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Margarita Velín y Paúl Medina
Analíti a
k
1
Revista de Análisis Estadístico
Journal of Statistical Analysis
•
migra
: es la variable dicotómica migración laboral.
•
cl
: es la variable dicotómica capacitación laboral.
•
α
i
,
β
j
: son los estimadores.
•
ǫ
Yi
: es el término residual que tiene una distribución
N
(
0,
σ
2
)
..
Dentro de la variable etnia (et), hay cuatro variables di-
cotómicas (desde e1 hasta e4) y dentro de la variable pro-
vincia de nacimiento (pn) hay quince variables dicotómicas
(desde p1 hasta p15), mismas que se encuentran detalladas
en la tabla 6.
Las ecuaciones de ingresos fueron estimadas por inter-
valos, separadamente para hombres y mujeres, utilizando
el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO).
Los coeficientes de determinación
R
2
, para cada una de
los modelos, son bajos; sin embargo, el análisis de varian-
za, ANOVA, que nos informa si existe o no relación signifi-
cativa entre las variables, indica que sí existe relación. Los
resultados de
R
2
y del nivel crítico
9
de la tabla ANOVA los
podemos ver en las tablas 14 y 15 que, además, contienen
los resultados de los estimadores y el número de observa-
ciones de cada intervalo. El coeficiente de correlación
R
2
,
tanto para el caso de los hombres como para el de las mu-
jeres, entre 31 y 35 años de edad, es 0,28.
Estudios similares realizados en Brasil y Colombia pre-
sentan resultados con coeficientes de determinación bajos
[3, 15], permitiéndonos en cierta forma aceptar los resulta-
dos obtenidos en el presente estudio, pues son similares.
En el caso de Brasil presenta coeficientes de determi-
nación
R
2
entre 0,36 y 0,45 para el caso de la ecuación de
ingresos de los hombres, pero para el caso de las mujeres
no presentan dichos resultados. Mientras que para la ecua-
ción de estudios de los hombres, presentan un
R
2
entre 0,34
y 0,43 y para las mujeres un
R
2
entre 0,36 y 0,46. También
es importante resaltar la base de datos con la que trabajan,
5.812 datos.
Por otra parte, Colombia presenta un
R
2
entre 0,29 y
0,41 para el caso de la ecuación de ingresos de los hombres,
pero para el caso de las mujeres, al igual que Brasil, no pre-
sentan dichos resultados. La ecuación de estudios de los
hombres presentan un
R
2
entre 0,33 y 0,54 y para las mu-
jeres un
R
2
entre 0,31 y 0,42. La base de datos con la que
trabajaron en la ecuación de ingresos para el caso de los
hombres es de 1’287.828 datos, y para el caso de las muje-
res es de 1.003 datos. La base de datos con la que trabajaron
en la ecuación de estudios para el caso de los hombres es de
1’287.828 datos y, para el caso de las mujeres es de 1’729.408
datos.
Los resultados para el caso ecuatoriano, correspondien-
te a los hombres, se presentan en la tabla 14.
Para el caso de los hombres con una edad entre 31 y 35
años, la ecuación de ingresos, considerando los estimado-
res significativos es:
ln
(
ˆ
Y
i
) =
5,1674
−
0,5040
p
2
i
−
0,3434
p
6
i
−
0,2818
p
9
i
−
0,3094
p
11
i
−
0,3664
p
12
i
−
0,3383
p
13
i
−
0,2973
p
14
i
−
0,3167
p
15
i
+
0,0213
epp
i
+
0,0399
ei
i
−
0,1864
nzr
i
+
0,2786
cl
i
+
ˆ
ǫ
Yi
,
(16)
donde ˆ
ǫ
Yi
son los resultados del error de la ecuación de
ingresos para cada individuo
i
. Esta notación de los resul-
tados del error, la utilizaremos en todas las ecuaciones que
hemos tomado como ejemplo para mostrar los resultados
obtenidos.
De la ecuación (16), para este caso específico, hombres
entre 31 y 35 años de edad, se concluye que:
•
Si se considera la nula influencia de las variables heredadas y
de esfuerzo propio, se observa que los hombres tienen un ingre-
so mayor que el de las mujeres (comparar las ecuaciones (16) y
(17)).
•
Si la educación de los padres se incrementara un año, el ingreso
del individuo crecería en un 2 %.
•
Si la educación del individuo se incrementara en un año, su
ingreso crecería en un 3 %.
•
Si el individuo nació en zona rural, su ingreso disminuiría en
un 18 %.
•
Si el individuo se ha capacitado para mejorar su trabajo, du-
rante los últimos doce meses, su ingreso se incrementaría en
un 27 %.
Los resultados para el caso de la mujeres de presentan
en la tabla 15.
Para el caso de las mujeres, con una edad entre 31 y 35
años, la ecuación de ingresos, considerando los estimado-
res significativos, es:
ln
(
ˆ
Y
i
) =
4,4652
−
0,3174
p
1
i
−
0,9270
p
3
i
−
0,4865
p
9
i
−
0,3110
p
11
i
−
0,6944
p
12
i
−
0,3944
p
13
i
−
0,5929
p
15
i
+
0,0356
epp
i
+
0,0068
ei
i
+
0,4524
cl
i
+
ˆ
ǫ
Yi
(17)
De la ecuación (17), para este caso específico, mujeres
entre 31 y 35 años de edad, se concluye que:
•
Como se mencionó para el caso de los hombres, si se considera
la nula influencia de las variables heredadas y de esfuerzo pro-
pio, se observa que las mujeres tienen menores ingresos que los
hombres (comparar las ecuaciones (16) y (17)).
9
El nivel crítico (Sig.) indica que, si suponemos que el valor poblacional de
R
es cero, es improbable (probabilidad = 0,000) que
R
, tome el valor
obtenido. Lo cual implica que
R
es mayor que cero y que, en consecuencia, las variables dependiente e independientes están linealmente relacionadas.
70
Analítika,
Revista de análisis estadístico
, 1 (2011), Vol. 1(1): 59-90