Análisis factorial de las divisiones de consumo del Índice de precios al Consumidor en la región Lambayeque, 2010 – 2021

Abstract

La investigación tuvo como finalidad determinar los factores subyacentes que explican el comportamiento de las divisiones de consumo del Índice de Precios al Consumidor en la región Lambayeque durante el periodo 2010–2021, mediante la aplicación del análisis factorial. La investigación es un estudio de enfoque cuantitativo, tipo aplicada, alcance descriptivo y diseño no experimental longitudinal. La población y la muestra estuvieron representadas por los registros mensuales del IPC de las ocho divisiones del consumo de Chiclayo para 144 meses. Para los procesos estadísticos, se empleó estadística descriptiva y análisis factorial. Los principales resultados fueron que Alimentos y Bebidas presentó el mayor índice promedio (128.136), y que Transportes y Comunicaciones tuvo la mayor dispersión del índice (DE = 15.387). Para los índices de las ocho divisiones, se obtuvo un KMO de 0.892 y una prueba de Bartlett significativa (p < 0.001), identificándose un factor con autovalor de 7.712 que explicaba el 95.91 % de la varianza. En las variaciones, se excluyó Alquiler de Vivienda, Combustible y Electricidad porque presentaron un MSA de 0.419, y se obtuvieron dos factores que explicaron el 30.13% de la varianza extraída. Se concluyó que los índices presentan una estructura factorial predominantemente unidimensional, mientras que sus variaciones muestran una estructura más heterogénea.

The purpose of this research was to determine the underlying factors that explain the behavior of the Consumer Price Index (CPI) categories in the Lambayeque region during the period 2010–2021, through the application of factor analysis. The research is a quantitative, applied, descriptive study with a longitudinal, non-experimental design. The population and sample consisted of the monthly CPI records for the eight consumer categories in Chiclayo over a period of 144 months. Descriptive statistics and factor analysis were used for the statistical processes. The main results were that Food and Beverages had the highest average index (128.136), and that Transportation and Communications had the greatest dispersion of the index (SD = 15.387). For the indices of the eight divisions, a KMO of 0.892 and a significant Bartlett's test (p < 0.001) were obtained, identifying a factor with an eigenvalue of 7.712 that explained 95.91% of the variance. In the variations, Housing Rental, Fuel, and Electricity were excluded because they presented an MSA of 0.419, and two factors were obtained that explained 30.13% of the extracted variance. It was concluded that the indices exhibit a predominantly unidimensional factor structure, while their variations show a more heterogeneous structure.