Ingenierias

Análisis de datos de oferta laboral para ingenierías en México

Introducción

Es importante conocer la oferta laboral real existente en un país para de esta forma saber que está demandando el sector productivo y así conocer que tipo de áreas de especialización son mejores remuneradas y ponerles un énfasis en las universidades.

Objetivo

El objetivo de este presente estudio es conocer de una manera descriptiva y cuantitativa como es la oferta laboral económica para las carreras de ingeniería en mecatrónica y electromecánica. Para esto se consultaron bases de datos de ofertas de puestos de trabajo en los portales que son: ineed y computrabajo, a continuación se hará una serie de inferencias utilizando los datos recabados.

Paquetes

library(pacman)
p_load("DT","prettydoc","readr")

Datos

A continuación veremos en una tabla interactiva los datos a utilizar

setwd("~/Documents/pye1pm")
ingenierias <- read_csv("ingenierias3.csv")

## 
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## cols(
##   Puesto = col_character(),
##   Perfil = col_character(),
##   `Sueldo bruto mensual` = col_double(),
##   Estado = col_character(),
##   Ciudad = col_character(),
##   País = col_character(),
##   Especialidad = col_character(),
##   `Grado mínimo` = col_character(),
##   Fuente = col_character(),
##   PIBEstado = col_double(),
##   `Poblacion por estado` = col_double(),
##   profesionistas = col_double()
## )

datatable(ingenierias)

Análisis exploratorio de los datos

*Resumen estadístico básico

summary(ingenierias)

##     Puesto             Perfil          Sueldo bruto mensual    Estado         
##  Length:39          Length:39          Min.   : 1300        Length:39         
##  Class :character   Class :character   1st Qu.:13500        Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Median :16000        Mode  :character  
##                                        Mean   :17650                          
##                                        3rd Qu.:19700                          
##                                        Max.   :50000                          
##     Ciudad              País           Especialidad       Grado mínimo      
##  Length:39          Length:39          Length:39          Length:39         
##  Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##     Fuente            PIBEstado       Poblacion por estado profesionistas   
##  Length:39          Min.   : 220550   Min.   : 1857985     Min.   : 156181  
##  Class :character   1st Qu.: 469053   1st Qu.: 2822255     1st Qu.: 217825  
##  Mode  :character   Median : 553945   Median : 3769020     Median : 351176  
##                     Mean   :1058347   Mean   : 6471213     Mean   : 495205  
##                     3rd Qu.:1258572   3rd Qu.: 8348151     3rd Qu.: 668370  
##                     Max.   :2848734   Max.   :16992418     Max.   :1203035

• Gráfico de caja y bigote de los sueldos brutos mensuales de ambas ingenierías

boxplot(ingenierias$`Sueldo bruto mensual`)

* Histograma de frecuencias absolutas de los sueldos brutos mensuales de ambas ingenierías

hist(ingenierias$`Sueldo bruto mensual`)

• Varianza

var(ingenierias$`Sueldo bruto mensual`)

## [1] 72042493

• Desviación estándar

sd(ingenierias$`Sueldo bruto mensual`)

## [1] 8487.785

• Gráfico de dispersión

plot(ingenierias$`Sueldo bruto mensual`)

## Estimación de parámetros

¿Que carrera gana más dinero según estos datos?

Para contestar esto haremos un análisis de prueba de hipótesis

Grafico comparativo de conjuntos de datos de los sueldos brutos mensaules de mecatrónica y electromecánica

boxplot(ingenierias$`Sueldo bruto mensual`  ~ ingenierias$Perfil, col="green")

¿Que grado académico está percibiendo más sueldo?

boxplot(ingenierias$`Sueldo bruto mensual`  ~ ingenierias$`Grado mínimo`, col="green")

¿Que estado de la repúblicaestá percibiendo más sueldo?

boxplot(ingenierias$`Sueldo bruto mensual`  ~ ingenierias$Estado, col="green")

¿Qué es lo que hace que ciertos estados se pague más que en otros?

• Existe una correlación entre sueldo bruto mensual de las ofertas laborales de los estados y su Producto interno bruto?

Análisis gráfico

plot(ingenierias$PIBEstado, ingenierias$`Sueldo bruto mensual`)

Análisis de correlación

cor(ingenierias$PIBEstado, ingenierias$`Sueldo bruto mensual`)

## [1] -0.1529404

Relación de los sueldos con el número de profesionales ocupados por estado

plot(ingenierias$profesionistas, ingenierias$`Sueldo bruto mensual`)

## Análisis de correlación

cor(ingenierias$profesionistas, ingenierias$`Sueldo bruto mensual`)

## [1] -0.1902392

Análisis de probabilidades

Si eres un ingeniero electromecánico o mecatrónico en México, que probabilidades existen de que ganes más de 15,000 pesos de sueldo bruto mensual?

Para esto usaremos la distribución normal, pero primero hay que conocer si efectivamente los datos son normales

• Para esto usaremos la prueba de normalidad de shapiro-wilk

shapiro.test(ingenierias$`Sueldo bruto mensual`)

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  ingenierias$`Sueldo bruto mensual`
## W = 0.8547, p-value = 0.0001405

Los datos no se comportan de manera normal

Ahora realizaremos un primer análisis paramétrico para conocer los resultados que obtendríamos de usar la distribución normal

Promedio: 1058347 Desviación estándar: 8487.785

¿Cual es la probabilidad puntual de que un ingeniero gane 15,000 pesos al mes?

dnorm(15000, mean =1058347, sd= 8487.785)

## [1] 0

Este resultado es dado que los datos NO son normales

Descargas

Código

xfun::embed_file("ingenieria1.Rmd")

Download ingenieria1.Rmd

Datos

xfun::embed_file("ingenierias2.csv")

Download ingenierias2.csv