2 Cohesión Horizontal

La dimensión horizontal está dirigida hacia la cohesión dentro de la sociedad civil y posee indicadores subjetivos y objetivos. Los indicadores subjetivos incluyen la cohesión entre los ciudadanos individuales, así como la cohesión entre diferentes grupos sociales, mientras que los indicadores objetivos incluyen cómo se manifiesta la cohesión, a partir del grado de participación social de las personas. Se compone de 3 subdimensiones:

Sentido de Pertenencia
Calidad de Vida en el Vecindario
Redes Sociales

2.1 Sentido de Pertenencia

Busca medir el grado en que las personas se sienten parte de una comunidad política nacional, el orgullo de pertenecer a ella, a sus instituciones, tradiciones y costumbres.

LAPOP incluye dos indicadores que miden orgullo sobre el sistema político y necesidad de apoyar el sistema político del país. Por su lado, WVS incluye preguntas sobre orgullo de pertenecer al país y sobre la posibilidad de luchar en una guerra por el país. La Tabla 2.1 muestra los principales estadísticos descriptivos de estas variables.

Tabla 2.1: Descriptivos indicadores de interés – Sentido de Pertenencia

2.1.1 Correlaciones

Figura 2.1: Correlación indicadores de interés – Sentido de Pertenencia

Nota. La correlación se realizó con datos imputados.

La Figura 2.1 muestra la correlación entre los indicadores de la subdimensión Sentido de Pertenencia. Se muestra una correlación muy alta y significativa entre Orgullo con el sistema político y el deber de apoyar el sistema político (r=0.9; p<0.001) y una correlación alta entre la Voluntad de luchar por el país y el orgullo nacional (r=0.64; p<0.001). El resto de las correlaciones son bajas, negativas o incluso negativas.

Por criterios estadísticos y teóricos, se dejará una única variable: Orgullo Nacional (WVS).

2.2 Calidad de vida en el vecindario

LAPOP incluye varios indicadores de calidad de vida urbana (principalmente, acceso a servicios básicos), así como indicadores subjetivos y objetivos de calidad. Por otro lado, la WVS incluye un indicador de confianza en los vecinos. La Tabla 2.2 muestra los principales descriptivos de esta subdimensión.

Tabla 2.2: Descriptivos indicadores de interés – Calidad de Vida en el Vecindario

2.2.1 Correlaciones

Figura 2.2: Correlación indicadores de interés – Calidad de Vida Urbana

La Figura 2.2 muestra la asociación entre todas las variables incluidas inicialmente en esta subdimensión. Tomando esta información como referencia, se estimarán promedios simples entre los indicadores con las correlaciones más altas, dejando tres variables: (a) Servicios básicos; (b) Seguridad urbana; y (c) Confianza en vecinos.

2.2.2 Correlaciones variables promediadas

Figura 2.3: Correlación subdimensiones propuestas – Calidad de Vida Urbana

La Figura 2.3 muestra la asociación entre estas tres variables construidas. Por un lado, la asociación entre servicios básicos y las otras dos variables van de muy baja a moderada. Por otro lado, la asociación entre seguridad urbana y confianza en vecinos es alta y significativa (r=0.49; p<0.001).

Con esta información disponible, se eliminarán las variables de acceso a servicios básicos, dejando solo aquellas relacionadas con seguridad urbana y confianza en vecinos.

2.3 Redes

LAPOP incluye preguntas de participación cívica en organizaciones civiles, tales como organizaciones religiosas, escolares y vecinales, además de un indicador de confianza interpersonal. Por su lado, la WVS incluye indicadores de comportamiento “antisocial”, que fueron invertidas para medir comportamiento cívico o prosocial. La Tabla 2.3 muestra los principales estadísticos descriptivos de esta subdimensión.

Tabla 2.3: Descriptivos indicadores de interés – Redes

2.3.1 Correlaciones

Figura 2.4: Correlación indicadores de interés – Redes

La Figura 2.4 muestra las correlaciones entre todos los indicadores disponibles. Para simplificar la información, se estimaron promedios simples entre las variables con las correlaciones más altas.

