, quienes realizaban quehaceres del hogar o actividades de cuidado familiar presentaron aproximadamente 2.78 horas mĆ”s de sueƱo semanal que la poblaciĆ³n ocupada (Ī² = 2.78; p < 0.001)
Por el contrario, las personas desocupadas y los estudiantes no alcanzaron significancia estadĆstica ina vez controladas las demĆ”s variables del modelo.
Este resultado sugiere quen la ocupaciĆ³n laboral constituye un factor importante en la organizaciĆ³n cotidiana del tiempo y puede limitar las horas disponibles de sueƱo semanal.
TamaƱo de localidad
Finalmente, ninguna de las categorĆas de tamaƱo de localidad mostrĆ³ asociaciones estadĆsticamente significativas respecto a las localidades de 100 mil habitantes o mĆ”s.
Indicando que, una vez comsideradas otras caracterĆsticas sociodemogrĆ”ficas, el contexto urbano o rurak parece tener una influencia limitada sobre el tiempo semanal de sueƱo
SĆntesis de los resultados
En conjunto, los resultados muestran que la edad, el nivel escolar y la condiciĆ³n de actividad econĆ³mica son los principales factores asociados al tiempo semanal de sueƱo en Guanajuato. Adicionalmente, la situaciĆ³n conyugal de solterĆa muestra asociaciones independientes con el tiempo sueƱo. En contraste, variables como el sexo, la pertenencia Ć©tnica, discapacidad y tamaƱo de localidad no presentan efectos estadĆsticamente significativos una vez controladas simultĆ”neamente las demĆ”s caracterĆsticas incluidas en el modelo.
DiscusiĆ³n
Los resultados obtenidos muestran que el tiempo semanal de sueƱo presenta diferencias asociadas a diversas caracterĆsitcas sociodemogrĆ”ficas de la poblciĆ³n residente en Guanajuato. En tĆ©rminos descriptivos, las mayores diferencias se observaron segĆŗn la edad, la condiciĆ³n de actvidad econĆ³mica y el nivel escolar, mientras que variables como sexo, pertenencia Ć©tnica o tamaƱo de localidad mostraron variaciones relativamente pequeƱas.
Uno de los hallazgos mĆ”s consistentes del analsis fue la asociacion entre edad y tiempo de sueƱo. Tanto los analsis descriptivos, como las pruebas de comparaciĆ³n de medias y el modelo de regresiĆ³n lineal multiple mostraron que los adolescentes presentan mayores tiempos de sueƱo que el resto de los grupos de edad. Este resultado es congruente con la literatura especializada, que seƱala que las necesidades fisiolĆ³gicas de descanso son mayores durante la adolescencia debido a los procesos de crecimiento y desarrollo. Asimismo, la disminuciĆ³n observada en los grupos de edad adulta podrĆa relacionarse con las exigencias laborales, familiares y sociales propias de estas etapas del ciclo de vida.
La condiciĆ³n de actividad econĆ³mica tambiĆ©n mostrĆ³ una asociaciĆ³n importante con el tiempo semanal de sueƱo. La poblaciĆ³n ocupada y desocupada presentaron los menores niveles de sueƱo, mientras que las personas ubicadas en otra situaciĆ³n de actvidad presentaron promedios mĆ”s elevados. Este resultado podrĆa parecer contradictorio, pues la ocupaciĆ³n y la desocupaciĆ³n muestran menos horas de sueƱo. Este resultado no necesariamente sugiere que las obligaciones laborales constituyen un elemento un elemento central en la organizaciĆ³n cotidiana del tiempo y limitaciĆ³n de las horas desteniadas al descanso. Desde una perspectiva antropolĆ³gica estamos ante una interrogante interesante y susceptible de investigaciĆ³n pues la desocupaciĆ³n no respresentĆ³ un aumento en las horas de sueƱo. Se tendrĆa que responder a la preguna ĀæQuĆ© actividad realizan las personas desocupadas que no estan descandanso mĆ”s?
El nivel escolar tambiĆ©n demostrĆ³ importancia una importancia sobre las horas de sueƱo. Las personas con educaciĆ³n superior registraron los menores niveles de sueƱo, mientras que las perosnas con educaciĆ³n bĆ”sica presentaron los promedios mas elevados. Este resultado sugiere la existencia de mayores responsabilidades y actividades en las perosnas con educaciĆ³n superior, reflejando lo determinado de las horas de sueƱo por las cantidades de trabajo que se obtienen al tener un grado mayor de educaciĆ³n.
