Modelo econométrico

Modelo econométrico: Female_work

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Se debe elaborar un informe a partir del archivo female_work que consistirá en estimar un modelo para explicar la decisión de una mujer de participar en el mercado de trabajo.

1. En primer lugar, se realiza un análisis descriptivo de la información disponible.[pic 2]

Pinchar          🡪 Resumen 🡪 Mostrar los estadísticos más importantes 🡪 Aceptar

En la salida (Tabla 1) se puede observar los estadísticos principales (media, mediana, desviación típica, mínimo y máximo) de las diferentes variables que componen el modelo.

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Tabla 1.- Estadísticos principales

Los máximos y los mínimos son cómo están codificadas las diferentes variables, es decir, los valores máximos y mínimos de las mismas.

La desviación típica nos indica si hay mucha o poca dispersión en los datos.

1. Gráfico de frecuencias y Diagrama de cajas

Al ser variables discretas y que toman pocos valores, es más adecuado usar un gráfico de barras que uno de cajas. Estos últimos gráficos son adecuados cuando tienes variables de tipo continua, como por ejemplo experiencia o edad.

Pinchar en la variable deseada a estudiar 🡪 pinchar botón derecho en dicha variable 🡪 Distribución de frecuencias

Pinchar en la variable deseada a estudiar 🡪 pinchar botón derecho en dicha variable 🡪 Gráfico de cajas 🡪 Con factor de separación 🡪 Aceptar 🡪 Variable a representar 🡪 variable que deseamos representar y Factor (variable discreta) 🡪 siempre será f_work 🡪 Aceptar

Pinchar sobre el gráfico 🡪 Resumen numérico

• ¿Cuál es el número de hijos menores de 6 años medio que tienen las mujeres de la muestra?

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Gráfica 1.- Gráfico de frecuencias del número niños menores de 6 años que tienen las de la muestra

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Tabla 2.- Resumen numérico del número niños menores de 6 años que tienen las mujeres de la muestra

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Tabla 3.- Resumen numérico del diagrama de cajas (niños menores de 6 años que tienen las mujeres de la muestra que participa o no en el mundo laboral)

• ¿Cuál es el número de hijos comprendido entre 6 y 18 años medio que tienen las mujeres de la muestra?

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Gráfica 2.- Gráfico de frecuencias del número niños comprendidos entre 6 y 18 años que tienen las mujeres de la muestra

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Tabla 4.- Resumen numérico del número niños comprendidos entre 6 y 18 años que tienen las mujeres de la muestra

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Tabla 5.- Resumen numérico del diagrama de cajas (niños comprendidos entre 6 y 18 años que tienen las mujeres de la muestra que participan o no en el mundo laboral)

• ¿Cuál es la edad media de las mujeres que piensan en participar en el mundo laboral?

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Gráfica 3.- Diagrama de cajas (edad que tienen las mujeres de la muestra que participan o no en el mundo laboral)

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Tabla 6.- Resumen numérico (edad que tienen las mujeres de la muestra que participan o no en el mundo laboral)

• ¿Cuál son los años de estudio que tienen las mujeres de la muestra?

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Gráfica 4.- Diagrama de frecuencias años de educación que tienen las mujeres de la muestra

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Tabla 7.- Resumen numérico de los años de estudios de las mujeres de la muestra

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Tabla 8.- Resumen numérico del gráfico de cajas (años de educación que tienen las mujeres de la muestra que participan o no en el mundo laboral)

• ¿Cuál es la experiencia media que tienen las mujeres que piensan en participar en el mundo laboral?

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Gráfica 5.- Diagrama de cajas (años de experiencia por participar o no en el mundo laboral)

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Tabla 9.- Resumen numérico (años de experiencia por participar o no en el mundo laboral)

• ¿Cuál es el salario del marido que tienen las mujeres de la muestra?

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Gráfica 6.- Diagrama de frecuencias del salario del marido de las mujeres de la muestra

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Tabla 10.- Resumen numérico del salario del marido de las mujeres de la muestra

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Tabla 11.- Resumen numérico del salario del marido de las mujeres de la muestra que participan o no en el mundo laboral

1. Analizar si sería adecuado explicar la probabilidad de que la mujer participe en el mundo laboral con un modelo de regresión mínimo cuadrático

Pinchar         🡪 Variable dependiente 🡪 f_work y Regresores 🡪 todas las variables restantes 🡪 Aceptar[pic 22]

La estimación mínimo cuadrática se basa en hipótesis sobre la perturbación aleatoria (normalidad, homocedasticidad) que no se cumplen en este caso, al ser la variable dependiente dicotómica. Por lo tanto, si se estima el modelo mediante MCO se debe ser prudente al interpretar los resultados de la salida teniendo en cuenta que, entre otras cosas, al incumplirse el supuesto de normalidad, los contrastes de significación no serán válidos.

Según la salida (Ilustración 1) aparentemente parece que los valores son correctos, ya que los contraste parece que salen bien, son significativos todas las variables, al 1% o 5% (salario del marido), menos la variable de tener niños entre 6 y 18 años que no es significativa.

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Ilustración 1.- Modelo de regresión mínimo cuadrático

El coeficiente de determinación, R2, es muy bajo, siendo este de un 25,39% pero no apunta un problema de violación de supuestos del modelo, solo que no tiene poder explicativo que se podría solucionar con meter más variables al modelo. En cambio, el contraste de significación global, F(6,746) y el valor p (de F) rechazarían el modelo.