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MODELOS PARA EXPLICAR LA FELICIDAD1

José Antonio Rodríguez (jarodriguez@ub.edu), José Luis C. Bosch (jlcbosch@ub.edu),

Renato Marín (rmarinlo9@ub.edu)

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).

2

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

4

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

5

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.

7

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

8

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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