Factores sociodemográficos, un estudio de las variables en la sociedad habitante de la CDMX.
Lía Chías
2026-07-02
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 social, 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. 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 de la Ciudad de México. 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.
Contexto CDMX
La Ciudad de México se localiza en la región centro del país y forma parte de las 32 entidades federativas de México. Cuenta con una superficie de aproximadamente 1,495 km², lo que la convierte en la entidad con menor extensión territorial del país; sin embargo, A pesar de su pequeña extensión territorial, la Ciudad de México históricamente se ha posicionado como uno de los mayores centros de desarrollo económico y social dentro de la república, lo que la ha hecho concentrar una elevada densidad poblacional dado el interés general de participar en el desarrollo urbano y la movilidad social que en teoría produce este estado.
De acuerdo con el Censo de Población y Vivienda 2020 del INEGI, la Ciudad de México registró una población de 9,209,944 habitantes, equivalente a alrededor del 7.3 % de la población nacional. Del total de habitantes, 52.2 % son mujeres y 47.8 % hombres, reflejando una ligera mayoría en la población femenina. En cuanto a la estructura por edad, la población presenta un proceso de envejecimiento demográfico: aproximadamente 17.7 % tiene entre 0 y 14 años, 68.8 % se encuentra en edades de 15 a 64 años y 13.5 % tiene 65 años o más. El mayor porcentaje de la población se concentra dentro de las edades de ocupación productiva, lo que podría también influir en los resultados sobre el tiempo de sueño dentro de este territorio.
La Ciudad de México es una entidad completamente urbana, dado su rol de centro de desarrollo económico y político, las lógicas del desarrollo urbano dentro del territorio han permitido que el 100% de su población resida en localidades urbanas. Esta condición distingue al territorio del resto de las entidades federativas, determinando de diferente manera las dinámicas de movilidad, jornadas laborales, contaminación ambiental, ruido y otros factores que pueden influir en los patrones y la calidad del sueño.
Respecto a la composición étnica de la entidad, el Censo 2020 señala que 4.7 % de la población de tres años y más habla una lengua indígena, mientras que aproximadamente 9.3 % se reconoce como indígena por autoadscripción. Asimismo, alrededor del 2.8 % de la población se identifica como afrodescendiente, lo que refleja que existe diversidad cultural dentro de la entidad. Esta información nos servirá más adelante para determinar si existe una relación entre la autoadscripción indígena o afromexicana con relación al tiempo de sueño de cada población.
La lógica económica y política de la Ciudad de México se sustenta principalmente en el sector terciario, especialmente en actividades relacionadas con el comercio, los servicios financieros, los servicios profesionales, las tecnologías de la información, las actividades gubernamentales, la educación, la salud y el turismo; estas actividades determinan la organización individual de la población con respecto a su desempeño laboral o estudiantil, lo que influye directamente en el tiempo que la población le destina al tiempo de descanso, en este caso al sueño. Dentro de esta forma de organización política y económica la ciudad se ha dividido dentro de una lógica de centros y periferias, por lo que, en el centro de la ciudad se concentra la mayor parte de los trabajos de comercio, servicios financieros, servicios profesionales, tecnologías de la información, actividades gubernamentales, educación, salud, etc. Mientras que las actividades de producción fabril se encuentran en las zonas más alejadas del centro. Todo esto implica que la población trabajadora habitante de la ciudad de méxico tiene que contemplar, dentro de sus planes de sueño, el tiempo de traslado y alimentación, pues a pesar de que en la ciudad el tema de la movilidad esté ”cubierto”, el tráfico y la ineficiencia de ciertos medios de transporte como el metro implican la necesidad de tener en consideración los tiempos de retraso que se pueden presentar en el traslado.
Es por lo anterior que entre los indicadores sociales relevantes para el estudio del tiempo de sueño destacamos el elevado nivel de urbanización, la intensa movilidad cotidiana, la alta participación laboral, la desigualdad socioeconómica y las condiciones de estrés asociadas a la vida metropolitana. Considero que estos factores pueden modificar la duración y los horarios del sueño.
