Despacho del Viceministro de Planificación y Desarrollo Económico Dirección de Desarrollo Humano y Empleo Mortalidad infantil y de menores de 5 años (Estudio probabilístico de sus determinantes mediante el modelo logit) julio 2003 Introducción Un problema socio-demográfico importante existente en los países menos desarrollados, es la alta incidencia en la población de muertes referentes a niños menores de un año de edad (mortalidad infantil) y de manera más general los decesos en el grupo de menores de 5 años. Las investigaciones científicas han demostrado que existe una alta probabilidad de morir durante el primer año de edad, inclusive esa probabilidad es significativamente alta en los primeros instantes de vida y va decreciendo con el tiempo, en otras palabras la probabilidad de muerte del niño es inversamente proporcional con su edad y depende diferencialmente de un conjunto de variables que interactúan en la materialización de dicha contingencia. Aunque tales determinantes están conformadas por variables endógenas y exógenas, ambas son importantes, sus ponderaciones difieren como causalidad de la mortalidad infantil y pueden variar significativamente entre distintas regiones o países. Las variables endógenas se refieren fundamentalmente a malformaciones congénitas y accidentes del parto, mientras que las segundas se relacionan con peligros externos, infecciosos, afecciones respiratorias o de otra naturaleza. Las variables exógenas pueden controlarse la mayoría de las veces mediante la aplicación de políticas adecuadas. En este sentido, resulta importante los esfuerzos que se hagan para detectar y cuantificar esos determinantes. Por tal motivo el propósito de este estudio consiste en la identificación de los determinantes de la supervivencia infantil, para así apoyar el proceso de toma de decisiones dirigidas al mejoramiento de la calidad de vida de la infancia. El documento se inicia con algunos aspectos generales como: importancia de la medición de la mortalidad, evolución histórica de la mortalidad durante la década 1992-2001 en Venezuela, contexto internacional y continúa con los principales resultados obtenidos del estudio, seguidamente se describe el modelo de regresión logístico, finalizando con las limitaciones y recomendaciones. De igual manera se presentan algunos anexos que detallan las estimaciones realizadas. 1) Importancia de la cuantificación de la mortalidad infantil Conocer el número de niños fallecidos menores de 1 año por cada mil nacidos vivos, para analizar su evolución temporal y espacial. observación de la evolución del estado de salud de la población. Conjuntamente con el indicador de la esperanza de vida al nacer, la tasa de mortalidad infantil constituye un marco referencial en el estado de desarrollo de las poblaciones. Aun con las limitaciones de errores de subregistro, la tasa de mortalidad infantil, sigue siendo uno de los indicadores más utilizados para contribuir en la 2) Situación de la mortalidad infantil en Venezuela Entre el 1990 y 1998, el país mantuvo un ligero incremento en su tasa de mortalidad infantil, es a partir de 1998 que ha venido disminuyendo sostenidamente, como lo indica el siguiente cuadro: MORTALIDAD INFANTIL POR GRUPOS DE EDAD (1990-2001) Años (Tasa por cada 1000 nacidos vivos) Infantil Post De menores Neonatal (menores de neonatal de 4 años 1 año) 1990 13,9 11,6 25,6 30,49 1991 12,2 8,3 20,6 24,53 1992 13,5 8,5 22 26,34 1993 14,8 9 23,8 28,81 1994 14,1 10,7 24,8 30,07 1995 13,5 10,2 23,7 28,43 1996 14 10,1 24,4 29,74 1997 13 8,5 21,4 26,05 1998 12,4 9 21,4 26,48 1999 11,8 7,1 19 23,35 2000 11,5 6,2 17,7 21,87 2001 11 6,6 17,7 22,08 Según cifras del Ministerio de Salud y Desarrollo Social, para el año 1998 las cinco primeras causas de mortalidad infantil eran las siguientes: Mortalidad infantil (menores de 1 año), según las primeras cinco causas de muerte. Año 1998 Causas de muerte Mortalidad diagnosticada Porcentajes Total 1.