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Perspectiva multidimensional de la pobreza en los hogares colombianos

  • Medina-Hernández, Edith Johana ; Sierra-Ibañez, Luis Francisco [2] ; Domínguez-Monterrosa, Andy Rafael [1]
    1. [1] Universidad Tecnológica de Bolívar

      Universidad Tecnológica de Bolívar

      Colombia

    2. [2] Colegio Salesiano San Pedro Claver de Cartagena, Cartagena, Colombia
  • Localización: Sociedad & Economía, ISSN-e 2389-9050, ISSN 1657-6357, Nº. 44, 2021 (Ejemplar dedicado a: Número 44 (Septiembre - Diciembre 2021); e10110494)
  • Idioma: español
  • DOI: 10.25100/sye.v0i44.10734
  • Títulos paralelos:
    • Multidimensional Perspective of Poverty in Colombian Households
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En este estudio, se analizan los últimos datos del Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) en Colombia, publicados por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE); examinando privaciones en los hogares del país y variables sociodemográficas de las personas que los integran. Se busca caracterizar los factores condicionantes de la pobreza según regiones, a través de un análisis cuantitativo de carácter descriptivo y mediante la aplicación de la técnica multivariante: Análisis de Componentes Principales (PCA). Los resultados obtenidos muestran que variables como el número de integrantes del hogar, su logro educativo y el acceso al empleo formal, determinan diferencias considerables entre los hogares considerados como pobres y no pobres. Adicionalmente, se observa preponderancia de circunstancias de pobreza en las regiones costeras del país y la región amazónica.

    • English

      This study analyzes the latest data of the Multidimensional Poverty Index (IPM) in Colombia, published by the National Administrative Department of Statistics (DANE); examining deprivations in the country’s households and sociodemographic variables of the people who are part of them. The aim is to characterize the conditioning factors of poverty according to regions, through a descriptive quantitative analysis and by applying the multivariate technique: Principal Component Analysis (PCA). The results obtained show that variables such as the number of household members, their educational attainment and access to formal employment determine considerable differences between households considered poor and non-poor. In addition, a preponderance of poverty circumstances is observed in the coastal regions of the country and the Amazon region.

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