Un caso practico de aplicaciones SIG Multicriterio - Validación de los resultados
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| Casos de corrupción por CCAA |
4. Asignacion de pesos y manejo de la incertidumbre.
A partir de las variables seleccionadas anteriormente establecemos un gráfico de sus influencias y la jerarquización de las mismas hasta llegar a un resultado final que hemos definido como Indicador de Situación Económica que es suma de los coeficientes
de todas sus componentes.
La asignación de pesos para las diferentes variables obedeció a la lógica de que a mayor valor mayor influencia negativa por lo que el menor valor es 1 y el mayor valor es 5, teniendo en cuanta que en todas nuestras variables establecimos 5 rangos se aplican los pesos a los rangos de la siguiente forma.
Tasa de Desempleo
| RANGOS |
PESOS |
PORCENTAJES |
| < 15 % |
1,00 |
7,69% |
| 15 – 20%
|
2,00
|
28,85%
|
| 20 – 25%
|
3,00
|
17,31%
|
| 25 – 35%
|
4,00
|
40,38%
|
| > 35%
|
5,00
|
5,77%
|
Renta Per Cápita
| RANGOS |
PESOS |
PORCENTAJES |
| < 16000
|
5,00
|
3,85%
|
| 16000 - 19000
|
4,00
|
34,62%
|
| 19000 - 24000
|
3,00<
|
32,69%
|
| 24000 - 30000
|
2,00
|
25,00%
|
| 30000
|
1,00
|
3,85%
|
Deuda por Habitante
| RANGOS |
PESOS |
PORCENTAJES |
| < 300 |
1,00 |
21,15% |
| 300 - 500 |
2,00 |
46,15% |
| 500 - 900 |
3,00 |
25,00% |
| 900 - 2500 |
4,00 |
5,77% |
| > 2500 |
5,00 |
1,92% |
Corrupción
| RANGOS |
PESOS |
PORCENTAJES |
| sin casos |
1,00
|
13,46% |
| 1 - 3 |
2,00
|
38,46% |
| 4 - 7 |
3,00 |
21,15% |
| 8 - 12 |
4,00 |
17,31% |
| > 12 |
5,00 |
9,62% |
Una vez obtenidos los resultados de la parametrización y asignación de pesos por cada variable de estudio procedimos a equiparar las variables de acuerdo a los pesos por cada entidad geográfica, estableciendo así el valor de la situación económica vs el índice de corrupción por provincias que tuvo el siguiente resultado:
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| Mapa del Indicador de situación económica y los casos de corrupción |
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