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MODELOS PARA EXPLICAR LA FELICIDAD1
José Antonio Rodríguez ([email protected]), José Luis C. Bosch ([email protected]),
Renato Marín ([email protected])
Grupo de Estudios de Poder y Privilegio, Departamento de Sociología y Análisis de las Organizaciones,
FEE, Universidad de Barcelona
Resumen:
En este artículo nos centramos en la causación y los posibles modelos de felicidad.
Pensar en Felicidad nos lleva a elevarnos por encima de los individuos, gracias a la interacción,
hasta espacios netamente sociales, superando la visión de la satisfacción material economista o
el well-being psicologicista. Planteamos un modelo general basado en las dimensiones de Salud,
Dinero y Amor y lo contrastamos en 44 de los 56 países del mundo recogidos en la quinta
oleada del WVS. Al observar la estrecha relación entre felicidad y satisfacción, surge la
necesidad de contrastar el modelo para explicar la Satisfacción. Para ello se utilizan coeficientes
de regresión logística estandarizados. Posteriormente se interpreta mediante análisis de redes
sociales, las combinaciones explicativas por países. Concluimos que las explicaciones de
Felicidad y Satisfacción podemos concluir que, pese a la estrecha relación conceptual entre
ambas, la explicación de la Felicidad es más compleja y precisa de una especial atención en el
Amor, mientras que para dar cuenta de la Satisfacción, son más relevantes aspectos materiales
como la Salud o el Dinero. No se puede explicar la Felicidad sin la Satisfacción, pero si la
Satisfacción sin la Felicidad. Son fenómenos sociales diferentes.
Palabras clave: Felicidad, Satisfacción, Amor, Regresión Logística, Análisis de Redes
1. INTRODUCCIÓN
La felicidad es una dimensión personal y social de creciente importancia en la
sociedad del siglo XXI. Se está convirtiendo en la nueva meta social, especialmente en
las sociedades más avanzadas y en los grupos sociales y clases sociales
económicamente más seguros. Hace ya unas décadas se hablaba de la emergencia de
valores de tipo postmaterialista, entre los que se situaba a la felicidad (Welzel,
Inglehart: 2005), una vez las sociedades y colectivos habían superado sus formas más
materialistas (de supervivencia y bienestar). Hoy podemos constatar la felicidad como
valor y como meta que se extiende por todas las sociedades y grupos sociales (Inglehart,
Foa, Welzel: 2008). El siglo XX, especialmente la segunda parte, se identificó con la
construcción de la “Sociedad del Bienestar”, al siglo XXI se le podría considerar como
la “Sociedad de la Felicidad”.
1 Basado en resultados de investigación financiada por el Ministerio de Ciencia e Innovación (COS2010-
21761).
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El estudio de la felicidad en las ciencias sociales presenta múltiples
aproximaciones. En primer lugar, la felicidad como objeto de análisis se desprende de
los estudios sobre satisfacción de vida (Bjørnskov: 2003). Hasta el momento, para
muchos autores conceptos como bienestar, satisfacción de la vida y felicidad son de uso
indistinto, y ello se refleja a la hora de construir indicadores y crear nuevas preguntas de
investigación (Headey, Venhoven, Wearing: 1991). Metodológicamente, además, se
trata como elemento subjetivo e individual (Headey, Veenhoven, Wearing: 1991;
Venhoven: 1993; Graham, Pettinato: 2002; Diener: 2000). El clásico modelo económico
tendió a establecer que a mayores ingresos, mayor será la felicidad de los individuos
(Venhoven: 1989). En cambio, las teorías psicológicas acerca de la felicidad se inician
con el trabajo del psicólogo humanista Abraham Maslow (Maslow: 1943),
posteriormente completadas con nociones de bienestar personal de orientación
positivista. Desde la perspectiva sociológica, las aportaciones apuntan a las diferencias
en la felicidad según condicionantes contextuales y según condiciones materiales de
existencia, es decir, se trata del estudio de la distribución de la felicidad en los
diferentes grupos sociales (Diener, Lucas: 2000; Venhoven: 1993). Desde la perspectiva
de las redes sociales y el capital social, algunos estudios evidencian la relación entre
felicidad y el apoyo recibido de relaciones de confianza en ciertos momentos del ciclo
vital como la vejez (Burt: 1987; Chan, Lee: 2006). De la combinación de redes y
estudios de salud pública emerge el estudio de cómo las relaciones pueden afectar –e
incluso contagiar- felicidad (Fowler, Christakis: 2008).
La felicidad como objeto de estudio se empieza a abrir paso también en la
agenda científica con la contribución de Ruut Venhooven. Constata la felicidad como
interdisciplinar, y crea y edita la revista Journal of Happiness Studies. Crea además la
World Database of Happiness una base de datos con indicadores de felicidad para todos
los países del mundo, de donde se desprenden numerosos artículos relacionados con el
estudio de la felicidad. En ella abundan el enfoque psicológico y las comparaciones
cross-national y longitudinales (Diener, Napa, Oishi, Dzokoto, Suh: 2000; Diener,
Lucas: 2000; Ott: 2009). Hay que destacar también las contribuciones, teóricamente
más elaboradas y avanzadas, de Inglehart con su Proyecto World Values Survey2 que
como parte de las teorías acerca del postmaterialismo intenta explicar la distribución de
2 www.worldvaluessurvey.org
3
la felicidad en el mundo con variables de mayor calado teórico como la religiosidad, la
seguridad y la autorrealización (Welzel, Inglehart: 2005).
Actualmente, a pesar de la aparente ambigüedad conceptual y de la todavía
escasez de indicadores y medidas (Schyns: 1998), parece que todo el mundo sabe y/o
intuye lo que es la felicidad aunque no se sepa definir claramente y aunque sus
componentes varíen entre países, personas y/o grupos sociales (Venhoven: 1993). De
hecho, en las encuestas la pregunta acerca de la felicidad consigue tasas de respuesta del
99%, mucho más altas que la media de las preguntas generales (Layard: 2005).
Hasta el momento la investigación sobre la felicidad, sus medidas, su
distribución, su consecución, y sus efectos se han centrado en la dimensión individual.
En estas aproximaciones clásicas, derivadas de la Psicología y la Economía, la felicidad
pertenece al ámbito de experiencia del individuo, con causas y consecuencias de tipo
individual (Rodríguez, Arroyo: 2013). En la mayoría de los casos el resultado de dichos
estudios son propuestas (políticas) para conseguir la felicidad basadas en la acción
individual o sobre el individuo (libros de cómo ser feliz, políticas económicas para
incrementar la felicidad, terapias para conseguir la felicidad, etc.) (Layard: 2005). La
agregación individual como productora de la felicidad social ha llevado a muy
interesantes estudios de distribución de la felicidad entre países (Venhoven: 1989;
Shcyns: 1998; Yew-Kwang: 2008; Díez Medrano: 2009).
Pero obviamente, como casi todos los aspectos de tipo individual, la felicidad
tiene también su dimensión social. No hay que olvidar la esencia social del individuo. Y
es aquí donde nace la finalidad de este artículo. La mayoría de autores enfatizan la
dimensión individual/subjetiva de la felicidad y well-being, pero al hablar de la
causación hacen referencia a dimensiones netamente sociales que giran alrededor de la
interacción social (relaciones con familia, comunidad, amigos). En este artículo
concretamos la dimensión social con indicadores de interacción social y de orientación
y acción hacia la sociedad.
En este artículo nos centramos en la causación y los posibles modelos de
felicidad. Como causación social incluiríamos el impacto (y explicación) de factores
sociales derivados de la interacción (capital social y redes sociales) en la definición de
la felicidad, su distribución social, y su obtención diferencial. El paso de la sociedad del
bienestar a la sociedad feliz/de la felicidad requerirá también del paso de una sociología
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del bienestar (centrada en dimensiones materiales e individuales), a una sociología de la
felicidad (centrada en dimensiones no materiales) donde se estudie la distribución,
acceso, obtención, necesidad y efectos sociales de la felicidad. En resumen, pensar en
Felicidad nos lleva a elevarnos por encima de los individuos, gracias a la interacción,
hasta espacios netamente sociales.
2. MATERIALES Y MÉTODOS
Para abordar estos objetivos se han utilizado los datos del World Value Survey.