-Ciertas afecciones originadas en el período 37.125 85,23% perinatal (*) 2.-Enfermedades infecciosas intestinales 3.-Anomalías congénitas 4.-Influenza y neumonía 5.-Deficiencias de nutrición Fuente: Ministerio de Salud y Desarrollo Social. MSDS. (*) No incluye la mortalidad fetal 33.328 1.444 1.307 630 416 49,42% 13,62% 12,33% 5,94% 3,92% 3) Mortalidad Infantil de Venezuela en el contexto internacional Según UNICEF para el año 2001, Venezuela estaba ubicada en la posición 120 dentro del ranking mundial correspondiente a la tasa de mortalidad de niños menores de cinco años, considerando una ordenación de peor a mejor condición para un total de 193 países. Lo que significa que existen 119 países con mayores tasas de mortalidad infantil que la nuestra y 73 con menor incidencia. En cuanto a América Latina, Venezuela con 18 muertes infantiles, se ubica por debajo del promedio de la región el cual es de 28 decesos por cada 1000 nacidos vivos. Mortalidad infantil y de menores de 5 años para algunos países Latinoamericanos ( P o r c a d a 10 0 0 n a c i d o s v i v o s ) Nº muertes 40 35 30 25 20 15 10 Perú Brazil Ecuador Mexico Colombia Venezuela Argentina Uruguay Chile 0 Cuba 5 4) Objetivo del Estudio Conocer las probabilidades de supervivencia (o su complemento probabilidad de muerte) y sus correspondientes elasticidades, de las variables que inciden en la mortalidad infantil y de niños menores de 5 años, mediante la utilización de un modelo de regresión logístico dicotómico. Es importante señalar, que este estudio no pretende realizar un análisis biométrico o de variables endógenas de la mortalidad infantil, sino conocer las causas exógenas más importantes, para contribuir en el diseño de políticas sociales, que incidan directamente en la reducción de esta eventualidad demográfica. 5) Principales resultados Los resultados se analizan para la mortalidad infantil y la mortalidad en menores de 5 años, ya que ambos presentan diferencias en los parámetros estimados obtenidos y sus correspondientes interacciones de probabilidades entre las variables involucradas. Se presentan dos tipos de resultados, las elasticidades de la mortalidad con respecto a los determinantes seleccionados y las probabilidades sencillas y conjuntas de supervivencia de la infancia. 5.1) Mortalidad infantil Mediante la ejecución de múltiples pruebas del modelo, considerando selecciones específicas de las variables contenidas en la base de datos, se logró obtener el subconjunto siguiente como explicativas de la mortalidad infantil: lactancia materna, alfabetismo, fuente de ingreso, edad de la madre, centro de nacimiento y control prenatal. a) Elasticidades y probabilidades simples de la mortalidad infantil La variable lactancia materna, indicó la mayor correlación con la mortalidad infantil, al presentar la cifra mas significativa de elasticidad asociada al grupo de no lactantes 0,02203. Este resultado, implica que al pasar inicialmente en 10% el grupo de madres que no lactan a la condición de lactantes, la probabilidad de supervivencia del niño se incrementaría en 0,022028, manteniendo constantes las demás variables. Estos resultados evidencian la importancia que tiene la lactancia materna en relación al resto de las variables. Al analizar las cifras obtenidas generadas por la cuantificación de la función de probabilidades logística, se observó una alta relación entre la lactancia materna y la probabilidad de supervivencia del infante. Los resultados del modelo señalan que esta probabilidad pasa de .759 en el caso de que la madre no amamante al niño contra un valor de .997 para los niños sometidos a lactancia. Elasticidades de supervivencia de niños menores de 1 año, asociadas a los grupos seleccionados (*) Variable s Lactancia materna materna Alfabetismo Fuente de ingreso Edad de la madre Centro de nacimiento Control prenatal Elasticidad es 0,022028 8 0,007950 3 0,001719 8 0,000623 9 0,000544 1 0,000226 2 (*)Grupos seleccionados : niños sin lactancia materna, madres analfabetas, etc. En el caso de los determinantes: fuente de ingreso, edad de la madre, centro de nacimiento, control prenatal y alfabetismo de la madre, esta última variable es la que más afecta a la supervivencia infantil, ya que la probabilidad de supervivencia del niño disminuye de 0,997 cuando su progenitora es alfabeta a 0,909 en el caso de que sea analfabeta. Probabilidades de supervivencia de la mortalidad infantil, Modelo Logit Lactancia materna No lacta Lacta 0,7910156 0,9963239 Alfabetismo Analfabeta No analfabeta 0,8795025 0,9820454 Fuente de ingreso Salarios o donaciones 0,9651388 Sueldos, Honorarios, etc. 0,9986573 Centro de nacimiento Hospitales públicos 0,9728485 Hospitales privados 0,9978746 Control prenatal No Asistió Asistió 0,9509038 0,9823452 b) Probabilidades conjuntas Las probabilidades logísticas conjuntas, permiten observar la influencia combinada de dos o más variables sobre la probabilidad de supervivencia de la población menor de un año. En el caso de la lactancia materna según edad de la madre, es evidente una interacción entre estas dos variables y la probabilidad de muerte del niño. Si observamos marginalmente la categoría de niños no sujetos a lactancia materna, existe la posibilidad de que el 21.7% de los niños hijos de madres adolescentes mueran, contra un 17.0% de mortalidad infantil de hijos provenientes de progenitoras con edad adecuada para dar a luz. Dicho de otra manera, la probabilidad de supervivencia de los menores de 1 de año que no recibieron lactancia materna, hijos de madres adolescentes es de 0,783, mientras que la probabilidad de supervivencia de los niños menores de 1 año, que no recibieron lactancia materna, hijos de adolescentes es del 0,830. Al considerar la mortalidad infantil, respecto a la lactancia materna y al control prenatal se observa, que la probabilidad de morir de los niños cuyas madres no asistieron al control prenatal y que no reciben lactancia materna es de 0,350, la cual disminuye a 0,185, cuando las madres a pesar de que no lacten a sus hijos, sin embargo asistieron a control prenatal. Es decir, cuando los niños no son lactados, la probabilidad de supervivencia aumenta en 0,165, cuando su madre se acude al centro de control prenatal. Aún cuando el hogar tenga una inadecuada situación socioeconómica, la supervivencia del niño es significativamente alta cuando existe lactancia materna. Esto se corrobora al examinar dentro de la variable fuente de ingreso la categoría de hogares que tienen salarios o donaciones como principal entrada económica. En este caso la probabilidad de un niño no lactado bajo estas condiciones es de .687, mientras que la probabilidad del niño lactado es de .993. En la situación en que el niño no recibe lactancia materna y la madre es analfabeta, se observa la más baja probabilidad de supervivencia de los menores de un año, que alcanza al 0,587 y en el caso de madres analfabetas que lactan, la probabilidad de supervivencia es de 0,985. La probabilidad de los hijos de madres analfabetas, aumenta en 0,398 cuando son lactados, con respecto a los que no son lactados. Al relacionar los niños que no son lactados y los lactados hijos de madres alfabetas, su supervivencia aumenta en 0,187. Implicando que conjuntamente la lactancia y la condición de alfabetismo de la madre, inciden de manera determinante en la supervivencia infantil. Probabilidades conjuntas de la mortalidad infantil Variables Edad de la madre Lactancia materna Control prenatal Fuente de ingreso No asistió Asistió Salarios o donaciones Sueldos, honorarios prof, otros 0,82979 0,6496 0,81482 0,68698 0,97965 0,99936 0,9959 0,99601 0,99341 0,99979 < 19 años >= de 19 años No lacta 0,78307 Lacta 0,97596 No lacta Lacta Lactancia materna Edad de la madre Menor de 19 años 0,82979 0,78307 0,9465 0,98998 Mayor o igual a 19 años 0,97596 0,99877 0,96895 0,99972 0,6496 0,9959 0,9177 0,99836 