Transformaciones de datos en la elaboración de estudios salariales
El presente trabajo pretende mostrar algunos aspectos de la preparación y el tratamiento de los datos procedentes de encuestas salariales con vistas a la elaboración de informes retributivos. Veremos cómo, tras probar diferentes transformaciones alternativas, se puede comprobar que mediante una tra...
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Colegio Oficial de Psicólogos de Madrid
2013-01-01
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Series: | Journal of Work and Organizational Psychology |
Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=231328684005 |
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doaj-a6cdc9d5be544de99be0767a100179bd2020-11-25T00:02:43ZengColegio Oficial de Psicólogos de MadridJournal of Work and Organizational Psychology1576-59622174-05342013-01-012927582Transformaciones de datos en la elaboración de estudios salarialesAlbert FornielesEl presente trabajo pretende mostrar algunos aspectos de la preparación y el tratamiento de los datos procedentes de encuestas salariales con vistas a la elaboración de informes retributivos. Veremos cómo, tras probar diferentes transformaciones alternativas, se puede comprobar que mediante una transformación logarítmica es posible mejorar la asimetría y la curtosis de las variables del modelo (facturación y salario), así como convertir en lineal una relación entre dos variables que con los datos originales no lo es, lo que facilita el análisis de los datos al permitir utilizar el modelo de regresión. Estudiaremos la relación entre el salario y el tamaño de la empresa, ya que esta relación es la que mejor predice el salario de mercado que debe obtener un empleado en un puesto determinado. Presentamos un ejemplo de la aplicación del modelo de regresión para el estudio de esta relación.http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=231328684005 |
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El presente trabajo pretende mostrar algunos aspectos de la preparación y el tratamiento de los datos procedentes de encuestas salariales con vistas a la elaboración de informes retributivos. Veremos cómo, tras probar diferentes transformaciones alternativas, se puede comprobar que mediante una transformación logarítmica es posible mejorar la asimetría y la curtosis de las variables del modelo (facturación y salario), así como convertir en lineal una relación entre dos variables que con los datos originales no lo es, lo que facilita el análisis de los datos al permitir utilizar el modelo de regresión. Estudiaremos la relación entre el salario y el tamaño de la empresa, ya que esta relación es la que mejor predice el salario de mercado que debe obtener un empleado en un puesto determinado. Presentamos un ejemplo de la aplicación del modelo de regresión para el estudio de esta relación. |
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