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Determinantes de la temporabilidad en el mercado laboral ecuatoriano
Analíti a
k
1
Revista de Análisis Estadístico
Journal of Statistical Analysis
madores se rechaza (
H
0
). Sin embargo, las variables de Ni-
vel de Instrucción (en la categoría Superior Universitaria)
y Estado Civil (en la categoría Divorciado y Unión Libre),
que tienen una significancia estadística mayor a 0.05, la hi-
pótesis nula se acepta, pero debido a que las mismas de
forma univariante son significativas. Se decidió dejarlas en
el modelo multivariado ya que aportan información extra
dentro del objetivo de la investigación [3], que es identificar
las características del individuo para cuantificar la proba-
bilidad en tener un contrato temporal frente a un contrato
indefinido.
Tabla 11.
Resultados de las variables incluidas en el Modelo 1. Fuente: elaboración propia a partir de la encuesta ENEMDU.
Los resultados de Exp (
β
) y su intervalo de confianza
(véase tabla 11) son los resultados de mayor potencial den-
tro de la Regresión Logística Multivariada. Estas son medi-
das de asociación (Odds, Odds-Ratio) ajustadas. En resu-
men, nos indica que las variables de mayor influencia para
cambiar la probabilidad de tener un contrato temporal vs.
un contrato indefinido son la Educación Básica y el Empleo
Tercerizado, es decir, si la propensión de estas aumenta la
probabilidad de tener un contrato temporal también y vi-
ceversa, comprobándose lo que empíricamente se conoce.
Paso 1 Chi cuadrado gl sig
Paso
14038.87 17 0,00
Bloque
14038.87 17 0,00
Modelo 14038.87 17 0,00
Tabla 12.
Prueba omnibus sobre los coeficientes del modelo 1.
Fuente: elaboración propia a partir de la encuesta ENEMDU.
En segundo lugar, para comprobar si el modelo es glo-
balmente significativo, se evalúa con la prueba del logarit-
mo del cociente de verosimilitudes (véase en la tabla 12).
Mediante esta prueba se contrasta:
H
0
:
β
1
, ....,
β
n
=
0
H
1
:
β
1
, ....,
β
n
6
=
0
Para la evaluación global del modelo, es preciso tener claro
las siguientes definiciones:
D
EFINICIÓN
5
(-2 log de la verosimilitud (-2LL))
.
Mide has-
ta qué punto un modelo se ajusta bien a los datos. Cuanto más
pequeño sea el valor, mejor será el ajuste. El resultado de esta
medición recibe también el nombre de “desviación”.
D
EFINICIÓN
6
(La R cuadradro de Cox y Snell)
.
Es un coefi-
ciente de determinación generalizado que se utiliza para estimar
la proporción de varianza de la variable dependiente explicada
por las variables predictoras (independientes). Sus valores osci-
lan entre 0 y 1.
Analítika,
Revista de análisis estadístico
, 1 (2011), Vol. 1(1): 7-28
13