• Descargar / Imprimir

Los contrastes interprovinciales en la cifra de vehículos por cada 1000 habitantes tienen múltiples causas, porque también son muchas las posibles razones para adquirir y utilizar automóviles, camiones o motos.

Podemos entender esas diferencias a través de sencillos gráficos de correlación que nos permiten ilustrar la combinación de factores. Se han seleccionado 3 elementos que pueden estar sustentando comportamientos distintos entre las provincias españolas:

1. El número de conductores por cada 1000 habitantes, también muy variable entre provincias. Indica tanto la mayor dependencia del transporte privado como una mayor proporción de habitantes en edad de disponer de licencia para conducir.
2. El porcentaje de población residiendo en municipios rurales (menores de 10.000 habitantes). Necesidades de todo tipo obligan a realizar desplazamientos hacia las ciudades inmediatas.
3. Renta disponible bruta per cápita. La diferente disponibilidad económica también puede actuar como un factor multiplicador del número de vehículos al permitir tener más de uno por unidad familiar.

Otros factores que también podrían considerarse son: la estructura de edades, la tasa de actividad real, la incorporación de la mujer al trabajo, la participación de los distintos sectores económicos en el PIB, el número de turistas que pudieran demandar vehículos de alquiler, etc.

El análisis de los gráficos muestra algunas tendencias interesantes, como por ejemplo la importancia de la organización territorial, caracterizada por la fuerte presencia de los pequeños municipios. Las grandes carencias de los medios públicos de transporte multiplican la necesidad de desplazamientos en estas zonas. La correspondencia entre proporción de vehículos y población rural es la más acusada.

Los gráficos de correlación ponen de manifiesto la interrelación entre dos variables medidas en los mismos lugares o tiempos. Cada punto representado, correspondiente a una provincia, se dibuja en la intersección de los dos valores que tienen las dos variables consideradas, medidas cada una en un eje. La disposición del conjunto de puntos de todas las provincias permite múltiples razonamientos: ¿los valores débiles o fuertes de una variable coinciden con los débiles o fuertes de la otra?, ¿esta asociación es sistemática o hay excepciones?, ¿es una asociación lógica?, ¿depende de su asociación con otros factores?. Existen algunas pautas para interpretar el gráfico correctamente:

• Si la nube de puntos es casi circular o casi paralela a uno de los lados, significa que no hay asociación sistemática entre las variables: todos los casos pueden existir.
• Cuando existe una relación, la nube de puntos tiene forma alargada. Puede ser resumida en una línea.
• Recta: relación lineal. Puede ser directa, valores fuertes de una variable se corresponden con valores fuertes de la otra, o indirecta, valores fuertes en una corresponden a valores débiles en la otra.
• Curva: relación exponencial.

Volver