ESTIMAR Y EVALUAR EL NIVEL DE PRIORIDAD DE INTERVENCIÓN EN LAS ZONAS Y COMUNAS DE MEDELLÍN, CON BASE EN EL ANÁLISIS DE INDICADORES
Enviado por geocardales • 5 de Diciembre de 2017 • Trabajo • 1.771 Palabras (8 Páginas) • 255 Visitas
ESTIMAR Y EVALUAR EL NIVEL DE PRIORIDAD DE INTERVENCIÓN EN LAS ZONAS Y COMUNAS DE MEDELLÍN, CON BASE EN EL ANÁLISIS DE INDICADORES
PRESENTACION.
La toma de decisiones es un proceso de selección entre cursos alternativos de acción, basado en un conjunto de criterios, para alcanzar uno o más objetivos (H. Simon, 1960).
Un proceso de toma de decisión comprende de manera general los siguientes pasos:
- Análisis de la situación;
- Identificación y formulación del problema;
- Identificación de aspectos relevantes que permitan evaluar las posibles soluciones.
- Identificación de las posibles soluciones;
- Aplicación de un modelo de decisión para obtener un resultado global
La opinión de una única persona en la toma de decisión puede tornarse insuficiente cuando se analizan problemas complejos, sobre todo aquellos cuya solución puede afectar a muchas otras personas. Debido a lo anterior se debe propender por generar discusión e intercambio entre los actores, que por su experiencia y conocimiento pueden ayudar a estructurar el problema y a evaluar las posibles soluciones.
EL OBJETO.
Evaluar y estimar el nivel de prioridad de intervención en las Zonas y Comunas de Medellín, con base en los indicadores y variables suministradas por el estudio en curso (Plan Estratégico Habitacional), usando para ello algunos procedimientos y técnicas metodológicas de la Evaluación Multiobjetivo.
En este trabajo, se usa AHP como técnica de jerarquización y su alcance llega hasta jerarquizar los indicadores y las comunas impactadas por esos indicadores, sin embargo no entra en terrenos de interpretaciones, que son resorte de especialistas temáticos, por eso el documento gira alrededor de cifras cuya expresión debe ser interpretada por habitologos, y demás expertos de cada temática de los indicadores.
CONCEPTUALIZACION.
La Evaluación de procesos con componente variable compleja (combinar aspectos cuantitativos y cualitativos) debe abordar tres conceptos relacionados, ellos son proyección, análisis multiobjetivo y planeamiento.
Mas concretamente en este estudio de caso real, se usara AHP, del cual describiremos algunas de sus bondades y resumiremos algunas de sus características.
El Proceso Jerárquico Analítico (en inglés Analytical Hierarchy Process o AHP), es una técnica de Análisis Numérico para la toma de decisiones, fue diseñada en 1970 por el Dr. Thomas Saaty, el AHP en su aplicación mas usual se denomina también evaluación de matrices multicriterio por el método de comparación pareada.
Es una herramienta para apoyar la toma de decisiones, a través de ponderar prioridades cuando se tienen que considerar aspectos tanto cuantitativos como cualitativos en una decisión.
DIAGNOSTICO DE LA COLINEALIDAD.
Antes de analizar el fenómeno objeto de estudio, se sugiere evaluar si los datos para hacerlo, tienen la estructura adecuada para que los resultados sean coherentes y ajustados al contexto. Esa evaluación inicial se denomina aquí “Diagnostico de la colinealidad”
Si en un Modelo Lineal General (GLM) alguna variable independiente es combinación lineal de otras, el modelo es irresoluble, debido a que, en ese caso, la matriz X'X es singular, es decir, su determinante es cero y no se puede invertir; A este fenómeno se le denomina colinealidad.
Detectar la colinealidad es realizar un análisis de componentes principales de las variables independientes. Esta técnica es matemáticamente compleja y aquí se hace sólo un resumen de la misma, necesario para entender el diagnóstico de la colinealidad.
Se denominan componentes principales de un conjunto de variables a otras variables, combinación lineal de las originales y que tienen tres propiedades características:
i) son mutuamente independientes (no están correlacionadas entre sí).
ii) mantienen la misma información que las variables originales.
iii) tienen la máxima varianza posible con las limitaciones anteriores.
De hecho, para modelos predictivos los componentes principales son las
variables independientes ideales.
La varianza de cada componente principal es un autovalor (número asociado a una matriz) de la matriz de varianzas-covarianzas de las variables originales.
El número de autovalores nulos indica el número de variables que son combinación lineal de otras (el número de colinealidades exactas) y autovalores próximos a cero indican problemas graves de colinealidad. Kleinbaum (1988)
Belsley propone usar los índices de tolerancia y el factor inflación de la varianza.
METODOLOGÍA.
La evaluación será hecha usando la extensión MCE de ArcGis 9.x, un programa de Sistemas de Información Geográfica hecho para tales propósitos.
El programa usa la técnica computacional AHP (Análisis Jerárquico de Procesos) también referida como Evaluación multiobjetivo; esta es una técnica geográfica ampliamente usada y reconocida.
Esta fundamentada estadísticamente y genera un mapa producto, además los resultados producidos pueden ser fácilmente interpretados y comprendidos, es en síntesis una manera de combinar varios criterios y de obtener una alternativa prioritaria.
Esta aplicación de la técnica mediante un SIG, será contrastada con el uso de un software (desarrollado para tal fin), el cual usando algoritmos AHP, evaluara la alternativa escogida como prioritaria en una matriz que pondera y evalúa los criterios y juicios de los participantes
RESULTADOS.
1. ANALISIS DE LOS INDICADORES PARA LA VIVIENDA.
1.1 Recolección de Información.
Se diseño un formato (Parte de el instrumento), el cual fue usado para recolectar la información de los estudios que reportaran uso de indicadores y variables que midieran el comportamiento del habitat en términos de la vivienda; el mismo fue aplicado en el caso del entorno.
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