Metodología
La información presentada en este trabajo se obtuvo de la Encuesta Nacional sobre el Uso del Tiempo (ENUT) 2024, elaborada por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía(INEGI). Esta encuestanos permite analizar cómo las personas en México distribuyen su día en actividades como el trabajo, el cuiaddo del hogar, el ocio, el estudio y el descanso. Para este análisis tomé la infromación de la base de datos nacional seleccionando únicamente a la población de la Ciudad de México (CDMX). A partir de ahí se limpiaron y organizaron los datos para que el análisis estadístico fuera preciso y confiable
Variable dependiente
La variable dependiente corresponde al tiempo de sueño acotado, expresado en horas por semana. Esta varuable fue construida a partir de la información reportada sobre las horas de sueño en días laborales y días de descanso. Posteriormene se realizó un proceso de validación y acotamienbto para reducir la influencia de valores externos para garantizar una mejor distribución de la variable para los análisis estadísticos.
Variables independientes
Se consideraron diversas variables sociodemográficas que se han identificado como potencialmente aociadas a los patrones del sueño:
Sexo: -Hombre -Mujer
Grupo de edad: -12 a 17 años -18 a 29 años -30 a 44 años -45 a 59 años -60 y más
Nivel escolar: - Hasta la primaria - Secundaria - Bachillerato o equivalente - Superior
Las variables o factores sociodemográficos considerados fueron: sexo, edad, condición de discapacidad, grado de escolaridad, autoadscripción indígena y afromexicana, situación conyugal, el grado de escolaridad, localidad y condición de actividad económica. las variables fueron codificadas como…
En el cuadro 1 se presentan los porcentajes de las categorías de cada variable
| Variable | Categoría | n | % |
|---|---|---|---|
| Sexo | Hombre | 963 | 45.7 |
| Mujer | 1144 | 54.3 | |
| Grupo de edad | 12-17 | 141 | 6.7 |
| 18-29 | 409 | 19.5 | |
| 30-44 | 540 | 25.8 | |
| 45-59 | 479 | 22.9 | |
| 60 y más | 527 | 25.1 | |
| Escolaridad | Hasta la primaria | 253 | 12.0 |
| Secundaria | 431 | 20.5 | |
| Bachillerato o equivalente | 600 | 28.5 | |
| Superior | 822 | 39.0 | |
| Situación conyugal | Casada/Unión libre | 918 | 43.6 |
| Separada/Divorciada | 224 | 10.6 | |
| Viuda | 131 | 6.2 | |
| Soltera | 834 | 39.6 | |
| Autoadscripción indígena | Sí | 208 | 9.9 |
| No | 1896 | 90.1 | |
| Autoadscripción afrodescendiente | Sí | 39 | 1.9 |
| No | 2068 | 98.1 | |
| Condición de discapacidad | Sí | 124 | 5.9 |
| No | 1983 | 94.1 | |
| Condición de actividad económica | Ocupada | 1328 | 63.0 |
| Desocupada/Jubilada/Otra | 237 | 11.2 | |
| Estudiante | 222 | 10.5 | |
| Trabajo doméstico | 320 | 15.2 | |
| Tamaño de localidad | 100,000 y más | 1997 | 94.8 |
| 99,999 o menos | 110 | 5.2 | |
| Note: | |||
| Fuente: Elaboración propia con información de la Encuesta Nacional sobre Uso del Tiempo (ENUT) 2024, INEGI. |
La muestra está integrada, como mencioné anteriormente, por una ligera mayoría de mujeres, quienes –según el INEGI– representan el 54.3% (1,144 personas), mientras que los hombres constituyen el 45.7% (963 personas); lo que implica una mayor representación femenina en la muestra.
En cuanto a la distribución por edad dentro de la ciudad de México, predominan las personas adultas. El grupo de 30 a 44 años (25.8%) es el más numeroso , seguido por las personas de 60 años y más (25.1%) y de 45 a 59 años (22.9%). Los jóvenes de 18 a 29 años representan el 19.5%, mientras que los adolescentes de 12 a 17 años constituyen solo el 6.7%. Esto sugiere que la muestra está compuesta principalmente por población adulta.
Respecto a la escolaridad, el nivel educativo más frecuente es el superior, con 39.0% de los participantes. Le siguen quienes cuentan con bachillerato o equivalente (28.5%), secundaria (20.5%) y hasta primaria (12.0%). Estos datos muestran que la muestra tiene un nivel educativo relativamente alto dentro de la ciudad.
Sobre la situación conyugal, el 43.6% de las personas está casada o vive en unión libre, mientras que el 39.6% es soltera. Las personas separadas o divorciadas representan el 10.6%, y las viudas, el 6.2%.