0,81482 0,99601 0,96971 0,99855 0,5874 0,98524 0,80909 0,99626 Salarios y donaciones 0,68698 0,99341 Sueldos, honorarios prof, otros 0,97965 0,99979 Hospital Público, otros 0,69335 0,99497 0,96012 0,99567 Clínicas Privadas 0,97885 0,99988 0,98268 0,99713 Control prenatal No asistió Asistió Alfabetismo Madre Analfabeta Madre no analfabeta Fuente de ingreso Centro de Nacimiento 5.2) Mortalidad menores de 5 años de niños a) Elasticidades y probabilidades simples Básicamente las variables explicativas para la mortalidad infantil, son las mismas que para la mortalidad de menores de 5 años de edad, con excepción de la variable centro de nacimiento que solo interviene en el primer grupo y la variable peso al nacer del niño, la cual explica únicamente en los decesos de niños menores de cinco años. Es posible que esta diferencia se relacione con el período de medición en ambos grupos. Esto significa que existen variables explicativas que inciden con mucha más intensidad en la medida que el tiempo de supervivencia del niño es mayor. Por ejemplo, el niño que nace con un buen peso al nacer, a lo largo de los cinco primeros años tiene asociado una probabilidad de supervivencia significativa dependiendo de un conjunto de factores que interactúan durante el proceso de crecimiento y desarrollo. Al igual que en la mortalidad infantil, la variable lactancia materna se mantiene como la más importante para explicar la probabilidad de que un niño menor de cinco años sobreviva o no en dicho período. Sin embargo, la elasticidad pasó de 0.02203 en la mortalidad infantil a .01978 para el grupo de menores de cinco años, lo que indica que el dar pecho al niño es más importante en el primer año de vida, que en los años posteriores, para elevar su probabilidad de supervivencia. Un resultado importante se presenta al comparar las elasticidades de supervivencia de los dos grupos de niños respecto al alfabetismo de la madre. El cambio fue significativo al pasar de .0080 en la mortalidad infantil a .0044 en la mortalidad de menores de cinco años. Esto significa que un desplazamiento de 10% de madres analfabetas a la situación de alfabetas, produciría un efecto de aumento de probabilidad de supervivencia de los niños menores de un año, casi el doble mayor que en los niños menores de 5 años. Elasticidades de supervivencia de niños de 5 años, asociadas a los grupos menores seleccionados (*) Variable s Lactancia materna Alfabetismo Edad de la madre Control prenatal Peso al nacer Fuente de ingreso (*) Grupos seleccionados: Niños Elasticidad es 0,019777 3 0,004392 3 0,003430 6 0,002835 8 0,002492 9 0,001500 3 analfabetas, etc. sin lactancia materna, hijos de madres Los niños menores de cinco años, que no fueron amamantados y cuyas madres son analfabetas tienen una probabilidad de supervivencia de 0,839 frente a una probabilidad de 0,907 de los que fueron amamantados y son hijos de madres alfabetas. Los niños menores de cinco años, que no fueron lactados y cuyas madres tienen un precaria fuente de ingreso presentan una probabilidad de supervivencia de 0,910 frente a una probabilidad de 0,981, para los niños que fueron amamantados y su madre posee mejor situación socioeconómica. b) Probabilidades conjuntas La probabilidad de supervivencia conjunta más baja en este grupo, se presenta para los niños no lactados y que su madre no asistió en ningún momento al control prenatal. Al comparar ambos grupos niños de madres no lactantes que no se controlaron y las que si se controlaron, su variación probabilística pasó de .831 a .911 Probabilidades conjuntas de la mortalidad de niños menores de 5 años Variables Edad de la madre Lactancia materna Control prenatal Fuente de ingreso Peso al nacer No asistió Asistió Salarios o donaciones Sueldos, honorarios prof, otros 0,90248 0,83057 0,91054 0,91004 0,97324 0,88965 0,90661 0,97863 0,96117 0,97929 0,97626 0,9812 0,94712 0,98185 < 19 años >= de 19 años No lacta 0,92294 Lacta 0,96407 