2.3.2 Correlaciones variables promediadas

Figura 2.5: Correlación subdimenesiones propuestas – Redes Sociales y Sociabilidad

La Figura 2.5 incluye las correlaciones entre estas variables construidas. Por un lado, la correlación entre sociabilidad y las otras dos variables es alta, pero son negativas. Por otro lado, la correlación entre confianza interpersonal y conducta prosocial es alta y significativa (r=0.61; p<0.01).

Por lo tanto, se eliminarán los indiciadores de sociabilidad, pues la correlación negativa dificultaría la interpretación sustantiva del indice.

2.4 Análisis Factorial Exploratorio

2.4.1 Propuesta A: 4 factores con indicadores de pertenencia WVS

Esta propuesta incluye los indicadores subjetivos y objetivos de seguridad de LAPOP (aoj11 y vic1ext), los indiciadores de comportamiento prosocial de WVS (evadir_impuestos, aceptar_soborno, evadir_transporte), el indicador de confianza en vecinos de WVS (confiar_vecinos) y el de confianza interpersonal de LAPOP (it1).

Adecuación de los datos

Figura 2.6: Correlación indicadores propuesta a

En general, en la Figura 2.6 se observan correlaciones sobre 0,3 y 0,5. Sin embargo, el indicador de orgullo nacional muestra correlaciones más inconsistentes con el resto de los indicadores

KMO: índice general y por variable
Variable	MSA
KMO Overall	0,701
seguridad_subjetiva_lapop	0,710
evadir_transporte_wvs	0,888
evadir_impuestos_wvs	0,630
aceptar_soborno_wvs	0,669
confiar_vecinos_wvs	0,753
confianza_interpersonal_lapop	0,802
seguridad_objetiva_lapop	0,637
orgullo_nacional_wvs	0,254

Test de esfericidad de Bartlett
Statistic	df	p_value
1489,514	28	0

Tanto el KMO (0,7) como el test de esfericidad de Bartlett (\(\chi^2\)= 1489,5; p<0,001, df=28) indican que los datos son adecuados para realizar un análisis factorial.

Análisis Paralelo

Análisis paralelo propuesta A Parallel analysis suggests that the number of factors = 2 and the number of components = NA

El análisis paralelo sugiere la existencia de dos factores.

Modelo con dos factores

Parallel analysis suggests that the number of factors =  2  and the number of components =  NA

Factor Analysis
	Factor 1	Factor 2	Communality
seguridad_subjetiva_lapop	0.03	0.73	0.54
evadir_transporte_wvs	0.79	0.30	0.79
evadir_impuestos_wvs	1.01	-0.10	0.99
aceptar_soborno_wvs	0.90	0.06	0.84
confiar_vecinos_wvs	0.31	0.76	0.75
confianza_interpersonal_lapop	0.38	0.69	0.72
seguridad_objetiva_lapop	-0.13	0.62	0.37
orgullo_nacional_wvs	0.37	-0.38	0.23
Total Communalities			5.26
Cronbach's α	0.94	0.69

La varianza explicada por los dos factores es de un 66%. El indicador de orgullo nacional no se anida bien en ningún factor. El RMSEA (0,273) sugiere un mal ajuste del modelo.

Factor Analysis
	Factor 1	Factor 2	Factor 3	Communality
seguridad_subjetiva_lapop	-0.10	0.80	0.08	0.57
evadir_transporte_wvs	0.80	0.20	-0.02	0.80
evadir_impuestos_wvs	0.99	-0.15	0.13	0.98
aceptar_soborno_wvs	1.01	-0.10	-0.13	0.90
confiar_vecinos_wvs	0.27	0.71	-0.09	0.75
confianza_interpersonal_lapop	0.24	0.77	0.14	0.78
seguridad_objetiva_lapop	-0.17	0.61	-0.10	0.37
orgullo_nacional_wvs	-0.04	0.01	1.01	0.99
Total Communalities				6.14
Cronbach's α	0.94	0.85

La varianza explicada sube a un 77% y orgullo nacional ahora sí anida dentro de un factor. Sin embargo, los índices de ajuste no mejoran (RMSEA= 0,276)

