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Satyendra Nath Chakrabartty
Las medidas de bienestar existentes difieren en términos de número y formato de elementos, factores que se miden, métodos de agregación y no son comparables. Una medida de bienestar implica combinar un número n de indicadores y la calidad de la medida depende de las propiedades de los procedimientos de combinación adoptados. El artículo propone dos métodos de agregación sin supuestos para satisfacer las propiedades deseadas de un índice en términos de similitud de coseno y Media Geométrica (GM), evitando problemas asociados con el escalado de datos brutos y la elección de pesos. Se proporciona una ilustración empírica sobre la aplicación de las medidas propuestas. Los índices propuestos brindan una mejor admisibilidad de las operaciones y satisfacen propiedades como la prueba de inversión del tiempo, la formación de índices en cadena, el cálculo de la media del grupo y las pruebas estadísticas para la comparación en el tiempo y el espacio. El índice preferido se puede construir incluso para datos longitudinales asimétricos y ayuda a reflejar la trayectoria de mejora registrada por un país/región a lo largo del tiempo. Se prefiere el índice basado en GM debido a áreas de aplicación más amplias. El índice se puede utilizar además para clasificar países, subgrupos e incluso personas con morbilidad en términos de valores generales de bienestar. Se sugieren estudios futuros.
Existing well-being measures differ in terms of num-ber and format of items, factors being measured, aggregation methods, and are not comparable. A well-being measure involves combining n- number of indicators and quality of the measure depends on properties of combining procedures adopted. The paper proposes two assumption-free aggregation methods to satisfy the desired properties of an index The paper proposes two indices of well-being in terms of cosine similarity and Geometric Mean (GM) avoid-ing problems associated with scaling of raw data and choosing of weights. Empirical illustration is provided on application of the proposed measures. The proposed indices give better admissibility of operations and satisfy properties like time-reversal test, formation of chain indices, computation of group mean and statistical tests for comparison across time and space. The preferred index can be constructed even for skewed longitudinal data and helps to reflect path of improvement registered by a country/region over time. The index based on GM is preferred due to wider application areas. The index can further be used for classification of countries, sub-groups and even individuals with morbidity in terms of overall wellbeing values. Future studies suggested.