No lacta Lacta Menos de 2,5 Mayor o igual Kg a 2,5 Kg Lactancia materna Edad de la madre Menor de 19 años 0,92294 0,96407 0,97125 0,97999 Mayor o igual a 19 años 0,90248 0,97863 0,97301 0,97621 No asistió 0,83057 0,96117 0,94875 0,95328 Asistió 0,91054 0,97929 0,97517 0,97617 Madre Analfabeta 0,83943 0,95006 Madre no analfabeta 0,90741 0,97973 Hospital Público, otros 0,88553 0,97435 0,97166 0,97237 Clínicas Privadas 0,95737 0,99622 0,99091 0,99422 Control prenatal Alfabetismo Fuente de ingreso Salarios y donaciones Sueldos, honorarios prof, otros Centro de Nacimiento 5.3) Simulación de políticas El modelo logit, permite la simulación de políticas utilizando las probabilidades y elasticidades generadas. En este sentido, mediante la probabilidad inicial y para ciertos valores de incrementos porcentuales deseados en las variables, se pueden obtener las correspondientes probabilidades de supervivencia estimadas. Estas simulaciones pueden llevarse a cabo para cada variable en particular o en forma conjunta, para un determinado grupo objetivo. En los cuadros siguientes, se presenta una posible aplicación de políticas simples y conjuntas y su correspondiente comparación entre los niños menores de un año y menores de cinco años que integran los grupos seleccionados ( de mayores riesgos sociodemográficos), su efecto se mide en términos de tasa de variación porcentual respecto a las probabilidades de supervivencia. Por ejemplo, se puede tener como objetivo aumentar la supervivencia del niño mediante una política de incremento en 10% del grupo de madres lactantes. En este caso particular, se tiene una probabilidad inicial de supervivencia en el grupo de niños menores de un año que no reciben lactancia materna de 0.791016, al aplicar la política la simulación logística genera una nueva probabilidad de supervivencia la cual es 0.813044, lo que significa que en términos de impacto en la supervivencia infantil implica un 2.78% de aumento, al pasar los niños supervivientes en dicho grupo de 32.079 a 32.972, o sea un incremento absoluto de 893 infantes. Aplicación de políticas en la supervivencia infantil para niños menores 1 y 5 años (Grupos seleccionados) Menores de 1 año Menores de 5 años Variables y políticas (%) Proba. inicial Aplicac. de la política Tasa de crecim. Proba. inicial Aplicac. de la política Tasa de crecim. Lactancia materna (10%) 0,791016 0,813044 2,78 0,873494 0,895523 2,52 Edad de la madre (10%) 0,965134 0,965758 0,06 0,952381 0,953005 0,07 Fuente de ingreso (5%) 0,962941 0,96466 0,18 0,974843 0,983254 0,86 Control prenatal (10%) 0,950904 0,95113 0,02 0,938865 0,940584 0,18 Alfabetismo (20%) 0,879503 0,887453 0,90 0,949438 0,960161 1,13 Nota: La aplicación de la política se refiere al aumento porcentual correspondiente en cada variable Los grupos seleccionados son: Niños sin lactancia materna, hijos de madres menores a 19 años, etc. Ejemplo: POLITICA 10% DE INCREMENTO EN LACTANCIA MATERNA. Año 1998 NIÑOS NACIDOS VIVOS (cifra registrada en 1998) 501.808 NIÑOS SIN LACTANCIA MATERNA ((1-p) *niños nacidos vivos) 40.554 SUPERVIVENCIA INICIAL (0,791016*40.554) 32.079 SUPERVIVENCIA APLICACION POLITICA (0,813044*40.554) 32.972 AUMENTO EN LA SUPERVIVENCIA 893 Porcentaje de incremento (niños sobrevivientes) 2,78% Aplicación de políticas conjuntas de supervivencia para niños menores de 1 año (Grupos seleccionados) Pobabilid. inicial Aplicación de la política Variación porcentual Fuente de ingreso (5%) 0,72444158 0,83282114 14,96 Lactancia materna (10%) y Edad de la madre (10%) 0,80903607 0,88676716 9,61 Lactancia materna (10%) y control prenatal (10%) 0,7351814 0,82416931 12,1 Lactancia materna (10%) y Alfabetismo (20%) 0,74876188 0,86807673 15,93 Variables y políticas (%) Lactancia materna (10%) y Nota: Las políticas se refieren por ejemplo al aumento de 10% de niños con lactancia materna y la reducción en 10% del embarazo precoz, etc. (*) Grupos seleccionados son los niños