En cuanto a la auto adscripción indígena, únicamente el 9.9% de la muestra se identifica como indígena. Asimismo, solo el 1.9% se reconoce como afrodescendiente.
El 5.9% de la población reporta tener alguna discapacidad.
Sobre la condición de actividad económica, la mayoría de las personas se encuentra ocupada (63.0%). Sin tomar en cuenta el 15.2% de la población realiza trabajo doméstico no remunerado. El 11.2% de la muestra está desocupada, jubilada o en otra situación, y el 10.5% corresponde a estudiantes. Finalmente, en cuanto al tamaño de localidad, la gran mayoría de la muestra (94.8%) reside en localidades de 100,000 habitantes o más, mientras que solo el 5.2% vive en localidades de 99,999 habitantes o menos, lo cual es consistente con el contexto predominantemente urbano de la Ciudad de México.
Cuadro 2 para la interpretación de las gráficas
| Variable | Categoría | n | Media | DE | LI 95% | LS 95% |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sexo | Hombre | 963 | 50.44 | 9.43 | 49.84 | 51.03 |
| Mujer | 1144 | 50.62 | 9.32 | 50.07 | 51.16 | |
| Grupo de edad | 12-17 | 141 | 55.99 | 7.90 | 54.67 | 57.30 |
| 18-29 | 409 | 50.20 | 8.67 | 49.35 | 51.04 | |
| 30-44 | 540 | 49.86 | 8.74 | 49.12 | 50.60 | |
| 45-59 | 479 | 48.72 | 9.07 | 47.90 | 49.53 | |
| 60 y más | 527 | 51.51 | 10.41 | 50.62 | 52.40 | |
| Escolaridad | Hasta la primaria | 253 | 52.74 | 10.99 | 51.38 | 54.10 |
| Secundaria | 431 | 50.99 | 9.48 | 50.09 | 51.88 | |
| Bachillerato o equivalente | 600 | 50.29 | 9.43 | 49.53 | 51.04 | |
| Superior | 822 | 49.79 | 8.59 | 49.20 | 50.38 | |
| Situación conyugal | Casada/Unión libre | 918 | 49.94 | 9.30 | 49.33 | 50.54 |
| Separada/Divorciada | 224 | 48.92 | 10.31 | 47.56 | 50.28 | |
| Viuda | 131 | 53.20 | 11.13 | 51.27 | 55.12 | |
| Soltera | 834 | 51.20 | 8.72 | 50.61 | 51.80 | |
| Autoadscripción indígena | Sí | 208 | 49.27 | 10.59 | 47.82 | 50.72 |
| No | 1896 | 50.66 | 9.22 | 50.25 | 51.08 | |
| Autoadscripción afrodescendiente | Sí | 39 | 48.47 | 12.54 | 44.41 | 52.54 |
| No | 2068 | 50.57 | 9.30 | 50.17 | 50.97 | |
| Condición de discapacidad | Sí | 124 | 54.11 | 14.28 | 51.57 | 56.65 |
| No | 1983 | 50.31 | 8.93 | 49.92 | 50.70 | |
| Condición de actividad económica | Ocupada | 1328 | 48.98 | 8.67 | 48.51 | 49.45 |
| Desocupada/Jubilada/Otra | 237 | 54.33 | 10.69 | 52.97 | 55.70 | |
| Estudiante | 222 | 53.21 | 8.74 | 52.05 | 54.36 | |
| Trabajo doméstico | 320 | 52.30 | 10.03 | 51.20 | 53.41 | |
| Tamaño de localidad | 100,000 y más | 1997 | 50.61 | 9.38 | 50.20 | 51.03 |
| 99,999 o menos | 110 | 49.06 | 9.04 | 47.35 | 50.76 | |
| Note: | ||||||
| Fuente: Elaboración propia con información de la ENUT 2024. |
Resultados
Análisis bivariado
Empezaremos por explorar mediante gráficas de intervalos de confianza, la variable tiempo de sueño semanal (tssem) de acuerdo a las características sociodemográficas. Para facilitar el análisis, las primeras gráficas muestran los intervalos para las variables dicotómicas.
En la gráfica 1 se compara el tiempo de sueño entre hombres y mujeres.
La Gráfica 1 muestra que las mujeres presentan un tiempo promedio de sueño ligeramente mayor que los hombres. El promedio estimado para las mujeres se sitúa alrededor de 50.6 horas, mientras que para los hombres es de aproximadamente 50.4 horas.
