Informe Laboratorio N°2
Análisis Exploratorio de Datos: Discriminación Salarial por Género
Universidad del Valle
Métodos Cuantitativos para el Análisis de la Información
Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios
Profesor: Jaime Mosquera Restrepo
Lino Alexander Sinisterra Aspilla – 202500662
Jhon Fernando Tascón Velasco – 202500665
26 de Abril de 2025
1 Objetivo
Determinar si existe una diferencia salarial entre hombres y mujeres en una universidad de EE. UU., utilizando datos de salarios acumulados en nueve meses del año 2008-09 para profesores de diferentes rangos y disciplinas. Además, se busca establecer si dichas diferencias salariales son atribuibles exclusivamente al género o si intervienen otros factores que puedan explicarlas.
2 Preguntas de Investigación
El análisis se centra en responder las siguientes preguntas:
- ¿Se evidencia una diferencia salarial entre hombres y mujeres?
- ¿Las diferencias salariales son atribuibles exclusivamente al género
de los profesores? O ¿existen otras características (factores de
confusión) que pueden explicar la diferencia salarial?
3 Datos
Los datos analizados corresponden al salario acumulado en nueve meses de 2008-09 para profesores asistentes, profesores asociados y profesores en una universidad en los EE. UU. El conjunto de datos contiene información de 397 profesores y las siguientes variables:
- Rank: Escalafón docente (Asistente, Asociado,Profesor).
- Disciplina: Área de la disciplina (A: Teórica, B: Aplicada).
- Años-Phd: Años desde la obtención del doctorado.
- Años-Servicio: Años de servicio en la universidad.
- Género:(Mujer, Hombre).
- Salario: Salario de nueve meses (en dólares).
4 Análisis exploratorio de Datos
Inicialmente se procede a hacer una tabla resumen para la clasificación por Rank y Disciplina de los profesores
4.1 Tabla Resumen de Datos
| Rank | Disciplina | Género | Cantidad | Promedio_Años_Phd | Promedio_Años_Servicio | Promedio_Salario |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Asistente | A | Hombre | 18 | 5.94 | 2.39 | 74269.61 |
| Asistente | A | Mujer | 6 | 4.83 | 2.50 | 72933.33 |
| Asistente | B | Hombre | 38 | 4.55 | 2.32 | 84647.08 |
| Asistente | B | Mujer | 5 | 6.60 | 2.60 | 84189.80 |
| Asociado | A | Hombre | 22 | 17.73 | 13.14 | 85048.86 |
| Asociado | A | Mujer | 4 | 18.50 | 15.50 | 72128.50 |
| Asociado | B | Hombre | 32 | 13.88 | 11.28 | 101621.53 |
| Asociado | B | Mujer | 6 | 13.50 | 8.83 | 99435.67 |
| Profesor | A | Hombre | 123 | 30.75 | 24.98 | 120619.26 |
| Profesor | A | Mujer | 8 | 26.50 | 16.12 | 109631.88 |
| Profesor | B | Hombre | 125 | 26.55 | 21.50 | 133518.36 |
| Profesor | B | Mujer | 10 | 21.50 | 17.90 | 131836.20 |
En un primer inicio se observa una cantidad muy superior de Hombres a mujeres, puesto que, de los 397 profesores de la data, 39 son mujeres y 358 hombres indicando así una proporción de aproximadamente unos 9.18 hombres por cada mujer.
En segundo lugar, se observa que para todos los escalafones, el promedio de salario es superior para los profesores clasificados como B “Aplicado”, puesto que la media de salario es superior en cada comparación frente al “Teórico” A.
Respecto a los salarios vemos que el promedio de salario es superior en los hombres a mujeres en cada categoría y rango, indicando diferencia salarial
Con esto en cuenta,se procede a graficar en diagramas de cajas y bigotes los salarios por género, escalafón y disciplina, para ver mejor el comportamiento de los datos
4.2 Diagramas de Cajas y Bigotes
Como se observa en el gráfico, las medianas salariales de los hombres superan sistemáticamente a las de las mujeres en casi todos los niveles, excepto en el rango de Asociado en el área aplicada (Disciplina B), donde la mediana de las mujeres es ligeramente superior. Sin embargo, en este mismo grupo se identifica un valor atípico inferior para las mujeres, cuyo salario es incluso menor que la mediana de las mujeres Asociadas en el área teórica (Disciplina A). En términos generales, los hombres presentan una mayor variabilidad salarial, evidenciada por la mayor longitud de los bigotes en sus diagramas de caja, así como por la presencia de numerosos valores atípicos superiores.