En concreto se trabaja con los datos disponibles de la quinta oleada, recogidos entre los
años 2005 y 2007, para el máximo de países posibles que aplicaron las preguntas de
interés en nuestros modelos3. Los países incluidos en los análisis son los 44 siguientes:
Andorra (AD), Australia (AU), Burkina Faso (BF), Bulgaria (BG), Brasil (BR),
Canadá (CA), Suiza (CH), Chile (CL), China (CN), Serbia (CSS), Alemania (DE),
Egipto (EG), España (ES), Etiopia (ET), Finlandia (FI), Georgia (GE), Ghana (GH),
Indonesia (ID), India (IN), Irán (IR), Japón (JP), Corea del Sur (KR), Marruecos
(MA), Moldavia (MD), Mali (ML), México (MX), Malasia (MY), Noruega (NO),
Perú (PE), Polonia (PL), Rumania (RO), Ruanda (RW), Suecia (SE), Eslovenia
(SI), Tailandia (TH), Turquía (TR), Trinidad y Tobago (TT), Taiwán (TW), Ucrania
(UA), EEUU (US), Uruguay (UY), Vietnam (VN), Sudáfrica (ZA)y Zambia (ZM).
Los siguientes 12 países se han excluido del análisis debido a la ausencia de
alguna o varias preguntas que generaban variables clave en los modelos propuestos y
que no se podían imputar de un modo razonable:
Argentina, Colombia, Chipre, Francia, Reino Unido, Guatemala, Hong Kong, Iraq,
Italia, Jordania, Nueva Zelanda, Rusia, Países Bajos .
La heterogeneidad de países incluidos permite hacer un análisis representativo
para todo el globo. La inclusión de estos 13 países hubiera representado
aproximadamente el 75% de la población mundial, en términos de Inglehart y Baker
(2000: 23). La muestra final analizada son 61,998 casos que representan un 78% de la
muestra disponible en la 5 oleada. El tamaño medio de la muestra de cada país es de
1.400 casos.
3 http://www.asep-sa.org/wvs/wvs_1981-2008/WVS_1981-2008_IntegratedQuestionnaire.pdf
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Justificación de las variables
Hemos querido ver en qué medida Felicidad y Satisfacción con la vida
representan el mismo fenómeno para las personas y para los países. Dado que la
felicidad es una dimensión de reciente estudio (las dos últimas décadas
fundamentalmente) una parte sustancial de su estudio y dimensionalización se asienta
sobre los estudios y medidas de Satisfacción y Bienestar.
Nuestra hipótesis es que la felicidad incorpora aspectos sociales e individuales
diferenciados de los elementos materiales básicos de supervivencia e incluso de
bienestar que pueden ser medidos con indicadores tales como salud, ingresos y
satisfacción con la vida.
Para resolver las preguntas planteadas, se ha optado por contrastar cuatro
modelos rivales con el mismo modelo explicativo básico. Dos modelos pretenden
explicar la Satisfacción con la vida compitiendo con dos modelos que pretenden
explicar la Felicidad. Al existir relación entre Felicidad y Satisfacción con la vida cada
uno de los modelos generales se ha contrastado a su vez con la variable Satisfacción o
Felicidad como variable explicativa para conocer su contribución, en lugar de crear el
indicador sumatorio de ambas SWB (Inglehart: 2008).
Para realizar el contraste se plantean cuatro ecuaciones logísticas binarias:
1. Ser muy feliz Variable Dependiente (VD) introduciendo Satisfacción entre el
conjunto de Variables Independientes (VI)
2. Estar muy satisfecho (VD) con Felicidad entre las VI
3. Ser muy feliz (VD sin satisfacción en las VI
4. Estar muy satisfecho (VD) sin felicidad entre las VI
Estas ecuaciones se aplican a la muestra en general y a cada uno de los países.
Este planteamiento permite observar, en primer lugar, si la felicidad y la satisfacción, en
cada país, se conciben del mismo modo o como fenómenos diferenciados. En segundo
lugar, arroja luz sobre el papel de la satisfacción y la felicidad en sus respectivas
dependientes mostrando si son condiciones suficientes y necesarias para sendas
variables dependientes. En tercer lugar, estas comparaciones facilitan identificar los
componentes de la felicidad y la satisfacción dentro de un mismo país.
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En todos los casos las dos variables Felicidad (a008) y Satisfacción (a170) se
han transformado en variables dicotómicas ya que la mayoría de personas del planeta
dice ser feliz o muy feliz (WVS: 2005). La variable Felicidad se ha concretado como
“Ser muy feliz” y recoge aquellos casos que corresponden a la categoría “Muy Feliz”.
En cuanto a la variable Satisfacción también se ha concretado en “Estar muy
Satisfecho”, ésta categoría engloba los casos que en la variable de “Satisfacción general
con la vida” corresponden a los grados 9 y 10, en una escala de 1 a 10. Elegir los
extremos superiores de ambas variables ordinales disminuye la posible deseabilidad
social de otras respuestas y acota nuestra investigación a conocer qué lleva a las
personas a ser muy felices o no serlo. El estudio se centra en determinar quienes están
plenamente satisfechos o/y plenamente felices.
Para comprobar la relación (r=-0,47; p<0,000) entre Felicidad y Satisfacción dos
de los modelos se ha contrastado a su vez utilizando la variable independiente
Satisfacción (en su formato escalar original) en un caso y la variable Felicidad (en su
formato ordinal original) en otro caso como variables explicativas.
El modelo explicativo que se propone tiene tres dimensiones tradicionales:
Salud, dinero y amor. También se han introducido como variables de control el género
(MALE) y la edad (x003) para ver posibles efectos de elementos demográficos en
general y en cada país. En los modelos presentados se han descartado los posibles
efectos de las cohortes4 controlando la edad ya que no aportar impactos significativos en
los resultados y desde el punto de vista teórico es cuestionable que todo el mundo
componga las cohortes a partir de un mismo modelo.
En la primera dimensión, “Salud”, la compone la variable de estado de salud
autopercibido (a009). Nos indica la posibilidad de vida. La satisfacción con la vida
(a170) puede ser también un indicador de bienestar físico y de equilibro en la vida
cotidiana pero se ha preferido no contemplarla en esta dimensión para conocer su efecto
concreto en los distintos modelos. La salud está correlacionada con la felicidad (r= 0,37;
p<0.000) y con la Satisfacción (r= -0,33; p<0.000). En ambos casos la relación es
importante pero no crítica. Sin duda la salud compone parte de la Satisfacción y de la
Felicidad.
4 Definida por la varible “gen_Ingl” en los datos del WVS.
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En la dimensión “Dinero” se contemplan el nivel de ingresos (x047) recogida en
los diez deciles de cada país que viene utilizando el WVS y los ahorros familiares
(x044) que permite concretar mejor la diferencia entre el nivel de ingresos y la
disponibilidad económica de las personas. Nos indica la posibilidad de bienestar.
Por último, en la dimensión “Amor” se plantean tres variables que, creemos,
indican los aspectos sociales del “amor” entendidos como acción o sentimiento hacia el
bienestar de otros. El amor es la quintaesencia de lo social, su acción implica
interacción u creación de sociedad. Se ha creado una variable que mide la actividad en
asociaciones y organizaciones cívicas (ACTIVE). Se piensa como indicador de acción
social (trabajar para y con los demás). Para construir esta variable se han sumado las
respuestas “Ser miembro activo” en la batería de preguntas relativas a la membresía a
asociaciones y organizaciones cívicas (a098-a106).
En segundo lugar se contempla la variable (a193) de Schwartz. Esta variable es
uno de los 40 iitem cross-culturales validados usados en la teoría de los “valores
individuales básicos” y adaptado a sólo 10 para ser utilizado en el ESS y el WVS
(Schwartz et al.: 2008, 2012). Se trata de un indicador de “Benevolencia”5 que forma
parte de la dimensión de “auto-transcendencia”. En concreto pregunta por la
importancia para alguien de ayudar a los demás para que consigan su bienestar por ello
consideramos que es un indicador directo de Amor. Este indicador se mide con una
escala que refleja el grado de identificación que tiene el entrevistado con (“¿cuanto te
pareces a?”) una persona dispuesta a ayuda a cuidar a alguien próximo6, en una
graduación de 1 (“me parezco mucho”; está muy identificado) a 6 (“no me parezco
nada”; está poco identificado)7.