socio-demográficamente mas vulnerables: sin lactancia materna, hijos de madres muy jóvenes, etc Aplicación de políticas conjuntas de supervivencia para niños menores de 5 años (Grupos seleccionados) Variables y políticas (%) Probabilid. inicial Aplicación de Variación la política porcentual Lactancia materna (10%) y Fuente de ingreso (5%) 0,8500212 0,8833298 3,92 Lactancia materna (10%) y Edad de la madre (10%) 0,8306341 0,8741755 5,24 Lactancia materna (10%) y control prenatal (10%) 0,7625524 0,8167629 7,11 Lactancia materna (10%) y 0,7200987 0,8004532 11,16 Alfabetismo (20%) Nota: Las políticas se refieren por ejemplo al aumento de 10% de niños lactados y la reducción en 10% del embarazo precoz, etc. (*) Grupos seleccionados son los niños socio-demográficamente mas vulnerables: no lactados, hijos de madres muy jóvenes, etc 6) Principales conclusiones El modelo de regresión logístico, permite una alternativa de modelización razonable en términos prácticos para el estudio de la influencia de los determinantes de la supervivencia infantil. Los efectos positivos al aplicar políticas de promoción de la lactancia materna, se reflejan más cuando van dirigidos a los grupos sociodemográficos, con mayores riesgos, como son las madres adolescentes, mujeres con hijos de bajo peso al nacer, mujeres en situación de pobreza, mujeres con bajo nivel educativo y mujeres que no han asistido a control materno infantil. 7) Recomendaciones Para lograr mayor efectividad, representatividad y precisión en los resultados de este tipo de estudio, es recomendable elaborar diseños muestrales más específicos, así como un mayor esfuerzo en incrementar la calidad de la información en sus diferentes etapas. Una de las prioridades formuladas por la UNICEF dentro del contexto de desarrollo del milenio es: “la protección de la vida de los niños y niñas y aumentar la posibilidades de llegar a ser ciudadanos productivos”. De acuerdo a esto, resulta importante fomentar estudios de esta naturaleza que contribuyan a generar información específica en esta materia. 8) Estrategia Metodológica 8.1) Modelo de regresión logístico El modelo de regresión Logit se fundamenta en una curva en forma de S alargada, acotada en el intervalo abierto (0, 1) tal que el valor esperado de la variable independiente tiende a cero cuando los valores de las variables explicativas tienden a ser muy grandes y converge a uno en caso contrario, dicha curva se denomina Logística y resulta muy popular en aplicaciones prácticas. Su formula se especifica de la siguiente manera y se denomina función de distribución acumulativa logística: El vector tiene dimensión n+1, o sea el intercepto más el parámetro asociado a cada una de las variables explicativas. La matriz X tiene dimensión m filas (niños en la muestra) por n variables explicativas. E ( yi ) e 0 1 X i1...... n X in /(1 e 0 1 X i1...... n X in ) Esta función es denominada transformación logit, la cual tiene la propiedad de ser lineal en las variables explicativas y los parámetros asociados. Siendo: E ( y ) P( i y 1) i i lo que significa que el valor esperado de la observación i-esima es igual a la probabilidad de éxito. En este trabajo, el cálculo corresponde a la probabilidad de que el i-esimo niño en la muestra sobreviva tomando el correspondiente vector de atributos asociado a las variables explicativas seleccionadas en el modelo. Al efectuar algunas operaciones matemáticas en la función anterior y tomar logaritmos en ambos términos de la igualdad, se obtiene la función: /(1 ) x log( i i 0 1 i1 ...................... x n in La interpretación de los parámetros de esta función, resulta poco intuitiva debido al razonamiento que hay que hacer en los cambios producidos en los logaritmos por unidad de cambio en las variables explicativas. Sin embargo, es mas realista interpretar el efecto que produciría un cambio unitario de cualquier variable explicativa sobre las probabilidades de éxito (supervivencia