Con la interpretación de esta primera gráfica podemos inferir que no hay diferencias significativas entre el tiempo de sueño de hombres y mujeres en la Ciudad de México. Considerando que los intervalos se cruzan, planteo la hipótesis de que no existen diferencias significativas. Al aplicar la prueba T de student encontré que el p-valor es mayor a 0.5, lo caul confirma que no eixisten diferencias significativas por sexo en el tiempo de sueño en la Ciudad de México. Por lo que no existe evidencia estadísticamente significativa para afirmar que hombres y mujeres difieren en su tiempo promedio de sueño.
Tiempo de sueño por autoadscripción indígena
En la Gráfica 2 se puede observar que las personas que no se auto adscriben como indígenas presentan una media de tiempo de sueño ligeramente superior a la de quienes sí se auto adscriben como indígenas. Sin embargo, los intervalos de confianza al 95% de ambos grupos se superponen ampliamente, lo que indica que la diferencia observada entre las medias no parece ser estadísticamente significativa debido a la menor representación muestral de esta población en la CDMX. Además, el grupo que se auto adscribe como indígena presenta un intervalo de confianza más amplio, lo que refleja una mayor variabilidad en la estimación o un menor tamaño de muestra respecto al grupo que no se auto adscribe dado que solo el 9.9% de la muestra se autodescribe como indígena. En conjunto, la evidencia gráfica sugiere que la auto adscripción indígena no está asociada con diferencias importantes en el tiempo promedio de sueño en la Ciudad de México.
Tras haber realizado la prueba t de student logré confirmar que no existen diferencias significativas entre el tiempo de sueño según la autoadscripción indígena en la ciudad de México, esto puede tener que ver con el tamaño dela muestra, por lo que sería necesario tener eso en consideración si se desea realizar un análisis más profundo sobre el tiempo de sueño con relación con la autoadscripción indígena.
Tiempo de sueño por autoadscripción afromexicana
La Gráfica 3 presenta el tiempo promedio de sueño según la autoadscripción afromexicana en la Ciudad de México. Se observa que las personas que no se auto adscriben como afromexicanas registran una media de tiempo de sueño ligeramente superior a la de quienes sí se auto adscriben. No obstante, los intervalos de confianza al 95% se superponen, por lo que la evidencia gráfica no permite afirmar que exista una diferencia estadísticamente significativa entre ambos grupos. Asimismo, el intervalo de confianza del grupo que se auto adscribe como afromexicano es considerablemente más amplio, lo que sugiere una menor precisión en la estimación de la media, debido a que la población de la ciudad de méxico que se autodescribe como afromexicana solo representa el 1.9% de la muestra. En este sentido los resultados indican que la autoadscripción afromexicana no parece estar asociada con diferencias importantes en el tiempo promedio de sueño en la población analizada.
Tras haber realizado la prueba t de student puedo confirmar que no existen diferencias significativas entre el tiempo de sueño según la autoadscripción afromexicana, sin embargo, quienes sí se reconocen como afromexicanos duermen 0.77 horas menos que las personas que no.
A pesar de que no hubo diferencias significativas en las dos gráficas anteriores, tiene sentido pensar que puede existir una relación entre la autodescripción y el tiempo de sueño, pues dentro de la lógica de la ciudad, la población racializada puede enfrentarse a una mayor precarización que la población reconocida como criolla habitante en el país.
Tiempo de sueño por discapacidad
La Gráfica 4 muestra el tiempo promedio de sueño según la condición de discapacidad en la Ciudad de México. Se observa que las personas con discapacidad presentan un tiempo promedio de sueño mayor que aquellas que no reportan alguna discapacidad.
A diferencia de las gráficas anteriores, los intervalos de confianza al 95% de ambos grupos prácticamente no se superponen, lo que señala la existencia de una diferencia estadísticamente significativa entre las medias. Asimismo, el grupo de personas con discapacidad presenta un intervalo de confianza más amplio, indicando una menor precisión en la estimación de la media, considero que la razón de esto es que dentro de la muestra poblacional sólo el 5.9% reportó poseer alguna discapacidad. En conjunto, la evidencia gráfica sugiere que la condición de discapacidad sí está asociada con diferencias en el tiempo promedio de sueño de la población analizada. A diferencia de las variables de autoadscripción indígena y afromexicana, donde las diferencias eran pequeñas y los intervalos de confianza se traslapaban, en esta gráfica la separación entre las medias es mucho más evidente. Por ello, aquí sí es apropiado señalar que existe evidencia gráfica de una diferencia entre los grupos.