Factor Analysis
	Factor 1	Factor 2	Factor 3	Factor 4	Communality
seguridad_subjetiva_lapop	-0.03	0.10	0.93	0.12	0.93
evadir_transporte_wvs	0.72	0.27	0.00	-0.03	0.80
evadir_impuestos_wvs	0.96	-0.05	-0.06	0.18	0.98
aceptar_soborno_wvs	1.06	-0.13	0.03	-0.14	0.93
confiar_vecinos_wvs	-0.07	1.09	-0.11	-0.12	0.99
confianza_interpersonal_lapop	0.10	0.66	0.19	0.10	0.71
seguridad_objetiva_lapop	0.00	-0.10	0.81	-0.12	0.63
orgullo_nacional_wvs	-0.02	-0.06	-0.02	0.85	0.73
Total Communalities					6.70
Cronbach's α	0.94	0.87	0.80

La varianza explicada sube el 84%, aunque los autovalores del factor 4 están bajo el umbral recomendado (0,63). Con todo, todas las comunalidades están por sobre 0,5 y el índice RMSEA en significativo al 90% de confianza (0,052).

Se rotó el modelo para obtener una solución clara. Se utilizado el método oblimin, asumiendo correlación entre los factores.

Factor Analysis
	Factor 1	Factor 2	Factor 3	Factor 4	Communality
seguridad_subjetiva_lapop	-0.01	0.93	0.08	0.08	0.93
evadir_transporte_wvs	0.72	0.03	0.28	-0.00	0.80
evadir_impuestos_wvs	0.93	-0.05	0.00	0.19	0.98
aceptar_soborno_wvs	1.01	0.03	-0.06	-0.13	0.93
confiar_vecinos_wvs	-0.00	-0.01	1.00	-0.07	0.99
confianza_interpersonal_lapop	0.14	0.25	0.61	0.12	0.71
seguridad_objetiva_lapop	-0.00	0.79	-0.09	-0.16	0.63
orgullo_nacional_wvs	0.02	-0.02	-0.06	0.84	0.73
Total Communalities					6.70
Cronbach's α	0.94	0.80	0.87

Se logra una solución clara:

Factor 1 (32% de varianza explicada): Agrupa los indicadores de comportamiento prosocial de la encuesta mundial de valores.
Factor 2: (21% de varianza explicada): Agrupa los indicadores subjetivos y objetivos de seguridad de LAPOP
Factor 3 (21% de la varianza explicada): Agrupa los indicadores de confianza en la comunidad e interpersonal
Factor 4 (10% de la varianza explicada): Incluye únicamente el indicador de Orgullo nacional de la Encuesta Mundial de Valores.

Correlaciones subdimensiones

Se calculó el promedio simple de los indicadores incluidos en cada factor y se hizo un análisis de correlación entre los índices resultantes. Se observa que el indicador de orgullo nacional sigue mostrando correlaciones bajas con las demás.

Correlaciones subdimensiones solo LAPOP

Por último, se hizo un ejercicio similar pero incluyendo únicamente indicadores incluidos en LAPOP. El resultado de esto, es que dos subdimensiones (orgullo nacional y comportamiento prosocial) quedan fuera del análisis. Sin embargo, la correlación entre las dos subdimensiones restantes es buena (0,53).

2.4.2 Propuesta B: 4 factores son indicadores de pertenencia LAPOP

Se hizo el mismo ejercicio pero esta vez incluyendo los indicadores de pertenencia y orgullo institucional de LAPOP con el fin de comparar su rendimiento estadístico con los de la WVS.

A primera vista, las correlaciones de estos dos nuevos indicadores mejoran en relación a los indicadores de la WVS

KMO: índice general y por variable
Variable	MSA
KMO Overall	0,760
seguridad_subjetiva_lapop	0,750
evadir_transporte_wvs	0,848
evadir_impuestos_wvs	0,701
aceptar_soborno_wvs	0,771
confiar_vecinos_wvs	0,790
confianza_interpersonal_lapop	0,873
seguridad_objetiva_lapop	0,619
orgullo_sist_politico_lapop	0,719
deber_apoyar_sist_politico_lapop	0,693

Test de esfericidad de Bartlett
Statistic	df	p_value
1862,051	36	0

Como era de esperar, KMO (0,76) y el test de esfericidad de Bartlett (\(\chi^2\)= 1862,05; p<0,001, df=36) indican que los datos son adecuados para realizar un análisis factorial.

