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Análisis de Correlación


Enviado por   •  10 de Enero de 2022  •  Ensayos  •  789 Palabras (4 Páginas)  •  48 Visitas

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Análisis de Correlación

1. Realizar un análisis descriptivo de la variable salario inicial y salario final.

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Tabla 1. Datos del análisis descriptivo con respecto al salario inicial y salario final. Fuente: Elaboración propia.

Observando la tabla vemos, que el salario medio es de 34.419 dólares (Media), que la mitad de los sujetos tienen salarios por debajo de 28.875 dólares (Mediana), que entre el sujeto que gana más y el que gana menos existe una diferencia de 119,25 dólares (Rango), que el 50% de los sujetos tienen salarios comprendidos entre 24.000 y 37.162,5 dólares (Percentiles 25 y 75), que el grado de asimetría es acusadamente positivo, pues el cociente entre el índice de asimetría y su error típico vale 2,124/0,78 = 2,723, y que la acomulación de casos en las colas (curtosis) es mayor que la que corresponde a una distribución normal (pues tipificando el índice de curtosis obtenemos 5,377/0,78 = 6,893, y este valor es demasiado grande para pensar que pertenece a una distribución con valor esperado cero, que es el valor que indica una curtosis equivalente a la de una curva normal).

2. Ahora realizar el análisis por sexo

[pic 2]

Figura 1. Gráfica pastel de valores porcentuales del análisis de la variable sexo en la base de datos. Fuente: Creación propia.

Analizando la gráfica, se puede evidenciar una ligera tendencia a los hombres, siendo esto el 54,43% de la muestra.

3. Construya una nueva variable (Variable incremento) calculado con la diferencia salario final menos salario inicial. Realizar un análisis descriptivo de esta nueva variable.

[pic 3]

Tabla 2. Análisis descriptivo de la variable incremento. Fuente: elaboración propia. 

Observando la tabla vemos, que el incremento medio entre los sujetos es de 1,023% (Media), que la mitad de los sujetos tienen incremento por debajo de 0,964% (Mediana), que entre el sujeto que tuvo el mayor incremento y el que tuvo menor incremento existe una diferencia de 3,831% (Rango). 

[pic 4]

Figura 2. Gráfica pastel de valores porcentuales del análisis de la nueva variable (Variable incremento) en la base de datos. Fuente: Creación propia.

Los datos indican que en la muestra hay aproximadamente la misma proporción de mujeres que de hombres, con una ligera diferencia a favor de los hombres (52%), sin llegar a ser una diferencia altamente significativa. 

4. Realice una tabla de frecuencias de las variables: sexo, categoría salarial (analizar estadísticos descriptivos, tablas de contingencia: filas sexo y columnas Categoría laboral definir grupos por sexo porcentaje de casos.)

Las variables sexo y categoria salarial  representa un tipo de dato continuo. Luego se puede presentar de forma agrupada en intervalos de clase, lo cual es apropiado cuando hay muchos datos distintos, o en este caso como hay muchos datos repetidos, en una tabla de frecuencias para cada magnitud de dato. Así, al presentar esta información estructurada se obtiene la siguiente tabla de frecuencia, Ver Anexo 1.

5. Construya una tabla de contingencias o tabla cruzada para analizar la categoría salarial por sexo.

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Tabla 3. Tabla de contingencia para la categoría salarial. Fuente: Elaboración propia.

6. Construya un gráfico que represente el análisis anterior. (Gráfico de barras agrupadas, eje de categorías laboral definir grupos por sexo y número de casos). ¿Podría decir que tipo de empresa tiene esta estructura?

[pic 6]

Gráfica 3. Gráfica de los datos de la tabla de contingencia para la categoría salarial. Fuente: Elaboración propia.

7. Con la información del proceso realizado, escriba un análisis que recoja los principales hallazgos encontrados. Si requiere realice otros procedimientos para complementar su análisis.

Con respecto a los resultados obtenidos podemos establecer en primer lugar que, hubo mayor porcentaje de hombres que mujeres en la población estudiada, por otra parte se logró evidenciar que no existen diferencias altamente significativas en el incremento salarial, más sin embargo se notó un leve incremento salarial en el sexo masculino, esto puede deberse a que al haber mayor cantidad de los mismo, de tal manera que puede influenciar en el comportamiento de la variable. Ahora, partiendo de que la categoría profesional de un trabajador es un concepto que aparecía en el contrato de trabajo y que clasifica el puesto de trabajo a desempeñar, además de determinar el porcentaje de cotización a la seguridad social. Dentro de la investigación pudimos determinar que, la categoría salarial 1 fue predominante en ambos sexos frente a la categoría 2 y 3, esta categoria presenta mayor frecuencia en el sexo femenino. Por otro lado pudo evidenciarse que la categoría salarial fue menos frecuente que otras y ausente en las mujeres. Finalmente en cuanto a la categoría 3, existe una diferencia significativa entre los hombres y mujeres, siendo el sexo masculino con el mayor número de trabajadores pertenecientes a esta categoría. De lo anterior podemos concluir que, la variable sexo influye en el incremento salarial.

ANEXOS

SEXO

CATLAB

X

FRECUENCIA ABSOLUTA

FRECUENCIA ABSOLUTA ACOMULADA

FRECUENCIA RELATIVA

FRECUENCIA RELATIVA ACOMULADA

h

1

1

1

1

h

1

2

0,5

1,5

h

1

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2

h

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h

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3,5

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4

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0,5

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38,5

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39

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0,5

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0,5

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h

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