Tras haber realizado la prueba t de student puedo afirmar que sí existe una diferencia significativa entre el tiempo de sueño de las personas con discapacidad con respecto a las personas que no poseen alguna discapacidad. Personalmente relaciono este hecho con que, en el mundo laboral y social en la ciudad de méxico, las personas con discapacidad quedan relegadas y por fuera de los modelos de producción y socialidad que se llegan a establecer dentro de la ciudad. Sin embargo, en este gráfico no se toma en cuenta a la población discapacitada que se encuentra en situación de vulnerabilidad –sin hogar– o que es económicamente activa, por lo que afirmar que las personas con discapacidad duermen más solo por el hecho de tener una discapacidad sería errado y peligroso.
Tiempo de sueño por localidad
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: tssem_a by tam_loc
## t = 1.7585, df = 122.3, p-value = 0.08117
## alternative hypothesis: true difference in means between group 100,000 y más and group 99,999 o menos is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.1960673 3.3153189
## sample estimates:
## mean in group 100,000 y más mean in group 99,999 o menos
## 50.61417 49.05455##
## Two Sample t-test
##
## data: tssem_a by tam_loc
## t = 1.7007, df = 2105, p-value = 0.08914
## alternative hypothesis: true difference in means between group 100,000 y más and group 99,999 o menos is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.2387649 3.3580165
## sample estimates:
## mean in group 100,000 y más mean in group 99,999 o menos
## 50.61417 49.05455Se acotaron los tamaños de localidad para la ciudad de méxico, dado que, como mencioné en el conexto de la ciudad de México, al ser un territorio totalmente urbanizaddo, dento de este territorio no se presentan localidades de menos de 99,999 o menos personas.
La Gráfica 5 muestra el tiempo promedio de sueño según el tamaño de la localidad en la Ciudad de México. Se observa que las personas que residen en localidades de 100,000 habitantes o más presentan una media de tiempo de sueño ligeramente superior a la de quienes viven en localidades de 99,999 habitantes o menos. Sin embargo, los intervalos de confianza al 95% se superponen ampliamente, por lo que la evidencia gráfica no permite afirmar que exista una diferencia estadísticamente significativa entre ambos grupos. Además, el intervalo de confianza correspondiente a las localidades de menor tamaño es considerablemente más amplio, lo que indica una menor precisión en la estimación de la media, posiblemente debido a una mayor variabilidad de los datos o a un menor número de observaciones. En conjunto, los resultados sugieren que el tamaño de la localidad no parece estar asociado con diferencias importantes en el tiempo promedio de sueño de la población analizada. Tras haber realizado la prueba t de student puedo confirmar que no existen diferencias significativas entre el tiempo de sueño de los habitantes de que residen en localidades de 100,000 habitantes o más en relación con quienes viven en localidades de 99,999 habitantes o menos, sin embargo, si hay una diferencia de una hora. Según la página de Data.salud de la CDMX, las alcaldías menos pobladas son: Cuajimalpa, Magdalena contreras y Milpa Alta; estas alcaldías se ubican en las zonas más alejadas del centro de la ciudad por lo que, considero, su población tiene que acomodar sus tiempos de sueño para poder participar en las actividades económicas de la ciudad, que generalmente se ubican alrededor o dentro del centro de la ciudad.
Ahora vamos a analizarel tiempo de sueño por grupos de edad
En la gráfica 6 se muestra el tiempo semanal de sueño según el grupo de edad. En este sentido, el tiempo semanal de sueño presenta diferencias significativas según el grupo de edad (ANOVA: F = 19.37, p < 0.001). Los adolescentes de 12 a 17 años registran el mayor promedio de sueño (≈56 horas semanales), mientras que el promedio disminuye en los grupos de 18 a 29, 30 a 44 y alcanza su valor más bajo entre los 45 y 59 años (≈49 horas). En las personas de 60 años y más se observa un ligero incremento en las horas de sueño, aunque sin alcanzar los niveles registrados durante la adolescencia. En conjunto, los resultados sugieren una tendencia de disminución del tiempo de sueño conforme aumenta la edad hasta la adultez media, seguida de una recuperación parcial en la vejez; esto en relación con que, a partir de los 17 años (o antes) se empieza a participar en el sistema productivo de la ciudad. A partir de los 60 años el tiempo de sueño se recompone porque, dentro del sistema de producción de la ciudad, la vejez ya no tiene papel ni lugar en el trabajo. Tras haber realizado la prueba Tukey, se pueden apreciar con mayor claridad las diferencias significativas entre el tiempo de sueño por edad. En este sentido, la edad si fue significativa para la relación entre el tiempo de sueño, pero la variable solo sirve para explicar el 4% de la variable de tiempo de sueño.
