Los tiempos del cuidado - Imserso

El sexto objetivo persigue conocer las motivaciones del cuidado según características sociodemográficas
de los cuidadores; y el séptimo objetivo se propone conocer los principales factores que influyen
en la percepción de carga y de satisfacción por parte del cuidador informal. Ambos abordan aspectos
subjetivos del cuidado: motivaciones de los cuidadores y su evaluación general del cuidado. Para ello,
lo adecuado es utilizar una encuesta dirigida a cuidadores, como la EAIME, capaz de incorporar el
enfoque del cuidador. Esta fuente contiene una pregunta sobre motivación del cuidado, que alude fundamentalmente
a cómo fue tomada o asumida la decisión de cuidar; a su vez, ofrece información sobre
sentimiento de carga y satisfacción con el cuidado. Se utiliza también la Encuesta CSIC sobre Trabajo
No Remunerado en la Comunidad de Madrid 2005, que incorpora un apartado específico de valoración
subjetiva de las actividades. Estos datos permiten un acercamiento al nivel de satisfacción con el cuidado
informal en relación con el resto de actividades de la vida cotidiana.
En general, los capítulos empíricos se han estructurado del siguiente modo: en primer lugar se abordan
algunos fundamentos teóricos del aspecto a estudiar, en segundo lugar se realiza un estudio descriptivo
(tablas de contingencia y gráficos, fundamentalmente) que relaciona las variables independientes con
la variable dependiente (tipo de cuidado, satisfacción con el cuidado, motivación para el cuidado, etc.),
y en tercer lugar se realiza un análisis multivariable (regresión logística binaria, regresión múltiple, etc.),
con el fin de superar la complejidad de las relaciones entre los diferentes factores.
Las técnicas estadísticas que se utilizan son las siguientes:
a. Tablas de contingencia. Distribución en filas y columnas en la que los individuos de una población
se clasifican en función de dos o más variables. Las tablas de contingencia (o gráficos
construidos a partir de éstas) han sido utilizadas para la descripción básica de las poblaciones
de estudio. En algunos casos se ha utilizado la Chi-cuadrado de Pearson para conocer la significatividad
estadística de los resultados.
b. Regresión múltiple. Procedimiento por el cual se trata de determinar si existe o no relación entre
una variable dependiente cuantitativa y dos o más variables independientes. Los modelos de
regresión múltiple que se desarrollan en esta investigación contienen variables independientes
cuantitativas y cualitativas. Para la inclusión de éstas últimas en los modelos de regresión
múltiple ha sido necesaria su transformación en variables “dummy”: variables numéricas que
representan subgrupos de la muestra (hombres y mujeres, ocupados y no ocupados, etc.).
c. Regresión logística binaria. Permite estudiar si una variable binomial o de respuesta dicotómica
(por ejemplo, proveer cuidado / no hacerlo) está asociada estadísticamente a una o más variables
(Garson, 2006). Las variables independientes pueden ser cuantitativas o cualitativas. Estos
modelos predicen la probabilidad de que ocurra un suceso bajo ciertas circunstancias. El ajuste
del modelo se refleja en la r-cuadrado de Nagelkerke, en la sensitividad o porcentaje de predicciones
correctas que hace el modelo con respecto a la categoría de referencia de la variable
dependiente (se corresponde con el valor 1), y en la especificidad o porcentaje de predicciones
correctas en la categoría de la variable dependiente que no es de referencia (valor 0).
METODOLOGÍA
169