Laboratorio No. 02
¿Discriminación salarial por genero – Existe?
Cristhian Córdoba
25 de April de 2025
Introducción
Este informe analiza los datos salariales correspondientes al año académico 2008–2009 de 397 docentes de una universidad en Estados Unidos, con el objetivo de evaluar la existencia de diferencias salariales asociadas al género. El análisis considera simultáneamente otras variables como el rango académico, la disciplina académica, la antigüedad desde la obtención del doctorado y los años de servicio institucional. La base de datos incluye información sobre estas variables, así como el salario acumulado durante el período observado. A continuación, se presenta un análisis exploratorio de los datos que permite identificar patrones iniciales y relaciones entre las variables.
Análisis exploratorio de los datos
El análisis exploratorio se enfocó en describir las características principales de los datos mediante estadísticas descriptivas de las variables salario, años desde la obtención del doctorado, años de servicio en la universidad, rango académico, disciplina académica y género. A continuación, se presentan los campos de la base de datos son:
rank: Rango académico profesoral (titular, asociado, asistente).discipline: Disciplina académica (teórica o aplicada).yrs.since.phd: Años desde que obtuvo el doctorado.yrs.service: Años de servicio en la universidad.sex: Género del docente (masculino o femenino).salary: Salario de los años académicos 2008 al 2009.
| Characteristic | N = 397 |
|---|---|
| rank | NA |
| Titular | 266 (67%) |
| Asistente | 67 (17%) |
| Asociado | 64 (16%) |
| discipline | NA |
| Teórica | 181 (46%) |
| Aplicado | 216 (54%) |
| yrs.since.phd | 21 (12, 32) |
| yrs.service | 16 (7, 27) |
| sex | NA |
| M | 358 (90%) |
| F | 39 (9.8%) |
| salary | 107,300 (91,000, 134,185) |
Como se observa en la Tabla 1, al rango académico, el 67% del personal corresponde a profesores titulares, el 17% a profesores asistentes y el 16% a profesores asociados. Respecto a la disciplina, el 54% de los docentes pertenecen a áreas aplicadas, mientras que el 46% se desempeñan en áreas teóricas. La distribución por género muestra una marcada predominancia masculina, con un 90% de hombres y apenas un 10% de mujeres en la muestra analizada.La antigüedad académica media desde la obtención del doctorado es de 22 años (DE = 12 años), mientras que la experiencia promedio en la institución es de 18 años (DE = 13 años).
En relación con la variable salario, el valor medio observado es de $ 113,706, con una mediana de $ 107,300 y una desviación estándar de $ 30,927. El salario mínimo registrado en el periodo fue de $ 57,800, mientras que el máximo alcanzó los $ 231,545
A continuación se presenta la comparación de los salarios anuales entre hombres y mujeres, desagregada por rango académico (titular, asistente y asociado) y disciplina (teórica o aplicada).
La Figura 1, muestra la distribución del salario por disciplina académica y género, desagregada según el rango académico. Se observa que los profesores titulares presentan los salarios más altos y también la mayor dispersión salarial, en especial dentro de las disciplinas aplicadas. En contraste, los profesores asistentes y asociados tienen niveles salariales más bajos y con menor variabilidad.
Al analizar las diferencias por género dentro de cada categoría, se evidencia que los hombres tienden a registrar salarios promedio más altos, particularmente en el grupo de profesores titulares en disciplinas teóricas. No obstante, al comparar hombres y mujeres dentro del mismo rango y disciplina, las diferencias salariales se reducen significativamente, lo que sugiere que gran parte de la brecha salarial observada puede atribuirse a una distribución desigual del personal femenino en categorías profesionales y áreas disciplinares con menor remuneración relativa.
