Performance Related Pay and Its Consequences
4. Pay-Performaitce Link
2.3.4 Demographic Differences and PRP Implementation
función del sexo (40,9% mujeres y 59,1% hombres). 4. Residual estandarizado (corregido). Indica en qué medida la frecuencia de cada casilla se aleja de lo que sería esperable en función de los totales por fila y por columna. El residual muestra una distribución normal por lo
¿Te has saltado alguna vez un semáforo en rojo?
Sí No Total
Sexo Mujer Recuento 135 158 293
% de Sexo 46,1% 53,9% 100,0%
% de ¿Te has saltado alguna
vez un semáforo en rojo? 40,9% 58,3% 48,8%
Residuos corregidos –4,2 4,2
Hombre Recuento 195 113 308
% de Sexo 63,3% 36,7% 100,0%
% de ¿Te has saltado alguna
vez un semáforo en rojo? 59,1% 41,7% 51,2%
Residuos corregidos 4,2 –4,2
Total Recuento 330 271 601
% de Sexo 54,9% 45,1% 100,0%
% de ¿Te has saltado alguna
vez un semáforo en rojo? 100,0% 100,0% 48,8%
Tabla 16: Tabla de contingencia de si se ha saltado alguna vez un semáforo en rojo en función del sexo
La utilidad de estas tablas es fundamentalmente exploratoria, sirve para detectar combinaciones de condiciones que se alejan del patrón general de influencia de las dos variables que se cruzan. Valores residuales altos significan que en tales casos, existe un incremento del grupo con respecto al patrón general; y valores bajos, un decremento. La información que proporciona es la relativa al peso de la interacción, no a la influencia por separado de las variables que se cruzan.
Así, teniendo en cuenta el ejemplo de la tabla de contingencia anterior (Tabla 16), debemos fijarnos en aquellos cruces que tienen valores más extremos (positivos y negativos) en estos residuales estandarizados:
Podemos observar que el valor más extremo negativo es –4,2, correspondiente a las jóvenes que se saltan los semáforos en rojo. Este valor, al ser negativo, nos indica que la frecuencia es especialmente baja. En el caso de los varones que se saltan el semáforo el residual es 4,2, con lo que podemos concluir que es un grupo más elevado de lo normal o esperable.
Una vez se han detectado las celdas o categorías donde hay una desviación importante de lo esperado, hay que analizar estos residuales estandarizados dentro del contexto de los porcentajes de fila y de columna, comparándolos con el porcentaje total de fila y con el
porcentaje total de columna para poder establecer cuál
es la magnitud del peso de cada una de las categorías en la relación de interdependencia.
Los procedimientos de representación gráfica facilitan la interpretación y comprensión de los resultados
procedentes del análisis estadístico. Para ello, se disponen de elementos gráficos (barras, líneas, sectores, paneles, etc.) que permiten la representación de la información obtenida a partir de los datos tabulados, de forma que enfaticen aquellos aspectos que se consideran relevantes dentro del ámbito de estudio.
También es importante tener en cuenta que para una correcta interpretación de las gráficas, conviene no perder de vista en cada caso las escalas de representación, puesto que en algunos casos están desplazadas o reescaladas con el fin de destacar visualmente las magnitudes, incrementos o diferencias.
A continuación se describen algunas de las técnicas o procedimientos utilizados para la representación gráfica de los resultados obtenidos en el estudio:
Gráfica de líneas
La gráfica de líneas se utiliza para representar las variables cuantitativas. Sirve para reflejar variaciones temporales. Pueden ser especialmente interesantes sobre todo cuando interesa estudiar tendencias. Permite visualizar los datos dentro de un continuo, en nuestro caso, la edad (aunque en realidad el tratamiento que se da generalmente a la edad es el de variable discreta).
Podemos ver un ejemplo en la Gráfica 2.
Los marcadores (puntos) señalan el valor obtenido para la categoría representada. Los valores representados pueden hacer referencia a frecuencias (recuento) o porcentajes.
Gráfico de barras
Los gráficos de barras permiten comparar la relevancia de cada una de las
categorías. Generalmente se utilizan con variables nominales/categóricas. Para los cruces bivariados, se puede utilizar una gráfica para cada una de las categorías de la variable y en el eje de las abcisas de cada una de las gráficas figuran las categorías de la otra variable analizada. En este caso (Gráfica 3) cada gráfica representa el vehículo habitual y en el eje de las abcisas el valor obtenido por cada una de las categorías de la variable objeto de estudio, frecuencia de uso.
