Aproximación Empírica A La Salud Y Los hábitos Sexuales

Aproximación empírica la salud y los hábitos sexuales

ROBERTO GÁSQUEZ MENDOZA

Microeconometría-MOE. Enero 2011

1.- INTRODUCCIÓN

En el presente trabajo tratamos de analizar una encuesta proveniente del Instituto Nacional de Estadística (INE) acerca de la salud y de los hábitos sexuales de la población.

En concreto, esta encuesta engloba una muestra de 10.838 personas. En ella, el entrevistador ha realizado un sinfín de preguntas a los entrevistados. Estas preguntas van desde las típicas: edad, nacionalidad, nivel de estudios, etc., hasta preguntas mucho más personales como son: ¿cuándo tuviste tu primera relación sexual?, ¿alguna vez te han diagnosticado una Enfermedad de Transmisión Sexual (ETS)?, etc.

El objetivo del trabajo será, por tanto, intentar analizar las relaciones que puede haber entre las diferentes características de las personas y alguna variable que nos ofrezca información acerca de la salud “sexual” de las mismas.

En siguiente apartado realizaremos nuestro modelo y finalmente presentaremos nuestras conclusiones.

2.- EL MODELO

En la encuesta, podemos observar que las preguntas más personales están clasificadas en tres submuestras. En particular: varones heterosexuales, varones homosexuales y mujeres. Estas preguntas de carácter más personal realizadas por el investigador no son las mismas en función de si el individuo es hombre heterosexual, homosexual o mujer. Esta característica provoca que no podamos analizar el total de la muestra de forma homogénea, ya que no tenemos las mismas variables para los mismos subgrupos. Esta singularidad induce que nos tengamos que centrar en un solo colectivo para efectuar la estimación pertinente. Específicamente, el subgrupo que analizaremos será el de hombres heterosexuales, porque es el subgrupo con más individuos, y a su vez es más homogéneo que el de mujeres, ya que el de mujeres incluye tanto a mujeres heterosexuales como a mujeres homosexuales.

A la hora de seleccionar las variables oportunas para realizar el estudio, hemos considerado que la variable que tiene un mayor interés para ser explicada, es decir, la variable que consideraremos en el modelo como dependiente, es la variable siguiente: ¿alguna vez te han diagnosticado una ETS?, la cual nos ofrece una visión fidedigna de la salud “sexual” de los individuos.

Obviamente, esta variable es del tipo binario, ya que las posibles respuestas de los individuos sólo pueden ser sí o no.

Cuando tenemos una variable dependiente binaría, sabemos que ya no se puede realizar la estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), porque este método de probabilidad lineal presenta una serie de inconvenientes:

Las probabilidades predichas pueden caer fuera del intervalo [0,1], en el que 0 significa que sí le ha sido diagnosticado alguna vez una ETS; y 1 significa que nunca le ha sido diagnosticado una ETS. Es decir, si estimamos un modelo que tiene una variable dependiente binaria por MCO podemos obtener probabilidades negativas y superiores a 1, lo cual carece de sentido.

Cuando se estima por MCO, la probabilidad marginal es constante. Sin embargo, en los modelos en los que tenemos una variable dependiente binaria no tiene mucho sentido que tengan la misma probabilidad de realización todos los individuos ante un mismo cambio en alguna de las variables explicativas del modelo.

Estos inconvenientes han provocado que este tipo de modelos sean estimados por modelos no lineales como el Logit o el Probit. Ambos modelos, al ser no lineales, deben ser estimados por Máxima Verosimilitud (MV); y no poseen los inconvenientes que teníamos si se estimaba por MCO.

Para completar el modelo a estudiar debemos seleccionar una serie de variables explicativas que nos permitan revelar el comportamiento de la variable dependiente. Las variables explicativas que, a nuestro entender, son las más relevantes y pueden

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