La tercera variable de amor es la convivencia con una pareja estable (netamente
creadora de sociedad). En este sentido, el indicador más idóneo es recurrir al estado
civil y agrupar a las personas casadas y las que conviven en una variable
(MARRY_DUM).
5 Definida como “preservación y mejora del bienestar de las personas con las que se tiene contacto personal frecuente” (Bardi y Schartz: 2003) 6 Como la traducción se ha ajustado y validado en cada país el término “próximo” puede estar traducido contextualmente por cercano (CL) o de su entorno (AD). 7 Traducción del cuestionario para España oleada 2007 en:
http://www.wvsevsdb.com/wvs/WVSDocumentation.jsp
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En la siguiente tabla se encuentra resumida la naturaleza y estadísticos
descriptivos de las variables usadas en los 4 modelos:
Tabla. 1 Descripción de las variables usadas
Código WVS
Variable Escala Media Varianza n
a008-> Ser muy feliz
Ser muy Feliz [1 Muy Feliz, 0 No muy feliz] 0,27 0,19 61.332
a170-> Estar muy satisfecho
Estar muy Satisfecho con la vida
[1 Estar muy satisfecho , 0 No estar Muy Satisfecho* valores 9 y10 satisfecho en la variable original]
0,21 0,16 61.155
a008 Sentimiento de felicidad [1 Muy Feliz, 4 No muy feliz] 1,93 0,51 61.332
a170 Satisfacción con tu vida [1, 10 muy satisfecho] 6,63 5,28 61.155
a009 Estado de salud subjetivo [1 Muy buena, 5 Muy Pobre] 2,17 0,73 61.720
x047 Escala de ingresos [1-, 10+] 4,67 5,08 57.945
X044 Capacidad de ahorro en el último año
[1 Ahorrar, 4 Gastar ahorros y pedir prestado dinero]
2,1 0,87 58.354
ACTIVE Número de organizaciones de las que se es miembro activo
[0 min, 12 máx] 0,78 1,53 61.998
a193 Indicador de Benevolencia en la escala de Schwartz:En que medida se parece Ud a una persona cuya descripción coincide con que : Es importante cuidar de las personas próximas, ocuparse de su bienestar
[1 Se parece mucho a mi, 6 no se parece a mi]
2,31 1,3 60.616
MARRY_DUM Casado o como casado [0,1] 0,64 0,23 61.842
MALE Ser hombre [0,1] 0,49 0,25 61.925
x003 Edad Continua 41,55 271,51 61.783
Modelización causal
Para discutir los modelos rivales se recurre a la regresión logística binaria. En
primer lugar se discutirán los cuatro modelos referidos a los 44 países analizados para a
continuación analizar las similitudes y diferencias entre los factores causales de la
Felicidad (y la Satisfacción) en cada uno de los países. Para poder realizar las
comparaciones entre modelos y entre países se ha utilizado la estandarización8 de los
coeficientes B propuesto por Menard (2004, 2010). De este modo queda minimizado el
efecto de disparidad de unidades de medida y distribuciones entre variables y países,
permitiendo cierto nivel de comparación.
Además del interés en la bondad de ajuste, que se observará mediante la R2 de
Cox, se presta especial atención a la sensibilidad de los modelos. El interés por la
sensibilidad radica en que indica el poder de pronosticación del modelo. La sensibilidad
8
9
indica la capacidad del modelo de predecir como valor 1 en la variable dependiente los
casos que efectivamente lo son. Dicho de otro modo, un modelo con mayor
sensibilidad, aunque tenga baja bondad de ajuste, ayudará mejor a explicar la
concepción de felicidad o satisfacción en un país que otro con mayor ajuste del modelo
pero nula sensibilidad.
3. MODELOS CAUSALES GLOBALES
La discusión entre los modelos teóricos que sugieren una jerarquía causal entre
la Felicidad y la Satisfacción (del Pino Artacho y Díez Nicolás: 1999) exige que el
primer paso consista en conocer si las mismas dimensiones de Salud, Dinero y Amor
son capaces de explicar por igual la Satisfacción y la Felicidad o bien si existen
diferencias. Además comprobamos en qué grado contribuye la Felicidad en explicar la
Satisfacción (MS) y viceversa. Este modelo general se contrasta con dos variables de
control edad y sexo (ser hombre) que se ha comprobado que en algunas ocasiones
pueden ser relevantes. Para ello se contrastan cuatro modelos logísticos binarios en una
muestra compuesta por los sujetos que contestaron la encuesta en los 44 países usados
para el estudio.
El primer y tercer modelo tiene como variable dependiente MFelicidad (Ser Muy
Feliz). La diferencia entre el modelo 1 y 3 es que el modelo 1 contiene entre las
variables predictoras a la Satisfacción. Del mismo modo el modelo segundo y cuarto
estiman la MSatisfacción (Muy Satisfecho). El modelo 2 difiere del 4 porque incluye la
Felicidad como estimador de la MSatisfacción.
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Tabla. 2 Modelos de regresión logística con los países agregados
Mucha Felicidad
Mucha Satisfacción
Variables
Coef B Estandarizados
Variables
Coef B Estandarizados
Modelo 1 Modelo 3
Modelo 2 Modelo 4
Satisfacción
0,289
Felicidad
-0,301 Salud
-0,195 -0,281
Salud
-0,113 -0,235
Ahorros
-0,027 -0,048
Ahorros
-0,032 -0,124
Escala de Ingresos 0,012 0,053
Escala de Ingresos 0,02 0,024
Ser activo
0,067 0,086
Ser activo
0,034 0,053 Importancia ayudar a los demás -0,057 -0,076
Importancia ayudar a los demás -0,052 -0,032
Casado o conviviendo en pareja 0,033 0,045
Casado o conviviendo en pareja 0,024 0,045
Ser hombre
-0,017 -0,03
Ser hombre
-0,028 -1,241
Edad
0,004 0,032
Edad
0,055 0,066
Ajuste del Modelo
Ajuste del Modelo
R2 de Cox 0,169 0,108
R2 de Cox
0,134 0,069
Sensibilidad 34 19,7
Sensibilidad
19,5 3,9
Los modelos 3 y 4 explican la Felicidad (MF) y la Satisfacción (MS) solo con
las dimensiones Salud Dinero y Amor y las variables de control género y edad. La R2
de Cox muestra que estas variables independientes explican mejor la Felicidad (MF)
(0.108) que la Satisfacción (MS) (0.069). Todas las variables independientes son
estadísticamente significativas y el efecto de ellas tiene la misma dirección en ambos
modelos. El efecto de la salud es muy similar en ambos modelos (al aumentar la
percepción de mala salud desciende la probabilidad de ser Muy Feliz o Muy
Satisfecho). En la dimensión “Dinero” los dos indicadores tienen un efecto distinto. Por
un lado el necesitar dinero y pedirlo prestado disminuye en casi tres veces la
probabilidad de sentirse MSatisfecho en comparación con la disminución de la
probabilidad sentirse MFeliz. Por el contrario, tener más ingresos casi dobla la
probabilidad de sentirse MFeliz que MSatisfecho. En la dimensión “Amor” constatamos
que vivir en pareja tiene exactamente el mismo efecto en la probabilidad de ser Mfeliz
que sentirse Msatisfecho, siendo en ambos modelos una de las variables con impacto
moderado. El efecto de ser socialmente activo influye algo más en la probabilidad de
sentirse Mfeliz que en la de sentirse Msatisfecho. El efecto de la variable “querer ayudar
a los demás” es similar tanto sobre la Felicidad como la Satisfacción. Cuanto más
importante es ayudar a los demás más probable será ser Mfeliz o estar Msatisfecho (la
escala es al revés y por eso el signo es negativo). Pero el efecto es muy superior (el
doble) sobre Felicidad que sobre Satisfacción.
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El efecto de las variables de control en ambos modelos es muy diferente. Por un
lado tenemos que ser hombre disminuye la probabilidad de sentirse MFeliz o
MSatisfecho. Aproximadamente el efecto es cuatro veces superior en el caso de
satisfacción. La edad tiene influencia en ambas variables dependientes. A medida que
aumenta la edad aumenta la MSatisfacción y la MFelicidad. Comparativamente la edad
tiene el doble de efecto sobre la Satisfacción que sobre la Felicidad.