Horas de sueño por grado de escolaridad
La Gráfica 7 muestra el tiempo promedio semanal de sueño de la población según el grado de escolaridad. Se observa una tendencia decreciente conforme aumenta el nivel educativo, ya que las personas con estudios de hasta primaria registran el mayor promedio de horas de sueño, mientras que quienes cuentan con educación superior presentan el menor promedio. Los grupos con secundaria y bachillerato o equivalente se ubican en valores intermedios, siguiendo el mismo patrón descendente. Esta distribución sugiere que, en la población analizada, un mayor nivel de escolaridad se relaciona con una ligera reducción en el tiempo dedicado al sueño.
El análisis de varianza (ANOVA) confirma que existen diferencias estadísticamente significativas entre las medias de los distintos niveles educativos (F = 6.936; p < 0.001), lo que indica que el grado de escolaridad está asociado con variaciones en el tiempo promedio semanal de sueño. No obstante, las comparaciones múltiples de Tukey muestran que estas diferencias no se presentan entre todos los grupos. En particular, las diferencias significativas se observan entre las personas con estudios de hasta primaria y aquellas con bachillerato o equivalente, así como entre quienes tienen hasta primaria y quienes alcanzaron el nivel superior. En contraste, las comparaciones entre secundaria, bachillerato y educación superior no resultan estadísticamente significativas, lo que sugiere que, una vez superado el nivel básico, las diferencias en el tiempo de sueño son relativamente pequeñas.
En conjunto, los resultados muestran que el tiempo promedio semanal de sueño tiende a disminuir conforme aumenta el nivel educativo, aunque esta reducción se concentra principalmente al comparar a las personas con menor escolaridad frente a aquellas que alcanzaron niveles educativos más altos. Una posible explicación es que los mayores niveles de escolaridad suelen estar asociados con una mayor carga académica o laboral y con rutinas más demandantes, lo que podría reducir el tiempo disponible para dormir. Esto, además, en relación con los grupos de edad puede sugerir que, tras haber entrado en un rango de edad de productividad económica, aunado con el grado educativo el tiempo de sueño disminuye. Puesto que, en la actualidad, las personas que asisten a la primaria y la secundaria, son generalmente menores de edad, grupos etarios que aún no pueden (o deben) trabajar y que, por lo tanto, pueden tener mayor posibilidad de dormir.
En el caso de la ciudad de méxico el efecto del factor de la escolaridad es muy pequeño, de 0.009.La variable de escolaridad si fue significativa para la comparación de los tiempos de sueño, pero la variable solo sirve para explicar el 0.9% de la variable de tiempo de sueño.
Ahora el tiempo de sueño por situación conyugal
La Gráfica 8 muestra el tiempo promedio semanal de sueño de la población según la situación conyugal. Para determinar si existen diferencias significativas en el tiempo de sueño semanal reportado según la situación conyugal, se realizó un Análisis de Varianza (ANOVA) de un factor. Los resultados indican que la situación conyugal tiene un efecto estadísticamente significativo sobre las horas semanales de sueño, F(3, 2103) = 8.51, p < 0.001. El tamaño del efecto calculado mediante Eta cuadrado (eta^2 = 0.012) sugiere que la situación conyugal explica el 1.2% de la variabilidad total en las horas de sueño. Los hallazgos muestran un patrón claro donde las personas viudas (media approx 53.2 horas) y solteras (media approx 51.2 horas) disponen de mayor tiempo semanal dedicado al sueño, mientras que las personas casadas o en unión libre (approx 50.0 horas) y separadas o divorciadas (approx 48.9 horas) presentan las medias más bajas de descanso.