Cabe resaltar que este gráfico considera únicamente tres dimensiones: género, rango académico (Rank) y disciplina (Clasificación A o B). Por lo tanto, será necesario analizar también la influencia de otras variables, como los años transcurridos desde la obtención del doctorado y los años de servicio, para evaluar si dichas características explican la presencia de los valores atípicos y justifican, en parte, las diferencias salariales observadas.
Con esto en cuenta se realizan los gráficos de dispersión entre las variables de Años-Phd, Años-Servicio y la variables salario, divididos por las combinaciones de parejas Escalafón-Clasificación diferenciando el género a su vez4.3 Gráficos de Dispersión
Observando el gráfico, se puede apreciar que, a medida que aumenta el escalafón, también lo hace la dispersión de los datos. A simple vista, no parece haber una relación evidente entre las variables, ya que los datos correspondientes a los Profesores están muy dispersos. Sin embargo, es importante señalar que este análisis no considera todas las variables simultáneamente. A pesar de esto, se puede intuir que las diferencias salariales no están necesariamente relacionadas con los años de servicio ni con el tiempo transcurrido desde la obtención del doctorado. Para confirmar esta observación, se calcularán los coeficientes de correlación para cada uno de los 12 escenarios.
4.4 Coeficientes de Correlación
| Rank | Disciplina | Género | cor_servicio_salario | cor_phd_salario |
|---|---|---|---|---|
| Asistente | A | Hombre | 0.082 | 0.176 |
| Asistente | A | Mujer | -0.563 | -0.085 |
| Asistente | B | Hombre | 0.276 | -0.168 |
| Asistente | B | Mujer | 0.720 | -0.031 |
| Asociado | A | Hombre | -0.369 | -0.285 |
| Asociado | A | Mujer | -0.662 | -0.711 |
| Asociado | B | Hombre | -0.205 | -0.169 |
| Asociado | B | Mujer | -0.135 | 0.278 |
| Profesor | A | Hombre | -0.186 | -0.005 |
| Profesor | A | Mujer | 0.396 | 0.662 |
| Profesor | B | Hombre | 0.130 | 0.072 |
| Profesor | B | Mujer | 0.464 | 0.631 |
Analizando los valores de los coeficientes, se puede observar claramente que, en el caso de los hombres, los valores son muy cercanos a cero. Esto refuerza la hipótesis de una posible discriminación laboral, ya que si los años de experiencia y los años transcurridos desde la obtención del doctorado no justifican los altos salarios, ¿qué lo hace? En contraste, las mujeres presentan valores que sugieren la existencia de ciertos patrones, los cuales tienen más coherencia, aunque aún no muestran correlaciones fuertes. Sin embargo, en el caso del último escalafón, la diferencia es mucho más pronunciada en comparación con los demás, incluso cuando se consideran ambas clasificaciones. Para profundizar en este análisis, se optó por generar gráficos de dispersión (scatter plot) con facetas, con el fin de obtener una visión más clara de la relación entre las variables.
4.5 Gráficos de Dispersión con Facetas
En este gráfico se evidencia una clara discriminación salarial, ya que, para hombres y mujeres con características similares, sus salarios difieren significativamente. Es particularmente notable que, a pesar de que las mujeres cuentan con más años de experiencia, sus salarios son considerablemente más bajos que los de los hombres, especialmente en el escalafón de Profesor, donde la discrepancia es aún más marcada. Esta situación se refleja de manera clara en el gráfico.
Si se observa la combinación Profesor-A, la mujer con mayor cantidad de años de servicio y trascurridos tras finalizar doctorado, su salario es considerablemente menor al de gran número de profesores hombres que tienen muchos menos años y aún así reciben mejor remuneración
Por lo tanto, se puede confirmar la existencia de discriminación salarial en esta universidad, ya que, dentro de los datos analizados, no se encontró una justificación para la disparidad salarial entre los profesores de género masculino y femenino.