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Víctor Morales Oñate; Bolívar Morales Oñate
114
Analiti a, Revista de análisis estadístico, Vol. 14 (2), 2017
Tabla 3:
Estad´ıstica descriptiva de la muestra
n
1
= 2812.
Variables
Promedio
Desviaci´on
Est´andar
M´ınimo M´aximo
Ingreso mensual
370.76
317.26 100.8 4603.0
Horas de trabajo semanales
47.77
13.20
31.0 110.0
Salario horario
2.06
1.81
0.3
22.2
Mujer
0.41
0.49
0.0
1.0
Edad
38.64
11.99
16.0
85.0
A˜nos de educaci´on
13.20
4.12
0.0
21.0
Postgrado
0.03
0.18
0.0
1.0
Blanco
0.09
0.29
0.0
1.0
Ind´ıgena, negro o mulato
0.03
0.18
0.0
1.0
Casado
0.51
0.50
0.0
1.0
Sector p´ublico
0.51
0.50
0.0
1.0
N´umero de observaciones
2812
Elaborada por:
autores
Fuente:
EIGHU (2002-2003).
3.2 El modelo
El modelo para establecer los determinantes del salario, como se presenta en (Carrillo, 2004),
es una ecuaci´on semi-logar´ıtimica:
ln
(
w
i
) =
X
i
β
+
δP
i
+
i
(6)
donde,
w
i
es el salario por hora,
X
i
son variables explicativas que determinan el nivel del
salario,
β
es un vector de par´ametros,
P
i
es una variable dicot´omica igual a uno si el individuo
trabaja en el sector p´ublico,
δ
es un coeficiente escalar, y
i
es una variable aleatoria que
incluye todos los otros factores que forman parte del salario y que no son explicados por
X
i
.
δ
refleja el diferencial salarial (en t´erminos porcentuales) entre los sectores p´ublico y privado.
Es preciso mencionar que, de forma impl´ıcita, (6) es concebido bajo el paradigma IBMO
debido a que considera que
i
es una
variable aleatoria
. En la perspectiva de la IBDI,
i
no
es considerada como una variable aleatoria sino como un error de estimaci´on de la ecuaci´on.
En la siguiente secci´on se explican m´as diferencias.
4 Resultados de la estimaci´on
Las estimaciones puntuales suelen ser el principal objetivo de este tipo de encuestas, estos
resultados se presentan en la secci´on 4.1. Asimismo, en la secci´on 4.2, se muestra los resul-
tados de la estimaci´on del modelo de regresi´on. En ambos casos se aprecia las diferencias de