Este comportamiento puede tener relación directa sobre el uso del tiempo y el trabajo no remunerado. Por un lado, la convivencia en pareja y las dinámicas familiares/monoparentales suelen implicar mayores cargas de trabajo doméstico, de cuidado y demandas socioemocionales, lo cual reduce el margen de tiempo libre y horas de descanso. Por otro lado, aunque el tamaño del efecto es modesto (eta^2 = 1.2%), resulta estadísticamente robusto dada la dimensión muestral y evidencia cómo el estado civil actúa como un determinante social moderador de los hábitos de descanso en la población.
Ahora vamos por tiempo de sueño por actividad económica
Para el factor de la actividad económica está cerca de ser mediano, de 0.05.La variable de la actividad económica es significativa para la comparación de los tiempos de sueño y, además, sirve para explicar el 5% de la variable de tiempo de sueño.
Considero que esta es una de las variabes mmássignificativas para el estudio del tiempo del sueño, pues el trabajo (la actividad económica) es un determinante fundamental para la estructuración de la rutina diaria de la población. Si se entra a trabajar a las 7 am, es necesario (redularmente) levantarse a las 5 am, por lo que también es importante dormirse tempraño para al amenos logara un tiempo de sueño de 5 a 6 horas. Esto toamdno en cuenta que las jornadas laborales van de las 8 alas 10 horas y que, además, los tiempos de traslado pueden variar de 1 a 3 horas dependiendo la ubicación de residencia de la población.
| Variable | Prueba | t/F | gl | p | Tamaño del efecto | Medida |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sexo | t de Welch | -0.441 | 2036.39 | 0.660 | -0.019 | d de Cohen |
| Grupo de edad | ANOVA | 19.370 | 4.00 | <0.001 | 0.036 | η² |
| Escolaridad | ANOVA | 6.936 | 3.00 | <0.001 | 0.010 | η² |
| Situación conyugal | ANOVA | 8.507 | 3.00 | <0.001 | 0.012 | η² |
| Autoadscripción indígena | t de Welch | -1.818 | 242.67 | 0.070 | -0.148 | d de Cohen |
| Autoadscripción afrodescendiente | t de Welch | -1.039 | 38.79 | 0.305 | -0.224 | d de Cohen |
| Condición de discapacidad | t de Welch | 2.928 | 129.09 | 0.004 | 0.407 | d de Cohen |
| Condición de actividad económica | ANOVA | 36.770 | 3.00 | <0.001 | 0.050 | η² |
| Tamaño de localidad | t de Welch | 1.758 | 122.30 | 0.081 | 0.167 | d de Cohen |
| Fuente: Elaboración propia con información de la ENUT 2024. |
Modelo de regresión lineal múltiple
| Variable | Categoría | β | EE | p |
|---|---|---|---|---|
| Sexo | Hombre (referencia) | |||
| Mujer | -0.07 | 0.42 | 0.867 | |
| Grupo de edad | 12-17 (referencia) | |||
| 18-29 | -5.57 | 1.12 | <0.001 | |
| 30-44 | -5.54 | 1.27 | <0.001 | |
| 45-59 | -7.11 | 1.27 | <0.001 | |
| 60 y más | -7.04 | 1.31 | <0.001 | |
| Escolaridad | Hasta primaria (referencia) | |||
| Secundaria | -1.36 | 0.76 | 0.074 | |
| Bachillerato o equivalente | -1.63 | 0.74 | 0.028 | |
| Superior | -1.67 | 0.74 | 0.025 | |
| Situación conyugal | Casada / Unión Libre (referencia) | |||
| Separada/Divorciada | -0.54 | 0.68 | 0.434 | |
| Viuda | 1.26 | 0.91 | 0.169 | |
| Soltera | 0.54 | 0.53 | 0.307 | |
| Autoadscripción indígena | No (referencia) | |||
| Sí | -0.77 | 0.71 | 0.278 | |
| Autoadscripción afrodescendiente | No (referencia) | |||
| Sí | -1.56 | 1.50 | 0.299 | |
| Condición de discapacidad | No (referencia) | |||
| Sí | 2.89 | 0.87 | <0.001 | |
| Condición de actividad económica | Ocupada (referencia) | |||
| Desocupada/Jubilada/Otra | 5.19 | 0.72 | <0.001 | |
| Estudiante | -0.03 | 0.95 | 0.971 | |
| Trabajo doméstico | 3.12 | 0.64 | <0.001 | |
| Tamaño de localidad | 100,000 y más (referencia) | |||
| 99,999 o menos | -1.58 | 0.92 | 0.086 | |
| Fuente: Elaboración propia con información de la ENUT 2024. |
#Discusión y conclusiones