Factor Analysis
	Factor 1	Factor 2	Factor 3	Factor 4	Communality
seguridad_subjetiva_lapop	0.02	0.08	0.00	0.90	0.88
evadir_transporte_wvs	0.76	-0.11	0.28	0.02	0.82
evadir_impuestos_wvs	1.03	0.13	-0.19	-0.08	0.97
aceptar_soborno_wvs	0.99	-0.05	-0.06	0.02	0.88
confiar_vecinos_wvs	-0.09	-0.02	1.12	-0.10	0.99
confianza_interpersonal_lapop	0.15	0.14	0.54	0.19	0.71
seguridad_objetiva_lapop	-0.05	-0.08	-0.06	0.85	0.63
orgullo_sist_politico_lapop	0.03	0.92	-0.03	0.05	0.87
deber_apoyar_sist_politico_lapop	-0.05	1.00	0.03	-0.07	0.95
Total Communalities					7.70
Cronbach's α	0.94	0.95	0.87	0.80

Los factores se comportan de manera similar a la propuesta anterior, con el modelo de 4 factores logrando un mejor ajuste estadístico. Todos los factores logran eigenvalues por sobre 0,7 y en conjunto explican una varianza del 86%. Todas las comunalidades se encuentran sobre el 50%. Los índices de bondad implican un buen ajuste.

Al igual que en la propuesta anterior, se realizó una rotación oblimin para dar con una solución más clara.

Factor Analysis
	Factor 1	Factor 2	Factor 3	Factor 4	Communality
seguridad_subjetiva_lapop	0.02	0.08	0.90	0.02	0.88
evadir_transporte_wvs	0.76	-0.09	0.06	0.29	0.82
evadir_impuestos_wvs	0.99	0.12	-0.07	-0.10	0.97
aceptar_soborno_wvs	0.95	-0.05	0.04	0.01	0.88
confiar_vecinos_wvs	-0.01	0.04	-0.00	0.98	0.99
confianza_interpersonal_lapop	0.18	0.16	0.24	0.50	0.71
seguridad_objetiva_lapop	-0.05	-0.08	0.84	-0.04	0.63
orgullo_sist_politico_lapop	0.04	0.90	0.07	-0.01	0.87
deber_apoyar_sist_politico_lapop	-0.02	0.97	-0.04	0.04	0.95
Total Communalities					7.70
Cronbach's α	0.94	0.95	0.80	0.87

      ML2               ML3                ML4               ML1          
 Min.   :-3,9676   Min.   :-2,85201   Min.   :-2,3624   Min.   :-1,68336  
 1st Qu.:-0,1881   1st Qu.:-0,68320   1st Qu.:-0,9611   1st Qu.:-0,67440  
 Median : 0,1847   Median : 0,04800   Median :-0,2935   Median :-0,17912  
 Mean   :-0,0194   Mean   :-0,00731   Mean   :-0,1774   Mean   :-0,02111  
 3rd Qu.: 0,4680   3rd Qu.: 0,78567   3rd Qu.: 0,3779   3rd Qu.: 0,79496  
 Max.   : 1,2204   Max.   : 2,61186   Max.   : 2,5127   Max.   : 1,75157  
 NA's   :105       NA's   :105        NA's   :105       NA's   :105

Se genera una solución similar a la anterior con los siguientes factores identificados:

Factor 1 (29% de varianza explicada): Indicadores de comportamiento prosocial de la WVS
Factor 2 (21% de varianza explicada): Indicadores de orgullo e identificación institucional de LAPOP.
Factor 3 (18% de varianza explicada): Indicadores subjetivos y objetivos de seguridad de LAPOP.
Factor 4 (17% de varianza explicada): Indicadores de confianza en la comunidad e interpersonal.

Correlaciones subdimensiones

En esta nueva propuesta, todas las correlaciones son superiores a 0,3, salvo las de seguridad y comportamiento prosocial.

Correlaciones subdimensiones solo LAPOP

Al igual que en la propuesta anterior, se incluye una versión que cuenta exclusivamente con indicadores de LAPOP, lo que implica perder la subdimensión de comportamiento prosocial. Todas las correlaciones se mantienen sobre 0,3.