Por otra parte, el anĆ”lisis descriptivo sugerpia diferencias segĆŗn la situaciĆ³n conyugal y las autoadscripciĆ³n indĆgena. Sin embargo, estas asociaciones desaparecieron al introducir simultĆ”neamente las demĆ”s variables en el modelo multivariado. Esto indica que parte de las diferencias incialmente observadas podrĆan estar relacionadas con la composiciĆ³n por edad, escolaridad o actividad ecoĆ³mica de dichos grupos, mĆ”s que con la condiciĆ³n conyugal o Ć©tnica en sĆ misma.
Finalmente, resulta importante seƱalar que el modelo explicĆ³ aproximadamente el 10% de la variabilidad observada en el tiempo semanal de sueƱo. Anque este porcentaje puede parecer reducido, es consistente con la naturaleza multifactorial del sueƱo. Factores no considerados en este estudio, como las condiciones de salud fĆsica y mental, los habitos cotidianos, las caracterĆsticas del empleo, las condiciones de vivienda, el uso de dispositivos electrĆ³nicos o las dinĆ”micas familiares, probablemente contribuyen de manera importante a explicar las diferencias observadas entre individuos.
En conjunto, los resultados muestran que el sueƱo constituye un fenĆ³meno en le que convergen dimensiones biolĆ³gicas, sociales y culturales. La edad, la escolairdad y la condiciĆ³n de actividad econĆ³mica aparecen como factores relevantes para comprender las diferencias en los patrones de descanso de la poblaciĆ³n guanajuatense.
Conclusiones
El anĆ”lisis realizado permitiĆ³ identificar diferencias en el tiempo semanal de sueƱo de la poblaciĆ³n de Guanajuato a patir de diversas caracterĆsticas sociodemogrĆ”ficas. Los resultados descriptivos mostraron que los adolescentes y las perosnas en otra situaciĆ³n de la condiciĆ³n de actvidad econĆ³mica registraron los mayores tiempos de sueƱo, mientras que los adultos en edades laborales, las perosnas con eduaciĆ³n superior y las personas separadas/divorciadas presentan los niveles mĆ”s bajos de descanso semanal.
Las pruebas de comparaciĆ³n de mediad indicaron que la edad, el nivel escolar, la situaciĆ³n conyugal y la condiciĆ³n de actividad econĆ³mica presentan diferencias estadĆsticamente significativas en el tiempo de sueƱo. No obstante, los tamaƱos del efecto sugieren que la magnitud de estas diferencias es generalmente pequeƱa o moderada
Por su parte, modelo de regresiĆ³n lineal mĆŗltiple permitiĆ³ identificar los factores que mantienen una asociaciĆ³n independiente con el tiempo semnanal de sueƱo al controlar simultĆ”neamente las demĆ”s variables. Los resultados muestran que la edad constituyen el principal factor asociado al tiempo de sueƱo, seguida por algunas categorĆas de actividad econĆ³mica, el nivel de escolaridad y por la varibale de solterĆa de la situaciĆ³n conyugal. En contraste, las variables como sexo, autoadscripciĆ³n Ć©tnica y afrodescendiente, la condiciĆ³n de discapacidad y tamaƱo de la localidad no mostraron efectos estadĆsticamente significativos una vez considerado el efecto conjunto de las demĆ”s caracterĆsticas socidemogrĆ”ficas.
En tĆ©rminos generales, los hallazgos sugieren que las diferecnias en los patrones de sueƱo estan estrechamente vinculadas con la posiciĆ³n de las personas en el ciclo de la vida y con su participaciĆ³n en distintas actividades econĆ³micas, su nivel escolar y su solterĆa. Asimismo, los resultados confirman la importancia de abordar el estudio del sueƱo desde una perspectiva integral que considere tanto sus dimensiones biolĆ³gicas como los factores sociales y culturales que influyen en la organizaciĆ³n cotidiana del tiempo, es decir, desde una perspectiva sociobiocultural.
Finalmente, este ejercicio permitĆ³ aplicar herramientas descriptivas, inferenciales y multivariadas para el anĆ”lisis de informaciĆ³n proveniente de una encuesta nacional, mostrando la utilidad de las estadĆstica aplicada para comprender fenĆ³menos relacionados con el bienestar y las condiciones de vida de la poblaciĆ³n
Aunque el sueƱo responde a necesidades biolĆ³gicas universales, la cantidad de tiempo que las personas pueden dedicar al descanso estĆ” condicionada por si posiciĆ³n en la estructura social, las responsabilidades asociadas a cada etapa del ciclo de vida y las formas culturalmente organizadas de uso del tiempo
DiagnĆ³stico 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 1.293416 1 1.137284
## edad 5.901880 5 1.194260
## nivel_escolar 1.611246 3 1.082747
## sit_cony 2.748702 3 1.183554
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## afro 1.024776 1 1.012312
## cond_disc 1.125834 1 1.061053
## cond_aee 3.825320 5 1.143581
## tam_loc 1.210809 3 1.032395