En el análisis de los modelos 1 y 2 vemos como más allá de la Satisfacción y la
Felicidad, sólo la Salud presenta impactos importantes en las variables dependientes. Si
se atiende al signo y al sentido de las variables, se observa que mejor salud, más
probabilidad de ser MFeliz o MSatisfecho. El resto de variables obtienen coeficientes
estandarizados moderados. Las diferencias de efectos observadas en los modelos 3 y 4
quedan casi todas neutralizadas. Convienen destacar dos efectos. En primer lugar se
aprecia como los ingresos tienen el doble del efecto en la MSatisfacción que en la
MFelicidad. Además, en la explicación de la MFelicidad apreciamos que el efecto de
ser activo socialmente es el doble que en el modelo usado para explicar la
MSatisfacción (con felicidad). El Amor (ser activo, y por extensión el capital social)
tiene un impacto mayor en la variable dependiente Felicidad que en Satisfacción.
Otro dato que corrobora el papel central de la Satisfacción y la Felicidad entre
las variables independientes de ambos modelos, es que los coeficientes de regresión
estandarizados descienden en todas las variables al introducirlas. Conviene observar los
cambios sustantivos que producen esas variables en los modelos. En primer lugar se
observa como al incorporar la Satisfacción como variable que puede explicar la
Felicidad neutraliza el efecto que tenia la edad.
Como ya se sabía, ambas variables están conceptualmente interrelacionadas pero
estadísticamente no tan relacionadas. En realidad, los que no están ni muy satisfechos ni
muy felices son el 64% de la muestra. La diferencia entre estar muy satisfecho y muy
feliz (12%) respecto a combinaciones como estar muy satisfecho y no feliz (9%) o estar
Muy feliz pero no muy satisfecho (15%) no es tan grande. Explicar estas sutiles
diferencias es el objetivo de los cuatro modelos.
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Tabla. 3 Tabla de contingencia entre las variables dependientes
Estar Muy Satisfecho
Total Ser muy feliz
NO SI
NO 63,80% 9,20% 73,10%
SI 15,00% 11,90% 26,90%
% Total 78,90% 21,10% 100,00%
n 47773 12789 60562
Nota: Índice Kappa= 0,338 p<0,00
Comparando la bondad de ajuste observamos que el modelo 1, que pretende
explicar la MFelicidad es el que tiene un poder explicativo superior (R2 de Cox de
0,169). El modelo 2, para explicar la satisfacción, es más débil (R2=0,134). Los modelos
3 y 4 tienen poder explicativo con R2 de Cox de 0.06 unidades menos a su modelo
paralelo. Pero en términos globales el impacto de la introducción de F para explicar MS
es considerablemente superior al impacto de introducir S para explicar MF. En el primer
caso supone un incremento explicativo del 94% (pasando de una R2 de Cox de 0,069 a
una de 0,134). En cambio el incremento explicativo al introducir S para explicar MF es
sólo del 56% (pasando de una R2 de Cox de 0,108 a una de 0,169).
El análisis de la “sensibilidad” corrobora estos resultados. El modelo 1 permite
pronosticar correctamente el 34% de los casos en el conjunto de países. El modelo 3,
que explica la felicidad pero sin contemplar la satisfacción pronostica cerca de 20% de
casos. Es decir, al introducir la satisfacción como variable explicativa se pronostican
correctamente casi 15% más de casos. Por otro lado, el modelo 2 de MSatisfacción sólo
pronostica correctamente el 19,5%. El modelo 4 demuestra ser muy pobre con una
sensibilidad del 4%. La conclusión principal es que la Satisfacción ayuda mucho a
pronosticar la MFelicidad. En cambio, para pronosticar mejor la MSatisfacción es
imprescindible la variable Felicidad.
4. MODELOS EXPLICATIVOS POR PAÍSES
Siguiendo la tradición en los estudios comparativos que usan el WVS, a
continuación se analizarán pormenorizadamente los dos modelos principales 1 y 2 para
cada país. Para analizar en qué medida la Felicidad y la Satisfacción pudieran ser
distintas por motivos culturales o de entorno se prueban los modelos en cada uno de los
44 países estudiados. Con la tabla general podemos ver que no hay un único patrón que
explique la Felicidad o/y la Satisfacción. Para contrastar ambos modelos primero se
13
analiza la bondad de ajuste y la sensibilidad, y en segundo lugar se analiza la relevancia
de cada dimensión en los distintos países.
En primer lugar conviene situar a los países en un mapa que muestre la relación
entre la probabilidad de ser Muy Feliz y Estar Muy Satisfecho. De nuevo podemos
constatar que existe una relación lineal pero que no es perfecta (R2=0,4). Este mapa se
puede dividir en cuatro cuadrantes. El primer cuadrante muestra los 13 países que están
por encima del promedio de países tanto en Felicidad como en Satisfacción (MX, CA,
TT, SE, ZA, TR, CH, NO, CL, PE, UY, BR, FI). Hay 11 países que están por encima de
la media de felicidad pero por debajo de la media de Satisfacción (GH, MY, AU, ML,
TH, ET, JP, AD, ID, IN, US). Un solo país está por debajo de la media de Felicidad y
por encima de la media de Satisfacción (SI). Y 19 países están por debajo de la media
tanto en Felicidad como en Satisfacción (BF, MA, TW, PL, IR, DE, CN, VN, ZM, ES,
EG, KR, GE, BG, CSS, MD, RO, RW, UA). La diversidad de situaciones muestra que
la composición de felicidad y satisfacción para cada país es distinta.
Gráfico 1 Posición espacial de los países según la relación entre la probabilidad de ser muy feliz y la
probabilidad de estar muy satisfecho
14
Bondad de Ajuste
Al contrastar el ajuste de los modelos entre sí se observa que en el modelo
MFelicidad como variable dependiente es superior al modelo de MSatisfacción en la
mayoría de países. Cuando no lo es, la diferencia es mínima. Los países con mayor
diferencia en las R2 son Etiopía y Marruecos con una diferencia ambos cerca al 20%.
Estos dos países presentan las R2 más altas (0,3 y 0,28 respectivamente) en el modelo 1
(MF). No obstante, la probabilidad de estar muy satisfecho sólo es de 5%, frente a la
probabilidad de ser muy feliz que es del 30% en Etiopía y del 25% en Marruecos. Otros
países con la diferencia más amplia son Mali, Burkina Faso y Ghana (entre 0,09 y 0,07).
Dicho de otro modo, en estos países se puede explicar bien porqué las personas son muy
felices, pero no porque están muy satisfechos.
Los 15 países con una bondad de ajuste del modelo 1 MFelicidad (tabla 4) más
alto, superior a 0,2, son países desarrollados en su mayoría. Sugiere que no es un
modelo de tipo Occidental sino un modelo de tipo Desarrollado (Turquía, India,
Marruecos). Es un modelo materialista y por eso caben sociedades en vías de desarrollo
o desarrolladas no occidentales. Llama la atención los países en vías de desarrollo.
(Trinidad y Tobago, Mali, Etiopia).
Inicialmente creíamos que el modelo presentado era un modelo occidental, pero
queda patente que no es así del todo. Es más, en lugar de ser un modelo occidental para
explicar la felicidad parece que el poder explicativo radica más en aspectos materiales.
Dicho de otro modo, con estas variables se explica una felicidad fundamentada en el
bienestar material. No se debe olvidar que la variable dependiente recoge aquellos casos
que son muy felices. Los datos que inducen a pensar esto son:
a) Los países donde el modelo tiene más capacidad explicativa son países en vías
de desarrollo. A destacar, Marruecos, India, Turquía, y Suráfrica. Son países
emergentes, estables y con economías en crecimiento.
b) Suiza, Suecia, Canadá, Noruega y Australia, Finlandia y EEUU, países
desarrollados y con economías estables en ese momento (antes de la crisis). Son
países con IDH elevados
c) La presencia de Japón puede indicar que se trata más de un modelo de bienestar
material que de valores y cosmovisiones.
15
Estas evidencias plantean la discusión de cuál es el papel de la variable
satisfacción en estos países. Si fuese semejante podríamos afirmar que la felicidad en
estos países se explica por la satisfacción. Lo cual plantearía la pregunta de si en Etiopía
y Suiza la satisfacción se concibe igual. Además en estos países, el porcentaje de Muy
felices es muy alto. De media el 37%.
