Análisis del Salario de las Personas con Discapacidad en Años Recientes
Exploración de las tendencias de salario entre géneros y el impacto del tiempo
Este proyecto presenta un análisis descriptivo e inferencial del salario de personas con discapacidad en varios años recientes, tomando en cuenta la distribución de género. El objetivo es explorar cómo ha cambiado el salario en función del género y del año, identificando posibles disparidades y tendencias que puedan ayudar en la formulación de políticas inclusivas de empleo.
En los últimos años, la inclusión de personas con discapacidad en el mercado laboral ha sido un tema prioritario en muchas políticas sociales y laborales. Sin embargo, las brechas salariales y de acceso a oportunidades entre personas con discapacidad y sin discapacidad persisten, especialmente al desglosar estos datos por género. Este análisis se centra en examinar las tendencias salariales de personas con discapacidad, observando posibles variaciones a través de los años y entre géneros. Esta información es fundamental para comprender cómo mejorar las condiciones de inclusión laboral.
Nota🖊️
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Preparación para el Análisis de Datos
Con el propósito de profundizar en la situación salarial de las personas con discapacidad en función del género y los años recientes, a continuación se presentan análisis visuales e interactivos que permiten explorar patrones y tendencias relevantes. Estos gráficos permitirán interpretar de manera visual cómo han evolucionado los salarios y ofrecerán un marco para comparar diferencias de género y cambios a lo largo del tiempo. El análisis se enfocará en observar:
Las diferencias salariales entre hombres y mujeres.
La evolución del salario en el tiempo, considerando las tendencias generales y específicas por género.
# Bibliotecas necesariaslibrary(ggplot2)library(plotly)library(dplyr)library(tidyr)# Base de datosdata <-data.frame( Año =c(2022, 2021, 2020, 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010),Ambos_sexos =c(81.3, 82.8, 82.2, 83.9, 82.7, 83.0, 82.9, 84.3, 82.9, 83.9, 85.5, 88.5, 90.0),Hombres =c(77.5, 78.8, 79.0, 80.7, 79.3, 79.3, 79.0, 79.6, 79.2, 79.5, 79.5, 83.3, 83.2),Mujeres =c(85.4, 86.8, 85.3, 86.7, 85.1, 85.7, 86.0, 88.4, 84.5, 87.9, 91.5, 93.7, 98.0))# Gráfico de la brecha salarial entre hombres y mujeresgrafico_brecha <-ggplot(data, aes(x = Año)) +geom_line(aes(y = Hombres, color ="Hombres"), size =1.2) +geom_line(aes(y = Mujeres, color ="Mujeres"), size =1.2) +labs(title ="Brecha Salarial entre Hombres y Mujeres", x ="Año", y ="Salario Promedio",color ="Género") +theme_minimal() +theme(legend.position ="bottom") +scale_x_continuous(breaks =seq(min(data$Año), max(data$Año), by =1), labels =as.character(seq(min(data$Año), max(data$Año), by =1)))# Gráfico interactivo con plotlygrafico_brecha_interactivo <-ggplotly(grafico_brecha)# Gráfico interactivografico_brecha_interactivo
Conclusión
El gráfico de la brecha salarial entre hombres y mujeres muestra cómo ha evolucionado la diferencia de salario promedio entre estos dos géneros en los últimos años. La línea de Mujeres refleja un patrón generalmente más alto en comparación con la de Hombres. Esto resalta una tendencia consistente donde, a pesar de las fluctuaciones, las mujeres ganan, en promedio, salarios más altos que los hombres dentro del grupo de personas con discapacidad.
Código
# Gráfico de la evolución salarial totalgrafico_evolucion <-ggplot(data, aes(x = Año)) +geom_line(aes(y = Ambos_sexos, color ="Ambos Sexos"), size =1.2) +labs(title ="Evolución Salarial Total", x ="Año", y ="Salario Promedio",color ="Grupo") +theme_minimal() +theme(legend.position ="bottom") +scale_x_continuous(breaks =seq(min(data$Año), max(data$Año), by =1), labels =as.character(seq(min(data$Año), max(data$Año), by =1)))# Gráfico interactivo con plotlygrafico_evolucion_interactivo <-ggplotly(grafico_evolucion)# Gráfico interactivografico_evolucion_interactivo
Conclusión
En el gráfico de la evolución salarial total, que combina los salarios de ambos sexos, se observa una tendencia ascendente en el salario promedio a lo largo de los años. Sin embargo, el crecimiento salarial se estabiliza en algunos puntos, sugiriendo una posible saturación en el aumento del salario en ciertos años.
Este comportamiento puede interpretarse como un reflejo de las políticas laborales y las condiciones económicas generales, que impactan tanto a las personas con discapacidad como al resto de la población.
Código
# Gráfico de dispersión con líneas de tendenciagrafico_dispersion <-ggplot(data, aes(x = Hombres, y = Mujeres)) +geom_point(aes(color = Año), size =3) +geom_smooth(method ="lm", se =FALSE, color ="blue", linetype ="dashed") +labs(title ="Relación entre los Salarios de Hombres y Mujeres",x ="Salario Hombres", y ="Salario Mujeres") +theme_minimal()# Gráfico interactivo con plotlygrafico_dispersion_interactivo <-ggplotly(grafico_dispersion)# Gráfico interactivografico_dispersion_interactivo
Conclusión
La gráfica de dispersión revela una relación positiva entre los salarios de hombres y mujeres, lo que indica que, en general, a medida que el salario de uno aumenta, el del otro también lo hace. La línea de tendencia sugiere que esta correlación es consistente en el tiempo, aunque los puntos fuera de la línea reflejan que en ciertos años la diferencia salarial fue más notable, con variaciones significativas en la brecha entre géneros. Los colores permiten identificar los años específicos, mostrando que en los más recientes hay una tendencia a una menor disparidad salarial. Esto sugiere un progreso hacia una mayor equidad de género en los salarios, aunque persisten algunos años en los que la brecha es más amplia.
Código
# Transformar los datos para un gráfico de barras apiladas usando pivot_longerdata_long <- data %>%pivot_longer(cols =c(Hombres, Mujeres), names_to ="Género", values_to ="Salario")# Gráfico de barras apiladasgrafico_barras_apiladas <-ggplot(data_long, aes(x = Año, y = Salario, fill = Género)) +geom_bar(stat ="identity", position ="stack") +labs(title ="Distribución Salarial por Año y Género", x ="Año", y ="Salario Promedio",fill ="Género") +theme_minimal()# Gráfico interactivo con plotlygrafico_barras_apiladas_interactivo <-ggplotly(grafico_barras_apiladas)# Gráfico interactivografico_barras_apiladas_interactivo
Conclusión
Este gráfico muestra cómo se distribuyen los salarios promedio de hombres y mujeres a lo largo de los años. La visualización permite ver las variaciones en la brecha salarial, donde consistentemente el salario promedio de las mujeres es superior al de los hombres en cada año del período analizado. Las diferencias en los tamaños de las barras entre géneros y años evidencian cómo han evolucionado estos promedios salariales, lo que refleja una persistente desigualdad en las remuneraciones entre ambos géneros.