Dimensiones del Capital Social: Análisis de Componentes Principales Sobre la Encuesta Mundial de Valores WVS
Publisher
Universidad de Alcalá. Instituto Universitario de Análisis Económico y Social
Date
2023Bibliographic citation
Documentos de trabajo. IAES-Instituto Universitario de Análisis Económico y Social, Universidad de Alcalá, N. 09, 2023. ISSN 2172-7856
Keywords
Capital Social
Teoría de la Medida
World Values Survey
Análisis de Componentes Principales (ACP)
Bienestar Comunitario
Variables latentes
Social Capital
Measurement Methods
Principal Component Analysis (PCA)
Community Well-being
Latent Variables
Description / Notes
115 p.
Document type
info:eu-repo/semantics/workingPaper
Version
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
Objetivo: medir las dimensiones del capital social identificadas en la literatura. La base de datos en la que realizamos la medición es la World Values Survey (WVS), wave 7 (2017-2022). Contexto: existen
investigaciones directas pero insuficientes como reconocen los propios autores. Metodología: análisis factorial por componentes principales (PCA). Resultados: se identifican una amplitud de factores que constituyen al capital social, y se miden sobre los individuos con puntuaciones factoriales. Conclusiones: cada factor de capital social está relacionado con un conjunto de variables que se pueden encontrar en
otras bases de datos, permitiendo reproducir los factores en otras investigaciones. La capacidad explicativa de cada factor se expresa en porcentaje de varianza total explicada. El bienestar aparece en la reducción de dimensiones como un factor más, por tanto, se plantea la posibilidad de explicarlo en relación con el resto de las dimensiones de capital social en futuras investigaciones. Objective: To measure the dimensions of social capital identified in the literature. The database used for our measurement is the World Values Survey (WVS), wave 7 (2017-2022). Context: There is existing research, but it is deemed insufficient, as acknowledged by the authors themselves. Methodology: Principal Component Analysis (PCA). Results: A range of factors constituting social capital is identified, and they are measured on individuals using factor scores. Conclusions: Each social capital factor is associated with a set of variables that can be found in other databases, allowing for the replication of these factors in future research. The explanatory power of each factor is expressed as a percentage of total explained variance. Well-being is introduced as an additional dimension, thereby opening the possibility of exploring its relationship with other dimensions of social capital in future research.
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dimensiones_ramirez_IAESDT_202 ... | 2.809Mb |
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