El nivel de estudio de una persona influye en el ingreso por el trabajo que realice

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Objetivo general

Explicar el ingreso de las personas desde el punto de vista del nivel que haya estudiado la persona, viendo si realmente el nivel de estudio afectara en un ingreso futuro de los individuos y poder predecir el posible nivel de estudio que se necesita para tener un ingreso alto respondiendo a nuestra variable regresora.

Hipótesis

La variable nivel de estudio, influyen en los ingresos de las personas que trabajan tanto independiente, como dependiente.

Objetivos específicos

- Investigar sobre el ingreso de las personas en chile.

- Definir claramente cuáles serán nuestras variables que influyan en el ingreso de las personas.

- Estimar el nivel de estudio que se necesita en el momento de trabajar para tener un ingreso algo.

Material y Métodos

En el presente informe se decidió analizar el ingreso de las personas en el país, y para ello se buscaron datos sobre el tema a tratar en diversas fuentes, ya sea en páginas web o en estudios realizados por expertos y por entes importantes, luego de un análisis y focalización del tema a tratar, se decidió utilizar como referencia para el análisis estudios del ministerio de planificacion y cooperación del gobierno de chile y el instituto nacional de estadísticas (INE), para continuar con esto se dio a la búsqueda de datos que contengan relación con el ingreso de las personas chilena, en el cual se obtuvo un cuestionarios y base de datos del INE, estos datos se estudiaron para definir las variables que influyen en el caso de estudio y posterior selección de las posibles variables influyentes en el tema. En base a los datos y cuestionario extraídos del INE, se realizó un análisis y la creación del modelo que explica el ingreso de las personas chilena, tomando una muestra de 11527 personas chilenas que fueron encuestadas el año 2015.

Para dar paso al análisis se dio paso a la selección de variables que se hizo en base al estudio del ministerio de planificacion y coordinación del gobierno de chile, en la cual, para medir la relación del ingreso de las personas chilena, se utilizan variables tales como la edad de la persona encuestada, los cursos aprobados y los años de escolaridad. Por otro lado se dio paso a la construcción del modelo, en base a las variables regresoras ya anteriormente seleccionadas, por lo que se recopilaron los archivos de datos y comandos para un análisis de regresión lineal múltiple, este análisis se realizó a través del software SPSS, en el cual se realizaron diversas pruebas para diagnosticar e interpretar los resultados de análisis regresivo, estas pruebas determinan la calidad explicativa del modelo, como así también el efecto de cada variable predictiva en la respuesta, además se pretende diagnosticar y solucionar posibles problemas existentes en el modelo de regresión lineal múltiple, en base a pruebas realizadas al modelo.

El diagnóstico de problemas en el modelo, se realiza en base a diversas pruebas para descartar los problemas de relación no lineal, estimadores insesgados, heterocedasticidad, autocorrelación y multicolinealidad. Para solucionar problemas de relación no lineal, se debe cambiar el modelo a exponencial logarítmico; los estimadores insesgados se pueden diagnosticar con pruebas de normalidad, histograma y pruebas K-S, y se puede mejorar aumentado la muestra y mejorando los factores; los problemas de heterocedasticidad se pueden diagnosticar a través de gráficos residuales, se recomienda a su vez modificar las variables para tener más varianza en las variables, así también se puede aumentar la muestra para tener un modelo con mejor calidad explicativa y con la utilización de mínimos cuadrados generalizados; los problemas de autocorrelación se pueden identificar a través de gráficos residuales con forma y resultados emanados por pruebas Durbin - Watson, comprobando que los valores se encuentren dentro del rango 1,5 a 2,5; por último los problemas de multicolinealidad, se pueden diagnosticar a través de pruebas VIF y a través de los índices de condición, y se puede solucionar eliminando las variables que no son representativas y mediante una interpretación global. Cabe destacar que todas las pruebas, diagnósticos y cálculos de variables serán realizados a través del software.

Resultados

Modelo

R

R Cuadrado

R Cuadrado Corregida

Error tip. De la estimación

Durbin-Watson

1

,496a

,246

,246

525142,36398

1,700

Calidad del modelo

Para comenzar, se analiza la calidad del modelo para ello se analiza el R2 ajustado.

R2 corregida= 0,246, Ello demuestra que el modelo explica en un 24,6% el ingreso de trabajadores dependientes, lo que nos dice es que, mientras más altos sean los valores, más explicativo es el modelo, en este caso como R cuadrado nos da una explicación del modelo de un 24,6% no es explicativo.

Discusión

Aslkajslkasjlasjalksjlakjslajslkasjjkaskjlakjlaskjlasljkaskjlasjkaskjaskjlaskjlaskjlaskjlaskjlaskjlasljkaskjlaskjlaskjlaskjlasljkaskjlaskjlaskjlaskjlaskjlsakjasljask

Conclusiones

aslkajlshdlaksjdaksjdakshdksjdhashasasadasjadjkasasdasdhadshsadhadshadshadshadshadsjadshadshadshadshadshadskakahdka

Bibliografía

Anexos