del niño. Esto se logra, al aplicar derivadas parciales al modelo de probabilidades logístico respecto a cada variable X, lo que significa la consideración de una formula para las elasticidades. calculan las múltiples interacciones probabilísticas de supervivencia. Otro aspecto importante, es que el modelo de regresión logístico puede ser generalizado a variables independientes cuya respuestas puedan ser ordenadas de acuerdo a múltiples categorías. Manipulando matemáticamente la formula del modelo logístico y por la teoría de probabilidades, se construye la función de verosimilitud asociada, que mediante la convergencia de un número de iteraciones realizadas computacionalmente y derivaciones parciales respecto a los , permite hallar los parámetros estimados así como las probabilidades correspondientes, quedando la función de distribución de probabilidades logística expresada de la siguiente manera: e i 0 X 1 i1 .......... .. X n in /(1 e 0 X 1 i1 .......... .. X ) n Cada una de las observaciones (niños en la muestra), tiene una medida de probabilidad de supervivencia (su complemento es la probabilidad de muerte) asociada al vector de atributos de las diferentes variables explicativas seleccionadas, sus puntajes probabilísticos se pueden promediar según categorías y dentro de cada grupo o entre grupos se in Cuando la variable dependiente es binaria o dicotómica, la decisión de seleccionar entre los modelos no lineales Logit o Probit no es fácil, ya que ambos son muy similares. Por este motivo, la selección entre ambos modelos hay que hacerla con cuidado, toda vez que existen algunas diferencias que pueden incidir en los resultados obtenidos. Por ejemplo, es mejor utilizar el modelo Logit si los datos tienen pesos muy distintos entre sus valores categóricos, ya que la curva de la distribución logística tiene una mayor curvatura en los extremos que en el modelo Probit. Cuando la variable dependiente es politómica, la diferencia entre ambos modelos se acentúa. Además, la función de distribución acumulada del modelo Probit es normal. cuales pudieran afectar negativamente los resultados del modelo. 8.2) Procedimientos Se procedió luego a elaborar mediante el programa computacional estadístico STATA los programas o algoritmos necesarios para recodificar, renombrar, clasificar, organizar y generar mediante comandos específicos la data que requirió el modelo estadístico para su procesamiento. Como la información disponible en la base de datos contiene fundamentalmente variables del tipo discreto dicotómicas o politómicas, se analizó la posibilidad de aplicar un modelo cuya naturaleza permitiera el manejo adecuado de esta clase de data cualitativa y que a la vez alcanzara los propósitos establecidos en este trabajo, esta situación conllevo a considerar los Para lograr el objetivo de este trabajo, se consideró un conjunto de actividades las cuales se describen brevemente a continuación: La fuente de información base para el desarrollo de este trabajo, se obtuvo a través de la Encuesta Nacional de Población y Familia 1998 (ENPOFAM’98). Mediante dicha base de datos suministrada por el Instituto de Estadística e Informática INE, se procedió a revisar la consistencia de las variables una a una, a fin de detectar y en lo posible corregir los errores y omisiones presentes, los modelos de regresión discretos Probit y Logit. para datos directa con la variable independiente (mortalidad). Por ejemplo: En la medida que exista una mayor cantidad de madres que amamanten a sus hijos (Lactancia materna), la probabilidad de supervivencia es mayor. Al comparar ambos modelos, se tomó la decisión de seleccionar el que mejor se ajustara a nuestros requerimientos basándose en la data, hipótesis y objetivos específicos correspondientes. En este sentido, previo al análisis y consideraciones de índole racionalmente técnicas se optó por el modelo logístico. Una vez seleccionado el modelo y preparadas las bases