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Juan Carlos García y Patricia Cortez
Analíti a
k
4
Revista de Análisis Estadístico
Journal of Statistical Analysis
Ahora, en la Tabla 4, se hace un breve análisis de todas
las provincias, considerando los valores máximo y mínimo
de la probabilidad de participación laboral femenina y en
qué año se alcanzaron. Adicionalmente, se contrasta el pro-
medio de dicha probabilidad obtenido en los últimos diez
años, con el promedio de los últimos cinco años. Con ob-
jeto de profundizar el análisis, se ha añadido una columna
denominada Comportamiento, la cual indica, con una fle-
cha dirigida hacia arriba, si el promedio de los últimos diez
años es menor al promedio de los últimos cinco y, con una
flecha dirigida hacia abajo, si se presenta lo contrario.
Con lo señalado, se observa que las únicas provincias
que presentan un comportamiento, en cierto modo, negati-
vo, son Carchi, Cotopaxi, Imbabura y Pastaza (pues el pro-
medio de los cinco últimos años es menor al de los diez
últimos). Sin embargo, cabe resaltar que la diferencia en-
tre los dos promedios en ningún caso supera el 3 %. Por lo
tanto, se puede concluir que la probabilidad de participa-
ción laboral de una mujer con las características definidas,
en general, ha aumentado durante los últimos cinco años;
ello indica la relevancia que han tomado las características
dadas en la adhesión de la mujer al mercado laboral.
Máximo
Mínimo
Promedio Promedio Comportamiento
(2002 a 2011) (2007 a 2011)
Azuay
78.47 % (2008) 51.17 % (1995)
69.64 % 70.67 %
↑
Bolívar
88.74 % (2006) 23.23 % (1998)
70.65 % 71.08 %
↑
Cañar
84.65 % (1991) 29.65 % (1998)
68.78 % 69.55 %
↑
Carchi
96.34 % (2002) 50.82 % (1998)
73.69 % 70.05 %
↓
Cotopaxi
87.31 % (2002) 59.47 % (1992)
79.79 % 78.88 %
↓
Chimborazo
83.43 % (2010) 46.67 % (1994)
76.49 % 79.53 %
↑
El Oro
85.13 % (1991) 54.56 % (1999)
65.91 % 68.71 %
↑
Esmeraldas
80.43 % (1991) 46.39 % (1997)
64.14 % 66.32 %
↑
Guayas
74.71 % (2008) 48.69 % (2003)
67.66 % 71.80 %
↑
Imbabura
85.38 % (1993) 46.31 % (1997)
71.62 % 70.71 %
↓
Loja
77.11 % (2009) 38.64 % (1990)
58.60 % 66.28 %
↑
Los Ríos
80.29 % (1992) 46.15 % (2002)
60.78 % 64.61 %
↑
Manabí
67.44 % (1995) 37.63 % (2001)
54.00 % 58.82 %
↑
Morona Santiago
68.23 % (1994) 41.68 % (2007)
55.74 % 54.22 %
↓
Napo
89.20 % (1999) 43.76 % (2011)
69.90 % 70.20 %
↑
Pastaza
83.74 % (2005) 45.18 % (1994)
67.64 % 65.64 %
↓
Pichincha
81.36 % (2007) 59.50 % (1998)
72.13 % 75.15 %
↑
Tungurahua
86.04 % (2011) 59.45 % (1999)
81.40 % 82.16 %
↑
Zamora Chinchipe
88.61 % (2010) 53.64 % (1995)
74.10 % 77.50 %
↑
Sucumbíos
73.66 % (2011) 45.11 % (1993)
60.56 % 64.85 %
↑
Orellana
74.15 % (2008) 52.61 % (2005)
65.22 % 68.07 %
↑
Tabla 4.
Resumen del comportamiento de la probabilidad de participación laboral femenina en las diferentes provincias del país,
divido por escenarios. Fuente: Elaboración propia a partir de la ENEMDU, considerando al periodo 1990 - 2011.
Para un mejor discernimiento de los datos, en este pun-
to, se realiza un análisis enfocado en el último año del pe-
riodo considerado, es decir, 2011. En primer lugar, se eva-
lúa el efecto de un cambio en cada una de las variables
independientes (ver Tabla 5); y, en segunda instancia, se
presenta gráficamente los resultados obtenidos (ver Figura
13).
De acuerdo a lo obtenido, se observa que la variable
Edad1 resta participación laboral en todas las provincias,
siendo más drástico el efecto en la provincia de Zamora
Chinchipe. En cuanto a la variable Edad3, resta participa-
ción laboral únicamente en las provincias de Chimbora-
zo, Guayas, Los Ríos, Pastaza y Zamora Chinchipe; en la
provincia donde aporta con mayor participación laboral es
Orellana. En las provincias de Chimborazo y Tungurahua,
se tiene una disminución de la participación laboral a causa
de la variable Educación; en el resto de provincias el efec-
to es positivo. Las provincias que no se ven afectadas por
la variable Niños son: Carchi, Cotopaxi, Chimborazao, El
Oro, Esmeraldas, Imbabura, Loja, Manabí, Morona Santia-
go, Napo, Pichincha y Tungurahua. Finalmente, en relación
a la variable Ingresos, resta participación laboral a todas
las provincias, siendo el efecto más leve en la provincia de
Azuay.
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Analítika,
Revista de análisis estadístico
, 2 (2012), Vol. 4(2): 27-53