Gráfico 2 Posición espacial de los países según su Sensibilidad y su R2 de Cox en el modelo 1 de
Felicidad
16
Gráfico 3 Posición espacial de los países según la probabilidad de la variable dependiente y la
Sensibilidad en el modelo 1 de Felicidad
En general, la bondad de ajuste del modelo 2 MSatisfacción (tabla 5) es
ligeramente inferior al modelo 1. Que los países con mejor bondad de ajuste en este
modelo sean en su mayoría los mismos que en el primer modelo sugiere que estar muy
satisfecho y ser muy feliz se explican de forma parecida.
Tabla. 4 Países con mayor bondad de ajuste en el Modelo 1 Felicidad
Tabla. 5 Países con mayor bondad de ajuste en el Modelo 2 Satisfacción
País
R2 de Cox
País
R2 de Cox
Etiopia
0,308
Suiza
0,274
Marruecos
0,284
Finlandia
0,248
India
0,283
India
0,246
Mali
0,271
Turquía
0,236
Turquía
0,265
Australia
0,227
Suiza
0,263
Japón
0,221
Suecia
0,25
Noruega
0,216
Japón
0,249
EEUU
0,215
Canadá
0,24
Suecia
0,212
Suráfrica
0,232
Canadá
0,212
Noruega
0,231
Suráfrica
0,188
Australia
0,231
China
0,174
Finlandia
0,214
Mali
0,174
EEUU
0,209
Alemania
0,167
Trinidad y Tobago 0,208
Eslovenia 0,166
17
Gráfico 4 Posición espacial de los países según su Sensibilidad y su R2 de Cox en el modelo 2 de
Satisfacción
Gráfico 5 Posición espacial de los países según la probabilidad de la variable dependiente y la
Sensibilidad en el modelo 2 de Satisfacción
18
Análisis de la Sensibilidad
Una vez contrastado el poder explicativo de ambos modelos, hay que analizar la
capacidad de pronosticación de los modelos en cada país. La sensibilidad indica la
capacidad de pronosticar con estos modelos como felices o satisfechos los casos que
efectivamente lo son. Es más interesante que el porcentaje de clasificación porque solo
tiene en cuenta los aciertos en la categoría que nos interesa explicar (muy felices, muy
satisfechos). El interés por usar la sensibilidad es que indica la utilidad de los modelos:
un modelo con un buen ajuste del modelo pero no ayude a pronosticar los muy felices o
los muy satisfechos (1) sino todo lo contrario (0), no será útil.
En general, la sensibilidad en el modelo 1 de felicidad es ligeramente más alta
que en el modelo 2 de satisfacción, indicando que las variables utilizadas pronostican
mejor la felicidad que la satisfacción. Estos 15 países (tabla 6) tienen una sensibilidad
superior al 50%. Es decir, pronostican a los muy felices en la mitad de los casos. Son en
su mayoría países donde la bondad de ajuste también es alta. Exceptuando el caso de
México (R2=0,15) que además es el país con mayor sensibilidad (85%). Los países con
una mala sensibilidad son también los mismos con mala bondad de ajuste: Ruanda,
Egipto, Vietnam, Rumania, Bulgaria, Moldavia, Perú, Georgia, Zambia… En cuanto al
segundo modelo, los países con mejor sensibilidad son los mismos (aunque en otro
orden), con México con la mejor sensibilidad (72% de aciertos).
Tabla. 6 Países con mayor sensibilidad en el Modelo 1
Felicidad
País
Sensibilidad
México
85,523
Trinidad y Tobago
73,955
Ghana
73,425
Canadá
69,865
Mali
68,657
Suecia
66,961
Suráfrica
66,243
Suiza
65,211
Noruega
60,399
Turquía
59,614
Australia
56,704
Etiopía
55,082
India
53,448
EEUU
51,343
Marruecos 48,639
19
Al comparar las correlaciones (tabla 7) entre la sensibilidad de ambos
modelos con la probabilidad de ser muy feliz o estar muy satisfecho respectivamente,
constatamos que la relación e impacto de la Felicidad sobre la Satisfacción es mayor
que el impacto de Satisfacción en Felicidad. Ello rompería nuestra preconcepción inicial
donde la Felicidad venía concebida como una extensión cultural y significativa de
Satisfacción (como pone de manifiesto una parte sustancial de “la literatura”). Ello
apunta hacia una dimensionalidad diferencial donde estar Satisfecho con la vida
requiere del componente de Felicidad mucho más que Felicidad requiere de
Satisfacción.
Estar Satisfecho: Denota temporalidad en periodos breves, denota momento,
relativa no estabilidad
Ser Feliz: Denota temporalidad en periodos más prolongados, denotado estado
relativamente estable.
Tabla 7. Correlaciones de Pearson entre Bondad de Ajuste, Sensibilidad y probabilidad de la dependiene en ambos modelos
r2 de Cox Modelo 1
Sensibilidad
Modelo 1
r2 de Cox Modelo 2
Sensibilidad
Modelo 2
Probabilidad de ser Muy
Feliz
Probabilidad de estar muy
satisfecho
r2 de Cox Modelo 1
1 ,773** ,705** ,526** ,480** 0,199
Sensibilidad Modelo 1
1 ,583** ,620** ,885** ,511**
r2 de Cox Modelo 2
1 ,833** ,409** ,477**
Sensibilidad Modelo 2
1 ,541** ,795**
Probabilidad de ser Muy
Feliz 1 ,633**
Probabilidad de estar muy
satisfecho 1
**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
20
5. EXPLICANDO LA FELICIDAD Modelo 1
Tabla. 8 Coeficientes B estandarizados por países para el Modelo 1 (Felicidad)
Pais
Satisfacción Salud Ahorros Escala
de Ingresos
Ser activo
Imortancia ayudar a
los demás
Casado o conviviendo
Ser hombre
Edad
AD
0,323 -0,163
-0,122 0,099 AU
0,554 -0,187
0,066
0,114
BF
0,36 -0,335
0,088
BG
0,183 -0,141
-0,131 0,047 BR
0,235 -0,156
CA
0,464 -0,214
0,133 -0,097 0,084
0,095
CH
0,661 -0,173
-0,104 -0,17 0,194 CL
0,237 -0,162
CN
0,308 -0,307
-0,059
0,117
CSS
0,47 -0,306 DE
0,412 -0,183
-0,151
EG
0,221 -0,198
0,071
-0,078 ES
0,292 -0,372
ET
0,384 -0,505
0,107
0,09 FI
0,575
0,155 -0,064 -0,104
GE
0,23 -0,204
-0,174 0,087 GH
0,168 -0,155 -0,08 0,083
ID
0,215 -0,164
0,072
-0,117 IN
0,449 -0,315 -0,132
0,066 -0,089
IR
0,279 -0,168
0,061
0,048 JP
0,683 -0,174
-0,093 0,117
KR
0,61 -0,401 -0,177
0,152 -0,116
0,104 MA
0,306 -0,634 -0,186 0,134
-0,089
0,281
MD
0,15 -0,151
0,185
-0,119 0,098 ML
0,173 -0,379
0,126 0,102
MX
0,22 -0,181
0,071 -0,079 0,091
-0,053
MY
0,068 -0,206 -0,054 NO
0,531 -0,117
-0,09 0,164 -0,079 -0,077
PE
0,1 -0,083 PL
0,295 -0,101
0,116
-0,087
RO
0,332 -0,125 -0,064
-0,067 0,067 -0,076 RW
-0,11
0,053
0,043
SE
0,62 -0,154
-0,094 0,161
-0,099
SI
0,341 -0,21 0,067 TH
0,118 -0,157
0,064
-0,04
TR
0,617 -0,208
-0,092
-0,069
-0,078 TT
0,316 -0,216
0,073 -0,091
TW
0,296 -0,21
0,057
-0,07 0,096
UA
0,324 -0,214 US
0,485 -0,144
0,096
0,065
UY
0,318 -0,122 VN
0,073 -0,107
0,043
ZA
0,312 -0,208 ZM 0,117 -0,153
-0,05 Nota: Los coeficientes no significativos se han eliminado de la tabla para simplificar la lectura
En el modelo 1 MFelicidad (tabla 8) solo hay dos variables, la satisfacción con
la vida en general y la salud, que son estadísticamente significativas en todos los países
(contando una sola excepción en cada caso, Ruanda en Satisfacción y Finlandia en
21
Salud). El resto de variables son significativas en una pequeña parte de los países
incluidos.
