Mediante la estimación de algunos modelos de datos panel como efectos fijos, efectos aleatorios, inclusión de efectos individuales y temporales así como realización de test para su elección, por ejemplo, el de Haussman para elegir entre efectos fijos y aleatorios, se intenta explicar la esperanza de vida a través de variables explicativas como la tasa de escolaridad o el incremento poblacional etc. También se realiza la comprobación de la paradoja de Simpson para validar el cambio en tendencias agrupadas.

 

Los países seleccionados son Argentina, México, Colombia, Perú, Chile, Costa Rica, Panamá y Ecuador; algunos con una destacada industria respecto al nivel Latinoamericano, otros con una alta renta per cápita y nivel de desarrollo medido por IDH, también respecto al continente, y otros con un fuerte impacto de la balanza en cuenta corriente respecto a su economía, de este modo se justifica que hay variedad en los países elegidos respecto a su realidad e historia socioeconómica. Finalmente se espera que, en el modelo planteado, las variables explicativas respondan a cambios en la esperanza de vida para economías emergentes del continente, teniendo en cuenta variables como la tasa de escolaridad o la riqueza per-cápita, que es completamente distante de países desarrollados en donde se asume como natural dicha asociación. Las variables utilizadas son la esperanza de vida como explicada, las explicativas son el PIB per-cápita, tasa de escolaridad secundaria, participación del comercio en el PIB e incremento poblacional con muestra anual de 1960 a 201.