| rank | discipline | sex | Minimo | Maximo | Promedio | Mediana | DE | n |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Titular | Teórica | M | 57.8 | 205.5 | 120.6 | 113.3 | 28.5 | 123 |
| Titular | Teórica | F | 90.4 | 137.0 | 109.6 | 109.8 | 15.1 | 8 |
| Titular | Aplicado | M | 67.6 | 231.5 | 133.5 | 132.8 | 26.5 | 125 |
| Titular | Aplicado | F | 105.4 | 161.1 | 131.8 | 128.3 | 17.5 | 10 |
| Asistente | Teórica | M | 63.9 | 85.0 | 74.3 | 74.0 | 4.6 | 18 |
| Asistente | Teórica | F | 63.1 | 78.5 | 72.9 | 73.0 | 5.5 | 6 |
| Asistente | Aplicado | M | 68.4 | 95.1 | 84.6 | 85.4 | 6.9 | 38 |
| Asistente | Aplicado | F | 74.7 | 97.0 | 84.2 | 80.2 | 9.8 | 5 |
| Asociado | Teórica | M | 70.0 | 108.4 | 85.0 | 82.3 | 10.6 | 22 |
| Asociado | Teórica | F | 62.9 | 77.5 | 72.1 | 74.1 | 6.4 | 4 |
| Asociado | Aplicado | M | 83.9 | 126.4 | 101.6 | 100.7 | 9.6 | 32 |
| Asociado | Aplicado | F | 71.1 | 109.7 | 99.4 | 103.9 | 14.1 | 6 |
La Tabla 2, presenta el resumen agrupada por rango y disciplina académica, y género, se complementa con la interpretación gráfica, por ejemplo, dentro de los profesores titulares en disciplinas aplicadas, los hombres tienen un promedio salarial ligeramente superior ($133.5 mil) respecto a las mujeres ($131.8 mil), aunque la dispersión (desviación estándar) es más alta para hombres. Asimismo, en profesores asistentes, las diferencias son menores, e incluso en la categoría aplicada, el promedio salarial femenino es casi equivalente al masculino.
Es notable también el reducido número de observaciones femeninas en todas las categorías, lo que refleja una clara minoría femenina (39 frente a 358 hombres; 9.8 % y 90 %). Este desbalance podría explicar parcialmente las diferencias salariales observadas al concentrarse las mujeres en categorías con salarios promedio inferiores.
En cuanto, a la dispersión salarial medida por la desviación estándar (DE) tiende a ser menor para las mujeres en la mayoría de las categorías, indicando una menor variabilidad salarial femenina en comparación con la masculina.
Comparación por Género
Comparación de características académicas y de experiencia por género
En la Figura 3 se muestra la distribución del personal académico masculino y femenino según (arriba a la izquierda) el rango académico, (arriba a la derecha) la disciplina académica, (abajo a la izquierda) los años transcurridos desde la obtención del doctorado (antigüedad académica), y (abajo a la derecha) los años de servicio en la universidad.
Los resultados evidencian que los hombres presentan, en promedio, una mayor antigüedad desde la obtención del doctorado (~22 años) en comparación con las mujeres (~16 años), lo cual sugiere una trayectoria académica más prolongada. Del mismo modo, la experiencia institucional promedio también es superior en el grupo masculino (~18 años) respecto al femenino (~11 años). Estas diferencias pueden influir directamente en el salario, dado que tanto la antigüedad como el tiempo de servicio son variables comúnmente asociadas al ascenso académico y a incrementos salariales acumulativos.
Asimismo, se observa una concentración significativa de mujeres en los rangos académicos más bajos (profesor asociado y asistente), mientras que los hombres predominan ampliamente en la categoría de profesor titular. Esta distribución desigual por género en las categorías profesionales constituye un posible factor de confusión en la explicación de las diferencias salariales observadas.
Análisis Multivariado
Factores de confusión
Para identificar los posibles factores de confusión que afectan la
relación entre género y salario, se ajustó un modelo de regresión lineal
múltiple que incluye como predictores el género, el rango académico, la
disciplina académica, los años desde la obtención del doctorado y los
años de servicio institucional (
modelo: salary ~ sex + rank + discipline + yrs.since.phd + yrs.service).
| Characteristic | Beta | 95% CI | p-value |
|---|---|---|---|
| (Intercept) | 78,863 | 69,052, 88,674 | <0.001 |
| sex | NA | NA | NA |
| Female | NA | NA | NA |
| Male | 4,783 | -2,803, 12,370 | 0.2 |
| rank | NA | NA | NA |
| AssocProf | NA | NA | NA |
| AsstProf | -12,908 | -21,057, -4,758 | 0.002 |
| Prof | 32,158 | 25,197, 39,120 | <0.001 |
| discipline | NA | NA | NA |
| A | NA | NA | NA |
| B | 14,418 | 9,811, 19,024 | <0.001 |
| yrs.since.phd | 535 | 61, 1,009 | 0.027 |
| yrs.service | -490 | -906, -73 | 0.021 |
El modelo explica una proporción significativa de la varianza salarial observada (R² ajustado = 0.45; F(6, 390) = 54.20; p < 0.001). La ordenada al origen del modelo, correspondiente a una profesora asociada en disciplina teórica con cero años de experiencia académica e institucional, se estimó en $ 78,863 (IC95%: 69,052–88,674; p < 0.001).