Los coeficientes estandarizados indicando el impacto de la variable Satisfacción
son, en promedio, los más altos. Es la variable que más aporta en la explicación de ser
muy feliz. Hay que destacar los países donde el impacto es mayor: Japón, Suiza, Suecia,
Turquía y Corea del Sur tienen coeficientes beta superiores al 0,6 (en el caso de Japón
cercanos al 0,7). Por otro lado, los coeficientes beta de la variable Salud también
alcanzan valores considerables, presentando un máximo en Marruecos de -0,634 (a
tener presente el sentido de la variable). Es remarcable que no sea significativa en
Finlandia.
La diferencia entre los coeficientes de Satisfacción y Salud son muy relevantes a
nivel teórico. Los países donde se explique más mediante la salud que mediante la
satisfacción reflejarán sociedades donde prima más una concepción de la felicidad
basada en la existencia, en el poder hacer cosas, en definitiva, en la buena salud. En los
países que, por el contrario, la satisfacción explique mejor el ser muy feliz, puede
sugerir sociedades materialistas centradas en el bienestar. La prioridad en la salud puede
deberse o bien a sociedades muy envejecidas o a sociedades con condiciones de vida
difíciles donde la salud sea una necesidad fundamental mal cubierta, es decir en fase
todavía de supervivencia material. Observando la diferencia entre los coeficientes de
ambas variables, se aprecia que en Marruecos (diferencia de 0,32), Mali (0,20), Malasia
(0,13) y Etiopía (0,12) la salud explica bastante más que la satisfacción. Que la Salud
impacte más que la satisfacción puede ayudarnos a entender porqué en Marruecos,
Etiopía, Ghana, Burkina Faso y Mali se puede explicar la felicidad pero no la
satisfacción, como se había visto analizando la bondad de ajuste. En el lado opuesto,
encontramos Japón (0,51), Suiza (0,49), Suecia (0,47), Noruega (0,41) y Turquía (0,41)
donde la satisfacción explica considerablemente (más de 0,4) más que la salud. Aquí el
bienestar supera a la supervivencia.
Puede apreciarse el impacto moderado de los Ahorros en Marruecos, Corea e
India y bajos en Ghana, Rumania, Malasia. En Eslovenia, al contrario que en los otros
países significativos, menos ahorros aumenta la probabilidad de ser muy feliz, aunque
muy poco. En general el impacto de ingresos es inferior al de ahorro. Ingresos tienen un
impacto moderado en Moldavia, Marruecos, Mali y Etiopía y bajos en el resto de países.
22
Es interesante notar que en Turquía y, sobretodo en Bulgaria, a mayor ingresos
desciende la probabilidad de ser muy feliz, en sentido contrario al resto de países. Es
remarcable el caso de Marruecos que es el único país donde ambas variables sobre
Dinero son significativas.
En la dimensión Amor hay tres indicadores. El capital social estaba medido en la
variable Ser activo. En esta variable se aprecia como el capital social es significativo en
pocos países y donde más impacta es en Corea y Canadá (país conocido por su
civismo). La segunda variable de Amor, considerar importante ayudar a los demás, es la
variable significativa en más países después de la Satisfacción y la Salud. Mientras que
en esta variable no se aprecia un patrón de países, en convivir en pareja se puede ver
como en los países donde más contribuye son países con un gran estado de bienestar
como Suiza, Noruega, Suecia y Finlandia. Más allá de la posible explicación romántica,
este hecho sugiere que para explicar la felicidad, el rol de la convivencia y del compartir
es clave. Puede deberse a varios procesos. Las características comunes de estos de estos
países apuntan a la importancia de la relación diádica de amor, cooperación, y compartir
el proyecto vital. Además si se observan los coeficientes en satisfacción queda patente
que en estos países el impacto de la satisfacción es muy alto, sugiriendo así la
correlación entre satisfacción general con la vida y convivir con alguien.
En cuanto al género, ser hombre incrementa la probabilidad de ser feliz en unos
países y en otros la mengua. Por ejemplo, en Corea del Sur y Etiopía ser hombre
aumenta ésta probabilidad. En Ruanda también pero en menor medida. Al contrario, en
Tailandia, Finlandia, Taiwán, Rumania, Turquía, Noruega y Trinidad y Tobago, ser
hombre hace descender la probabilidad de ser feliz. La edad también afecta en sentido
contrario a varios países. En Marruecos, a más edad mucha más probabilidad de ser
feliz. Le sigue China donde el efecto de la edad es más moderado. En Taiwán, Canadá,
y Burkina Faso, la edad también incrementa la probabilidad de ser feliz pero tres veces
menos que en Marruecos. Por otro lado, En México, Noruega, Polonia y más
contundentemente en Suecia y Finlandia, a menor edad más probabilidad. Esto puede
sugerir que son países con condiciones favorables para la felicidad de la juventud. En
cualquier caso, el género y la edad son las variables que afectan a menos países.
23
6. EXPLICANDO LA SATISFACCIÓN Modelo 2
Tabla. 9 Coeficientes B estandarizados por países para el Modelo 2 (Satisfacción)
Pais
Felicidad Salud Ahorros Escala
de Ingresos
Ser activo
Imortancia ayudar a
los demás
Casado o conviviendo
Ser hombre
Edad
AD
-0,294 -0,123
AU
-0,346 -0,184 -0,077 -0,076 0,065 0,153
BF
-0,294 -0,15 -0,107
BG
-0,208 0,087 -0,106
BR
-0,258
CA
-0,341 -0,127 -0,066 0,136 0,073
CH
-0,417 -0,151 -0,1 0,059 0,191
CL
-0,284 0,099 -0,096
CN
-0,331 -0,116 0,053
CSS
-0,352 0,161 -0,098
DE
-0,329 -0,18 -0,074 0,07
EG
-0,219 -0,098 0,109 -0,13 -0,04
ES
-0,206 -0,106 -0,094
ET
-0,252 -0,154 -0,125 0,127
FI
-0,388 -0,192 -0,073 0,081
GE
-0,285 -0,17 0,159
GH
-0,249 -0,086 0,067 -0,047
ID
-0,216 -0,085 0,062 -0,065
IN
-0,379 -0,264 -0,062 0,052
IR
-0,3 -0,112 0,064 -0,072 0,103 -0,057
JP
-0,414 -0,137 -0,096
KR
-0,326 0,166 -0,063
MA
-0,105 0,189 0,073 -0,126 0,189
MD
-0,241 0,309
ML
-0,286 -0,117 0,145
MX
-0,27 -0,118 -0,089 -0,109 -0,058 -0,062 0,143
MY
-0,209 -0,113 -0,133
NO
-0,369 -0,162 -0,069
PE
-0,144 -0,15 -0,065 0,055 0,119
PL
-0,261 -0,123 -0,072
RO
-0,303 -0,056
RW
-0,196 0,074 0,069
SE
-0,333 -0,128 -0,07 0,235
SI
-0,349 0,072
TH
-0,128 -0,103 0,193 -0,137
TR
-0,419 -0,15 -0,082 0,05 0,074
TT
-0,282 -0,136 0,064 0,126
TW
-0,205 -0,152 -0,073 0,079
UA
-0,282 -0,183 0,086
US
-0,33 -0,187 -0,098 0,078 0,072
UY
-0,34 -0,089 -0,091 -0,109 0,071 -0,071 0,072
VN
-0,104 0,174 0,111 0,091
ZA
-0,321
ZM -0,151 -0,07 0,13 0,1
Nota: Los coeficientes no significativos se han eliminado de la tabla para simplificar la lectura
En general, los coeficientes betas significativos y los impactos de las variables
en el modelo 2 (tabla 9) son ligeramente inferiores a los del modelo 1. La variable
Felicidad es la que aporta la mayor capacidad explicativa, siendo significativa en más
países y presentado coeficientes superiores a las demás variables. Turquía, Suiza y
24
Japón son los países donde más desciende la probabilidad de estar satisfecho si
desciende la felicidad. Comparten cocientes cercanos a 0,42.