Del mismo modo, cuando la variable de cruce tenga únicamente dos categorías podemos representarla en la misma gráfica para facilitar su comparación. Es el caso de las comparaciones en función del sexo. La suma de
Me has comentado que utilizas más el coche durante
los FINES DE SEMANA y concr
etamente, ¿lo haces principalmente?
■ ■
18 años 19 años 20 años 21 años 22 años 23 años 24 años 25 años
0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ De día ■ ■ De noche Gráfica 2. Distribución porcentual del uso principal del vehículo de día y de noche durante los fines de semana en función de la edad Ciclomotor ¿Con qué fr ecuencias conduces? T
odos los días
Dos o tr
es veces
por semana
Al menos una vez
por semana
Menos de una
vez por semana
0,0% 25,0% 50,0% 75,0% 77,9% 7,4% 5,9% 8,8% 80,0% 16,0% 4,0% 59,9% 18,2% 11,5% 10,4% Motocicleta Turismo Gráfica 3. Distribución porcentual de la frecuencia de conducción en función del tipo de vehículo
porcentaje para cada categoría de la variable sexo es igual a 100 (Gráfica 4). Otro tipo de gráfico de barras consiste en una representación apilada de los porcentajes. Observando el ejemplo (Gráfica 5) se puede saber qué porcentaje representa el consumo o no de drogas (cada una de las categorías de la variable ¿Has consumido drogas?) sobre el total de jóvenes con determinado nivel de estudios.
Gráficos de sectores
El gráfico de sectores también conocido como diagrama de “tarta”, es aquel en el que cada categoría queda representada por un sector del gráfico proporcional a la frecuencia o al porcentaje obtenido. Se utiliza para variables nominales. Si el número de categorías es
excesivamente grande, la imagen proporcionada por el gráfico de sectores no es lo suficientemente clara y la situación ideal es cuando hay alrededor de tres categorías. La Gráfica 6 sirve como ejemplo, en ella podemos ver representada la variable tipo de desplazamiento. Ciclomotor Motocicleta T urismo Otr os 0% 25% 50% 75% 100% 61% 39% 72% 28% 50% 50% V ehículo habitual Hombre Mujer 100% Gráfica 4. Distribución porcentual del tipo de vehículo en función del sexo
¿Has consumido dr
ogas?
0.0% 25.0% 50.0% 75.0% 100.0%
Graduado escolar Enseñanza Secundaria Obligatoria Bachillerato Formación Profesional Superiores o universitarios Máster, oposiciones, doctorado
57.4% 42.6% 73.1% 26.9% 77.8% 22.2% 75.2% 24.8% 76.6% 23.4% 62.5% 37.5% Si No Gráfica 5. Distribución porcentual del consumo de drogas en función del nivel de estudios
Los resultados descritos en los siguientes apartados surgen del análisis de toda una serie de cruces de las variables de la encuesta utilizando estas técnicas. La descripción de las técnicas de análisis tiene el propósito de facilitar la compresión de los mismos.
Los desplazamientos más frecuentes son:
Zona Urbana 58,7% Carreteras convencionales 24,3% Autopista o autovía 17,0% Gráfica 6. Distribución porcentual del tipo de desplazamientos
4 . L O S J Ó V E N E S E N S U R E L A C I Ó N
C O N E L T R Á F I C O
Como vemos en la Gráfica 7, la mayor parte de la muestra posee el permiso de conducción B, mientras que un
20,2% tiene la licencia de ciclomotor y un 8% el permiso de conducción de
motocicletas. Lógicamente, hay sujetos
que poseen más de un tipo de licencia o permiso.
Considerando la variable sexo, y como podemos ver claramente en la Gráfica 8, son en mayor medida los hombres los que disponen de licencia de conducción de ciclomotor y permiso de conducción de motocicletas; mientras que en el caso del permiso de conducción B los porcentajes son muy similares para ambos sexos (alrededor del 50%). Si tenemos en cuenta la distribución por edades
encontramos datos curiosos ya que, en el caso de la licencia de conducción de ciclomotores, los porcentajes están repartidos de forma más o menos uniforme (8%-13%), excepto en el grupo de 25 años donde el porcentaje es un poco mayor (20,1%). Es decir, no destaca ningún grupo de edad sobre otro en lo que se refiere a este tipo de licencia. En el caso del permiso de conducción B, observamos una tendencia ascendente en la que a medida que aumenta la edad también lo hace el número de sujetos que lo poseen. Finalmente, únicamente encuestados de 22 o más años disponen de algún otro tipo de permisos. Podemos observar con detalle estos datos en la Gráfica 9.