Como se observó en la Tabla 3, el modelo indica que ser hombre se asocia con un aumento salarial de aproximadamente $ 4,784 en comparación con las mujeres, aunque esta diferencia no es estadísticamente significativa (p = 0.215). El Ocupar un cargo de profesor titular se asocia con un incremento promedio de $ 32,158 respecto a un profesor asociado, mientras que ser profesor asistente implica una reducción promedio de $ 12,908 respecto a la misma referencia, ambas diferencias estadísticamente significativas. Trabajar en una disciplina aplicada, en lugar de teórica, incrementa el salario en aproximadamente $ 14,418, también de manera significativa (p < 0.001). Cada año adicional desde la obtención del doctorado se asocia con un aumento salarial promedio de $ 535 (p = 0.027) y cada año adicional de servicio institucional se relaciona, en cambio, con una disminución salarial promedio de $ 490 (p = 0.021), lo que podría deberse a colinealidad entre la antigüedad académica y los años de servicio.
La Figura 3 presenta gráficamente los coeficientes estimados y sus intervalos de confianza, permitiendo visualizar la magnitud y dirección de cada efecto. Estos resultados refuerzan la importancia de promover la equidad en el acceso a los rangos académicos superiores como estrategia para reducir las brechas salariales observadas.
Conclusiones
El análisis descriptivo inicial indicó la existencia de diferencias salariales entre hombres y mujeres en el personal académico de la universidad analizada, con un mayor salario promedio observado entre los hombres. Sin embargo, el análisis multivariado permitió matizar esta observación al controlar simultáneamente por variables como el rango académico, la disciplina, la antigüedad académica y los años de servicio institucional.
Los resultados del modelo de regresión lineal múltiple evidenciaron que el género, una vez consideradas estas variables adicionales, no tiene un efecto estadísticamente significativo sobre el salario académico. En contraste, el rango académico, la disciplina y la antigüedad desde la obtención del doctorado se confirmaron como factores determinantes del salario.
Estos hallazgos sugieren que las diferencias salariales observadas entre hombres y mujeres pueden atribuirse, en gran medida, a diferencias estructurales en el acceso a posiciones de mayor jerarquía académica y a la antigüedad acumulada, más que a una discriminación salarial directa basada en el género.
Información del entorno de análisis
Analyses were conducted using the R Statistical language (version 4.4.3; R Core Team, 2025) on Windows 11 x64 (build 26100), using the packages report (version 0.6.1; Makowski D et al., 2023), patchwork (version 1.3.0; Pedersen T, 2024), prettydoc (version 0.4.1; Qiu Y, 2021), ggplot2 (version 3.5.2; Wickham H, 2016) and dplyr (version 1.1.4; Wickham H et al., 2023).
References
- Makowski D, Lüdecke D, Patil I, Thériault R, Ben-Shachar M, Wiernik B (2023). “Automated Results Reporting as a Practical Tool to Improve Reproducibility and Methodological Best Practices Adoption.” CRAN. https://easystats.github.io/report/.
- Pedersen T (2024). patchwork: The Composer of Plots. R package version 1.3.0, https://CRAN.R-project.org/package=patchwork.
- Qiu Y (2021). prettydoc: Creating Pretty Documents from R Markdown. R package version 0.4.1, https://CRAN.R-project.org/package=prettydoc.
- R Core Team (2025). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/.
- Wickham H (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. ISBN 978-3-319-24277-4, https://ggplot2.tidyverse.org.
- Wickham H, François R, Henry L, Müller K, Vaughan D (2023). dplyr: A Grammar of Data Manipulation. R package version 1.1.4, https://CRAN.R-project.org/package=dplyr.