A diferencia de la satisfacción en el modelo 1, la felicidad siempre presenta
coeficientes superiores a la salud. En general la salud es menos significativa en este
modelo, sugiriendo así que en varios países es fundamental para explicar la felicidad
pero no para explicar la satisfacción. En el sentido contrario, llama la atención que la
salud sí sea significativa en Finlandia para explicar la satisfacción pero no la Felicidad.
La probabilidad de estar muy satisfecho desciende en todos los países si empeora la
salud. Sin embargo, lo hace en menor medida que lo hacía la probabilidad de ser feliz en
el modelo 1. India es dónde más afecta la salud a la satisfacción.
En este modelo las variables de Dinero son más significativas, tienen un mayor
peso, en más países que en el modelo 1 de Felicidad. Es decir, el dinero es componente
de la satisfacción en mayor medida que de la felicidad. La escala de ingresos presenta
coeficiente mucho más elevados en este modelo que en el modelo 1, y son sobre todo en
países pobres (salvo Corea). Es decir, los ingresos definen mejor la satisfacción que la
felicidad.
Tailandia es el único país donde el capital social aumenta más la probabilidad de
estar satisfecho que la probabilidad de ser feliz, en el resto de países el impacto del
capital social es menor que en la probabilidad de ser feliz. Tailandia es también el país
donde la importancia de ayudar tiene el mayor efecto. Sin embargo, con menos
diferencia respecto al resto de países. Otros países donde disminuye la probabilidad de
estar satisfecho a medida que desciende la preocupación por los demás son Malaysia,
Egipto y Marruecos. El papel de la convivencia es muy diferente aquí que en el modelo
anterior. Es significativa en muy pocos países. Compartir el día a día con la pareja es
más importante para definir la probabilidad de ser feliz que la de estar satisfecho. Los
países donde la convivencia aumenta la probabilidad de estar satisfecho son Canadá,
Irán, Vietnam, Turquía, Australia y Trinidad y Tobago.
El género, el ser hombre, reduce la probabilidad de estar satisfecho allá donde es
significativo. Se vuelve a apreciar que son coeficientes considerablemente bajos. El
cambio respecto al modelo 1 consiste en este modelo la variable ser hombre afecta del
mismo modo en todos los países donde es significativa. La edad presenta impactos
mucho mayores al género. En Suecia es dónde más aumenta la probabilidad de estar
25
satisfecho a medida que aumenta la edad. Suiza, Marruecos, Australia y México
también presentan impactos considerables en el mismo sentido. En este caso, no hay
coeficientes negativos. Dicho de otro modo, no hay países donde ser joven aumente la
satisfacción como sucedía en el modelo de Felicidad. Más bien al revés.
7. MAPAS DE LA FELICIDAD
El análisis estadístico de las regresiones logísticas y sus Betas estandarizadas son
la materia prima para la construcción conceptual y material de un sistema relacional
complejo entre países, entre modelos explicativos, y entre países y modelos
explicativos. Nos lleva a una especie de ADN definidor de modelos sociales de
Felicidad y Satisfacción. Utilizamos el análisis de redes como forma nueva de explorar
la existencia de modelos de felicidad diferenciados y en su caso cuáles son sus
características. Utilizamos el mapa de combinaciones de las variables explicativas
significativas de felicidad para aproximarnos a su identificación y modelización. En
cada país surge un mapa explicativo que resulta de la interacción, a imagen de
estructuras de DNA, entre las variables en base a la contribución/poder explicativo de
las diversas variables. Además de la existencia de contribución significativa, las Betas
estandarizadas incorporan la intensidad de esa contribución. El AR nos permite
identificar ese ADN (es decir modelo de felicidad) de la población y averiguar la
existencia o no de diferencias sustanciales entre grupos poblacionales y sociales y sus
razones (tanto en caso de existencia como de no existencia).
Para cada uno de los cuatro modelos explicativos utilizados construimos una
matriz rectangular donde las filas son las variables utilizadas en los modelos de
regresión logística explicando Felicidad (F) y Satisfacción (S), y las columnas son los
44 países. Las casillas son las Betas estandarizadas. Para cada país (columna) tenemos
las Betas estandarizadas de las variables de los cuatro modelos trabajados. Esas matrices
rectangulares son la transcripción matemática de la existencia de relación entre variable
X (en las filas) con países Y (en las columnas) reflejo de la significación (y tamaño de
Betas estandarizadas) del impacto de esas variables en la F y S en cada uno de los
países. La representación gráfica de las relaciones matemáticas mostrará las relaciones
entre variables y países. Nos permite visualizar y analizar pautas diferenciadas y/o
similares de relaciones entre ellos. Es una vía para intentar detectar modelos de
Felicidad.
26
Representación gráfica
En los gráficos los países están representados como cuadrados azules y las
variables como círculos rojos. Las líneas que conectan países y variables representan la
existencia de impacto significativo de esas variables en esos países en los modelos
explicando F y S. El grosoR de las líneas indica la capacidad explicativa de dicha
variable (beta estandarizada) en dicho país.
El tamaño de los círculos (las variables explicativas) refleja la cantidad de países en los
que las variables son significativas. A mayor tamaño, mayor el número de países en los
que contribuyen a explicar F y S.
Los gráficos de redes son mapas que nos permiten visualizar rápidamente la
relevancia de las variables en los países y nos ayudan a acercarnos a la identificación de
modelos según las pautas de relación entre variables y países. Nuestro objetivo es
averiguar la existencia o no de modelos de F y S en base a la similitud o diferencia en el
impacto de las variables entre países.
Espacio social de Felicidad
El gráfico de MFelicidad es la representación espacial de la relación de las
variables con los países. Las líneas conectoras representan las Betas estandarizadas
significativas. En el gráfico 6, para explicar MFelicidad se utiliza un paquete de
variables independientes que se repiten en todos los modelos (Salud, Ahorros, Ingresos,
Socialmente activo, Orientado al bienestar de los demás, Convivencia, Edad y Género)
al que se añade la variable independiente S (en su formato escalar original). Es parte de
la comparación de modelos para indagar acerca de la similitud y diferencia entre F y S.
27
m1 Satisfaction
m1 Health
m1 Savings
m1 Income scale
m1 ACTIVE
m1 Caring Love
m1 Married
m1 Male
m1 Age
AD
AU
BF
BG
BR
CACH
CL
CN
CS
DE
EG ES
ET
FI
GE
GH
ID
IN
IR
JP
KR
MA
MD
ML
MX
MY
NO
PE
PL
RO
RW
SE
SI
TH
TR
TT
TW
UA
US
UY
VN
ZA
ZM
Gráfico 6 Modelo 1 Felicidad como dependiente
En la explicación global (con el conjunto global de países) de Mucha Felicidad
destaca la gran centralidad de Salud y Satisfacción con la vida. Son las variables de
referencia global para explicar MFelicidad, son las variables con impacto significativo
en el mayor número de países. La relevancia de la dimensión de Amor (Socialmente
activo, Orientado al bienestar de los demás, Casado) es algo menor y menos central pero
superior a la relevancia y centralidad de la dimensión Dinero (Ahorros, Ingresos).
En el gráfico 7se seleccionan y muestran las variables y los países con Betas
significativas superiores a 200, es decir donde esas variables tienen mucha importancia.
Es el espacio central. Desaparecen las contribuciones débiles y por ello desaparecen de
este espacio 6 variables (de 9) y 8 países (de 44). Las relaciones significativas más
fuertes (con betas estandarizados superiores a 200) configuran el centro del sistema de
interacciones donde destaca la doble centralidad de Salud y Satisfacción y la existencia
de tres tipos de países: a. aquellos dónde únicamente S es significativa, b. aquellos
donde comparte protagonismo con Salud, y c. el resto de países y variables con betas
más débiles (y no presentes en el gráfico).
28
m1 Satisfaction
m1 Health
m1 Age
ADAU
BF
BR
CA
CHCL
CN
CS
DE
EG
ES
ET
FI
GE
ID
IN
IR
JP
KR
MA
ML
MX
MY
NO
PLROSE
SI
TR
TT
TW
UA
US
UY
ZA
Gráfico 7 Modelo 1 Felicidad, con los coeficientes betas superiores a 0,2
Espacio social de Satisfacción
El gráfico de representación de MSatisfacción (gráfico 8) está construido con el
mismo formato del gráfico de MFelicidad, a excepción del color de las líneas conectoras
(de color verde). MSatisfacción es el modelo de regresión logística que utiliza el bloque
de variables independientes estándar (8 variables) e incorpora la variable F (en su
formato original de variable ordinal) para explicar MS (Mucha Satisfacción). Es un
sistema muy centralizado en el gran poder explicativo de F y también, aunque algo
inferior, de Salud.
