Análisis de la metodología, los resultados y posibles aplicaciones del Índice Europeo de Igualdad de Género (IEIG) 2020

Abstract

El Instituto Europeo de Igualdad de Género (EIGE) desarrolla anualmente un índice que tiene el objetivo de medición del progreso en materia de Igualdad de Género en la Unión Europea. La metodología de elaboración de este índice se compone por una media geométrica ponderada de 6 dimensiones (Trabajo, Dinero, Conocimiento, Tiempo, Poder y Salud) compuestas por varios indicadores y puntuadas del 1 al 100, siendo 100 la máxima igualdad de género. Este trabajo analiza esta metodología y sus puntuaciones para 28 países europeos en el año 2020 a través de técnicas de análisis multivariante (Árboles de decisión, Análisis Factorial y Análisis Clúster) con los objetivos de obtener segmentos de países, verificar la unicidad del índice y agrupar a las observaciones en clústeres. Tras este análisis del Índice Europeo de Igualdad de Género (IEIG), se observan aplicaciones de este efectuadas en otras regiones y se estudian las fuentes de datos disponibles en España para elaborar un Índice de Igualdad de Género por Comunidades Autónomas cuyas puntuaciones también se analizan a través de las técnicas de Árboles de decisión y Análisis Clúster. Los resultados del análisis del IEIG muestran cuatro segmentos de países según su nivel de igualdad (bajo, medio-bajo, medio-alto y alto) así como la importancia clasificatoria de la variable Conocimiento seguida por Poder, Trabajo y Tiempo, una unicidad no estricta del índice ya que se determina una posible estructura bifactorial y tres conglomerados de países formados en base a las reglas de decisión, aunque también se ven afectados por su posición geográfica. En el caso de las Comunidades Autónomas, Conocimiento se muestra también como la variable con mayor poder de clasificación y en torno a la cual se forman los clústeres, que también se ven afectados por la influencia de Tiempo.The European Institute for Gender Equality (EIGE) annually develops an index which has the objective of measuring progress on Gender Equality in the European Union. The methodology for preparing this index is made up of a 6-dimensional geometric mean (Work, Money, Knowledge, Time, Power and Health) made up of several indicators and scored from 1 to 100, with 100 being the maximum gender equality. This project analyzes this methodology and its scores for 28 European countries in 2020 through multivariate analysis techniques (Decision Trees, Factor Analysis and Cluster Analysis) with the objectives of obtaining country segments, verifying the uniqueness of the index and clustering the observations. After this analysis of the European Gender Equality Index (EGEI), applications of it carried out in other regions are observed and the data sources available in Spain are studied to develop an Index of Gender Equality by Autonomous Communities. The scores obtained in the equality index by Autonomous Communities are also analyzed using Decision Trees and Cluster Analysis techniques. The results of the EGEI analysis show four country segments according to their level of equality (low, medium-low, medium-high and high) as well as the classificatory importance of the variable Knowledge followed by Power, Work and Time, a non-strict uniqueness of the index since a possible bifactorial structure and three clusters of countries formed based on the decision rules are determined, although they are also affected by their geographical position. In the case of the Autonomous Communities, Knowledge is also shown as the variable with the highest classification power and around which clusters are formed, which are also affected by the influence of Time.