Esta lista de definiciones podría continuar indefinidamente. Se puede resumir un índice compuesto como un indicador estadístico que combina múltiples variables para proporcionar una medida única y fácilmente interpretable de un fenómeno complejo o multidimensional. Estos índices se utilizan en diversas disciplinas, como economía, ciencias sociales, medio ambiente y salud, para resumir información compleja en una forma más manejable. Notas + ¿Qué son? Holling y Walters (1978) Informe sobre el estado del arte de la Comisión Europea (2002) Freudenberg (2003) 4Saisana, M., & Tarantola, S. (2002). State-of-the-art report on current methodologies and practices for composite indicator development (Vol. 214, pp. 4-15). Ispra: European Commission, Joint Research Centre, Institute for the Protection and the Security of the Citizen, Technological and Economic Risk Management Unit. 3 Holling, C. S., & Walters, C. (1978). Adaptive environmental assessment and management. 5 Freudenberg, M. (2003). Composite indicators of country performance: a critical assessment 6 Nardo, M., Saisana, M., Saltelli, A., Tarantola, S., Hoffman, H., & Giovannini, E. (2005). Handbook on constructing composite indicators: methodology and user guide. Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD). Statistics Working Paper JT00188147, OECD, France, 164. 7 Bermejo, R. (2001). Economía sostenible. Principios, conceptos e instrumentos. Bakeaz. Centro Doc. Estudios para la Paz. En la actual sociedad la cantidad de información es cada vez mayor y, precisamente esa variedad en términos generales en forma de indicadores aumenta la dificultad que implica interpretar un sistema complejo. Ampliar la gama de indicadores de cierto tema ayuda a abarcar toda la información necesaria sobre dicho aspecto, que generalmente es de naturaleza multidimensional (Greco et al., 2016). Sin embargo, es muy difícil para el público entender un concepto global identificando, por ejemplo, tendencias comunes entre varios índices individuales. La comprensión de un concepto complejo es mucho más sencilla en forma de un único número que englobe gran cantidad de indicadores (Saltelli, 2007). Definir indicadores “compuestos” (Composite Index en su terminología inglesa, a veces también llamados “sintéticos” –) debería ser una tarea sencilla dado su uso generalizado hoy en día. Aunque parece que no existe una definición oficial única para explicar este concepto, la literatura proporciona una amplia variedad de definiciones. Un primer trabajo seminal en este tipo de concepto y metodología fue el de los profesores Holling y Walters (1978), quiénes los conceptualizan como una medida del comportamiento de un sistema en términos de atributos significativos y perceptibles3. Holling y Walters (1978) Según el primer informe sobre el estado del arte de la Comisión Europea (Saisana & Tarantola 2002 , p.5), los indicadores compuestos están “basados en subindicadores que no tienen una unidad de medida común significativa y no existe una manera de ponderar estos subindicadores”4. Estos mismos autores señalan que, los indicadores compuestos, entre otras ventajas, son capaces de sintetizar información compleja e interdisciplinaria, reducir el tamaño visible de la información, facilitar la comunicación de los resultados a un público amplio y permitir a los usuarios realizar comparaciones de dimensiones complejas de forma eficaz. Informe sobre el estado del arte de la Comisión Europea (2002) Freudenberg (2003 , p.5) identifica los indicadores compuestos como “índices sintéticos de múltiples indicadores individuales”5. Otra posible definición proporcionada por el primer manual de la OCDE para construir indicadores compuestos (Nardo et al. 2005, p.8) es que un indicador compuesto “se forma cuando los indicadores individuales se compilan en un único índice, sobre la base de un modelo subyacente del concepto multidimensional que se está midiendo”6. En realidad, los indicadores compuestos son la forma más sencilla de reducción de una gran cantidad de datos, de tal forma que se conserva la información esencial para los fines del dato. Son una forma de simplificar una realidad compleja, centrando la atención en determinados aspectos relevantes, de modo que el número resultante de parámetros sea manejable7. Freudenberg (2003)