29
m2 Happiness
m2 Health
m2 Savings
m2 Income scale
m2 Active
m2 Caring Love
m2 Married
m2 Male
m2 Ag2
AD
AU
BF
BG
BR
CA
CH
CL
CN
CS
DE
EG
ES
ET
FI
GE
GH
ID
IN
IR
JP
KR
MA
MD
ML
MX
MY
NO
PE
PL
RO
RW
SE
SI
TH
TR
TT
TW
UA
US
UY
VN
ZA
ZM
Gráfico 8 Modelos 2 con Satisfacción como dependiente
En la representación del centro del sistema (gráfico 9 con Betas estandarizadas
superiores a 200, es decir con gran impacto) el mapa de relaciones se simplifica
considerablemente. El centro del sistema explicador de MS está muy centralizado en
Felicidad. Es la única variable que tiene impacto muy fuerte en 38 países (aquellos en
los cuales algunas de las variables significativas tenían Betas superiores a 200). A este
nivel de impacto, Salud sólo está en un país, al igual que Ingresos y Edad. En la
mayoría (38) de los países la F es la única variable que tiene un impacto grande sobre
MS. Es claramente la centralizadora del sistema explicativo de MS.
Comparando los dos modelos centrales de M1 y M2 detectamos:
El mayor impacto diferencial de la felicidad:. F tiene impacto en 38 países
mientras que S lo tiene en 34. F es la única variable significativa en 35 países
mientras que Satisfacción lo es en 18.
Los modelos son diferentes también en centralización: el modelo MSatisfacción
está centralizado en una sola variable (Felicidad) mientras que el modelo
MFelicidad esta centralizado en dos variables (S y Salud).
Globalmente la relevancia estructural de Felicidad explicando MSatisfacción es
superior a la relevancia de S explicando MFelicidad. Ello confirma lo que hemos
30
observado con otras aproximaciones metodológicas: la dependencia de MFelicidad con
respecto de S es menor que la dependencia de MSatisfacción con respecto de F.
m2 Happiness
m2 Health
m2 Income scale
m2 Ag2
AD
AU
BF
BG
BR
CA
CH
CL
CN
CS
DE
EG
ES
ET
FI
GE
GH
ID
IN
IR
JP
KR
MD
ML
MX
MY
NO
PL
RO
SE
SI
TR
TT
TW
UA
USUY
ZA
Gráfico 9 Modelo 2 Satisfacción, con coeficientes beta superiores a 0,2
Estructuras de los modelos explicativos globales
Con la información contenida en las matrices rectangulares de Betas (variables
vs. países) construimos matrices adyacentes cuadradas. La matriz cuadrada de variables
establece relación entre las variables en función de estar presentes conjuntamente en los
mismos países. La matriz es la representación matemática del sistema global (en el
planeta) de relaciones entre variables para explicar MF y MS. El tamaño de los círculos,
que representan a las variables, refleja la mayor o menor presencia de esa variable en los
modelos explicativos en tanto que coincide más o menos con otras variables. Un tamaño
mayor indica que está muy presente. El tamaño de las líneas conectoras refleja la
relevancia explicativa de las variables combinadas. Una conexión más intensa indica
una poderosa combinación explicativa.
Estructura del modelo explicativo global de MFelicidad (Figura 5)
Representa gráficamente el espacio social central, es decir al modelo con más
presencia significativa a nivel global de países. Muestra las relaciones más intensas
entre variables (las que combinan un poder explicativo mayor y con una mayor
presencia explicativa global). Muestra que el modelo explicativo de MFelicidad
actualmente dominante en los países estudiados.
31
En el modelo explicativo de MF destaca la centralidad de Salud seguida de S. La
combinación de ambas es de gran poder explicativo como se constata por el grosor de la
línea conectora. Las variables que componen la dimensión de Amor (Socialmente
activo, Orientado al bienestar de los demás, Casado) juegan un papel secundario muy
relevante por delante de la dimensión Dinero. La red de variables combinadas con
mayor impacto dentro de esta red (de por si ya central) es la formada por la estructura
relacional: Salud – Satisfacción- Amor.
m1 ACTIVE
m1 Age
m1 Caring Love
m1 Health
m1 Income scale
m1 Male
m1 Married
m1 Satisfaction
m1 Savings
Gráfico 10 Estructura del modelo explicativo global de MFelicidad. Combinación de variables
Estructura del modelo explicativo global de MSatisfacción (Figura 6)
El modelo explicativo central (más significativo) de MSatisfacción está
fuertemente centralizado en F, y en menor medida en Salud. La combinación de ambas
es la de mayor potencia explicativa de MSatisfacción. En esta estructura destaca
también la relevancia de Edad muy ligada a F y Salud. Las variables de la dimensión
Amor y de la dimensión Dinero están presentes pero con papel secundario. El centro de
este sistema está formado por la estructura relacional: Felicidad: Salud, Edad.
32
m2 ACTIVE
m2 Age
m2 Caring Love
m2 Happinessm2 Health
m2 Income scalem2 Male
m2 Married
m2 Savings
Gráfico 11 Estructura del modelo explicativo global de MSatisfacción
En conclusión, del estudio de las estructuras explicativas de F y S, podemos
decir que Salud y Satisfacción centralizan el modelo explicativo de MF; Amor es una
dimensión significativa en el modelo global dominante explicando MF; y Felicidad
centraliza el modelo explicativo de MS, sola y en combinación con Salud.
Gráfico 12 Estructura central causal de la Felicidad
Gráfico 13 Estructura central causal de la Satisfacción
33
8. CONCLUSIONES
Creemos que uno de los elementos originales de nuestro trabajo es la
visualización del Amor (hacia los demás) como elemento fundamental para explicar la
Felicidad y también la Satisfacción con la Vida. Su impacto es superior al del Dinero:
hay más países donde Amor es significativo explicando F y S que países donde Dinero
es significativo. Amor es significativo explicando Felicidad y Satisfacción en el 80% y
91% de los países respectivamente frente a la significación de Dinero en el 59% y 75%
de los países respectivamente. Es importante notar que la Salud es un ingrediente básico
y esencial en la casi totalidad de los países (97,7%). Es decir, la Salud como posibilidad
de existencia es básica para poder estar satisfecho y/o ser feliz.
Podríamos pensar en condición necesaria como aquello cuya ausencia
imposibilita o dificulta, pero que una vez presente su aumento no aumenta
necesariamente la F o la S. Podríamos pensar en causa como aquello cuyo aumento o
disminución incrementa o reduce la F o la S (con las condiciones presentes). En
nuestros modelos controlamos por el efecto de Salud y Dinero, dimensiones a las que
consideramos condiciones necesarias, para ver el impacto causal de Amor. Cuando
Amor es significativo significa que lo es independientemente del nivel de Salud o
Dinero. El amor es una fuerza causal poderosa y relevante de la Felicidad (y
estadísticamente muy significativa). El Dinero aparece como una condición necesaria
para la Satisfacción y no para la Felicidad. En sentido contrario, el capital social tiene
un impacto mayor en la variable dependiente Felicidad que en Satisfacción.
Por medio del AR podemos concluir, del estudio de las estructuras explicativas
de F y S a nivel global, que Salud y Satisfacción centralizan el modelo explicativo de
MF; Amor es una dimensión significativa en el modelo global dominante explicando
MF; y Felicidad centraliza el modelo explicativo de MS, sola y en combinación con
Salud.
Comparando las explicaciones de Felicidad y Satisfacción podemos concluir
que, pese a la estrecha relación conceptual entre ambas, la explicación de la Felicidad es
más compleja y precisa de una especial atención en el Amor, mientras que para dar
cuenta de la Satisfacción, son más relevantes aspectos materiales como la Salud o el
Dinero. No se puede explicar la Felicidad sin la Satisfacción, pero si la Satisfacción sin
la Felicidad. Son fenómenos sociales diferentes.
34
9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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