de datos de mortalidad infantil y la mortalidad de menores de 5 años, se procedió a ejecutar las diferentes ejecuciones utilizando el método “paso a paso”, a fin de obtener una calibración adecuada, mediante el rechazo o captura de variables previo contraste de hipótesis. Conformado el conjunto de variables explicativas a intervenir en el modelo calibrado, se calcularon los parámetros correspondientes, las elasticidades variable dependiente versus variables explicativas y las diferentes probabilidades asociadas a la interacción entre las variables explicativas y la mortalidad infantil y de menores de 5 años. Cabe señalar que el modelo se ejecutó para los dominios 1 y 2 (área metropolitana de Caracas y ciudades de 25.000 y más habitantes) de la encuesta EMPOFAN’98. El agrupamiento o cluster se hizo a nivel de municipio. Esto se realizó con el objeto de hacer más representativo el modelo a través de la muestra seleccionada en EMPOFAN’98. Todos los signos de los coeficientes de regresión relacionados con las variables explicativas del modelo son positivos, significando una relación 5) Limitaciones En toda aplicación de los modelos teóricos estadísticos a la realidad existen ciertas limitaciones y este trabajo no fue la excepción. A continuación se señalan las más importantes: a) El diseño muestral no es el más adecuado para lograr los objetivos establecidos en este proceso. Para obtener resultados de mayor precisión, confiabilidad y representatividad el modelo logit requiere que las frecuencias observadas en cada clasificación de las variables explicativas contra la variable dependiente sean “suficientemente” altas, condición que no se cumple satisfactoriamente en la considerada (EMPOFAN’98). muestra b) Como la encuesta EMPOFAN’98, se diseño para una investigación de propósitos múltiples, sólo se incluyeron algunas variables que son importantes, pero se dejaron de lado otras que objetivamente pueden explicar la mortalidad infantil, como es el caso de aplicación de vacunas inmunizadoras, morbilidad materna, etc. c) En la encuesta existe omisiones o no respuestas, que pueden influir en el incremento del sesgo asociado a los resultados del estudio. Anexos Coeficientes (Betas), elasticidades y proporciones para cada variable Mortalidad infantil Coeficientes Elasticidades (grupos seleccionados) Lactancia materna 4,596072 0,0220288 0,919185 0,080815 Alfabetismo 1,662163 0,0079503 0,977440 0,022560 Fuente de ingreso 3,59092 0,0017198 0,435379 0,564621 Edad de la madre 1,5477 0,0006239 0,845725 0,154275 Centro de nacimiento 2,643701 0,0005441 0,275053 0,724947 Control prenatal 0,641751 0,0002262 0,916888 0,083112 Intercepto -2,829774 Variables Proporción (p) Proporción (1-p) (grupos seleccionados) Grupos seleccionados: niños más desfavorecidos por ejemplo: niños sin lactancia materna, niños de madres analfabetas,etc Probabilidad promedio muestral Pr ( y =1) = ,979732 Coeficientes (Betas), elasticidades y proporciones para cada variable Mortalidad menores de 5 años Variable s Lactancia materna Alfabetism o Edad de la madre Control prenatal Peso al nacer Fuente de ingreso Intercept o Coeficientes Elasticidades Proporcion (grupos seleccionados (p) ) 0,019777 0,94058 Proporcion (1-p) (grupos seleccionados ) 0,05941 2,44036 3 3 7 3 1,00070 0,004392 0,97335 0,02664 6 3 9 1 1,04228 0,003430 0,96546 0,03453 9 6 8 2 0,83807 0,002835 0,94472 0,05527 4 8 3 7 0,94580 0,002492 0,89443 0,10556 5 9 2 8 0,91087 0,001500 0,45433 0,54566 2 3 7 3 1,90160 Grupos seleccionados: niños más 4 desfavorecidos por ejemplo: niños sin lactancia materna, niños de madres analfabetas,etc Probabilidad promedio muestral Pr ( y =1) = ,9781601 Anexos Mortalidad infantil y de menores de 5 años para algunos países Latinoamericanos (Por cada 1000 nacidos vivos) Nº muertes Año 2001 40 35 30 25 20 15 10 Menores de 5 años Menores de 1 año (infantil) Perú Brazil Ecuador Mexico Colombia Venezuela Argentina Chile Cuba 0 Uruguay 5