Un análisis de tablas de contingencia aplicado a las retribuciones de los egresados universitarios en España

Abstract

En este Trabajo se ha realizado un estudio de las retribuciones de los egresados universitarios españoles a través de dos herramientas metodológicas: la tabla de contingencia y el mapa de calor que se puede obtener a partir de ella. Ambas tablas nacen del conteo de sucesos que se producen (episodios de empleo, en nuestro caso) en los diferentes cruces de categorías de una serie de variables nominales; en nuestro caso, dichas variables van a ser el género y la edad del egresado, su ámbito de educación, la actividad económica principal de la empresa donde trabaja, su ocupación actual y la región donde trabaja actualmente. El objetivo del análisis es mostrar el factor de asociación o la tendencia a asociarse entre las remuneraciones (expresadas en intervalos) y las variables seleccionadas de los egresados. También analizamos la similitud entre cada par de categorías de la tabla de contingencia, lo cual permite crear clusters jerárquicos de dichas categorías. Para ello se ha realizado un análisis sobre una muestra de 30.469 egresados universitarios de entre 25 y 40 años procedente de la Encuesta sobre la Inserción Laboral de los Titulados Universitarios realizada en 2019 por el Instituto Nacional de Estadística (EILU-2019). Además de analizar la manera en la que se asocian las retribuciones con las variables seleccionadas, gracias al uso del microdato de la EILU-2019, podemos analizar la estructura interna de aquellas celdas del mapa de calor cuya fila (intervalo retributivo) y columna (atributo del trabajador o su puesto de trabajo) correspondientes muestran una elevada propensión a asociarse.

This work studies salaries received by Spanish recent graduates using two methodological tools: the “contingency table” and the “heatmaps” derived from the former. Both tables originate in the counting of events (employment episodes in our case) produced in different category crossings correspoding to a set of nominal variables (graduates’ gender and age, field of education, firms’ main economic activity, current occupation, and autonomous community (administrative region) of the province where the graduates currently work. The goal is to show the association factor or the tendency to associate between salaries (expressed in intervals) and graduates’ selected variables. The similarity between each pair of categories is analyzed too, allowing for the creation of hierarchical clusters of these categories. This has been done working with a sample of 30.469 university graduates, with ages between 25 and 40, obtained from the Encuesta sobre la Inserción Laboral de los Titulados Universitarios (Survey on University Graduates Employment, made in 2019 by the Spanish Instituto Nacional de Estadística (National Statistics Institute / EILU-2019). Additionally, using the EILU-2019’s microdata, it is possible to analyze the inner structure of those heat map cells whose rows (payment interval) and columns (worker or job position attribute) show a high tendency to associate.