Selección de variables mediante técnicas multicriterio. Un estudio de eficiencia de muestra pequeña

Abstract

En un estudio de eficiencia el proceso de selección de variables es necesario si la muestra es pequeña y las variables aptas son numerosas. Diversas son las razones que lo justifican; una fundamental, es que cuando se utiliza un método no paramétrico como el Análisis Envolvente de Datos, el potencial de discriminación disminuye ante incrementos en la dimensionalidad del espacio de producción y ello tiende a desplazar las unidades hacia la frontera eficiente, perdiéndose, de este modo, capacidad discriminatoria.

El objetivo del presente es hallar un número adecuado de inputs y outputs que permita definir un modelo empírico para el estudio de eficiencia de un conjunto de Centros de Atención Primaria de la Salud que discrimine, convenientemente.

Para ello, se revisan las técnicas de selección de variables multicriterio y se las coteja con las de naturaleza estadística. Para el caso analizado, los resultados revelan que el modelo empírico más apropiado es el que resulta de la aplicación de uno de los métodos multicriterio y que de todos los revisados, siendo la muestra pequeña y habiendo cierto grado de correlación lineal intra-inputs e intra-outputs, los métodos basados en técnicas multicriterio resultan más eficaces.