Análisis composicional del acceso a servicios de agua, saneamiento e higiene y medida de sus desigualdades

Abstract

Access to water, sanitation and hygiene (WASH) services is closely linked to public health. The benefits of having safe WASH are vast. The WHO/UNICEF Joint Monitoring Program (JMP) estimates of the population accessing different levels of WASH services are, by definition, constant sum; they are therefore compositional data. The JMP strives to generate accurate global and regional estimates. However, the methodological alternative is far from being the best for all possible situations at the global level, an issue that becomes more evident in the presence of data with non-linear patterns. Therefore, the objective of this research thesis has been to incorporate new statistical alternatives to monitor population access to WASH services and to propose a new measure of inequality applied to the urban-rural comparison. In order to test and validate the new analysis techniques proposed, we have used case studies in multiple countries in both rural and urban contexts. It has also been validated on a broader spectrum by complementing the analysis with the sub-national level of a particular country. In detail, in Chapter IV the methods of imputation of irregular data have been evaluated using two different options, in Chapter V a new measure of inequality in tripartite hygiene information is proposed; Chapter VI integrates the analysis algorithm for composite data that takes into account the pre-processing of the data, the robust fit of the model (linear and non-linear) and the uncertainty of the data; the performance of the algorithm is validated in the subnational context. The results obtained justify differentiated analysis strategies both for minimum data (< 6) and for data greater than or equal to six. Fitting using robust models has better performance compared to the usual ones (that is, in non-robust techniques). The new measure of inequality has a unique value and is applicable for public policies and sector investments with a general vision. Finally, the compositional analysis on the information on access to WASH services is consolidated, which has been tested and validated at the subnational level in a wider range of possible situations than at the global level (carried out in Chapter IV). Therefore, it is expected that the application of the proposals made in this research will contribute to improving data analysis in the WASH sector and that future research will also go in that direction.

El acceso a servicios de agua, saneamiento e higiene (ASH) está estrechamente relacionado con la salud pública. Lo beneficios de tener un ASH seguro son amplios. Las estimaciones del Programa Conjunto OMS/UNICEF de Monitoreo (PCM) de la población que accede a diferentes niveles de servicios ASH son, por definición, una suma constante; por tanto, son datos de composición. El PCM se esfuerza por generar estimaciones globales y regionales precisas. Sin embargo, la alternativa metodológica dista de ser la mejor para todas las situaciones posibles a nivel global, cuestión que se hace más evidente ante la presencia de datos con patrones no lineales. Por lo tanto, el objetivo de esta tesis de investigación ha sido incorporar nuevas alternativas estadísticas para monitorear el acceso de la población a los servicios de ASH y proponer una nueva medida de desigualdad aplicada a la comparación urbano-rural. Con la finalidad de testear y validar las nuevas técnicas de análisis que se propone, hemos utilizado estudios de caso en múltiples países en contextos tanto rurales como urbanos. También se ha validado en un espectro más amplio al complementar el análisis con el nivel subnacional de un país en concreto. En detalle, en el Capítulo IV se han evaluado los métodos de imputación de datos irregulares utilizando dos opciones diferentes, en el Capítulo V se propone una nueva medida de desigualdad en la información tripartita sobre higiene; El Capítulo VI integra el algoritmo de análisis de datos compositivos que toma en cuenta el preprocesamiento de los datos, el ajuste robusto del modelo (lineal y no lineal) y la incertidumbre de los datos; el desempeño del algoritmo es validado en el contexto subnacional. Los resultados obtenidos justifican estrategias de análisis diferenciadas tantos para datos mínimo (< 6) como para datos mayores o iguales a seis. El ajuste mediante modelos robustos tiene un mejor rendimiento en comparación con los habituales (es decir, sobre las técnicas no robustas). La nueva medida de desigualdad es de valor único y es aplicable para políticas públicas e inversiones sectoriales con una visión general. Finalmente, se consolida el análisis composicional sobre la información de acceso a los servicios de ASH, lo cual ha sido probado y validado a nivel subnacional en una gama más amplia de situaciones posibles que en el nivel global (realizado en el Capítulo IV). Por lo tanto, se espera que la aplicación de las propuestas realizadas en esta investigación contribuyan a mejorar el análisis de datos en el sector ASH y que las investigaciones futuras también vayan en esa dirección.