La configuración y determinación del salario es una problemática que se ha estudiado ampliamente, ya que se puede considerar como el más importante de los precios de mercado. Las empresas pueden estar interesadas en evaluar sus políticas de compensación por diversas razones. Antes de emprender este tipo de análisis, es útil comprender las diferentes herramientas disponibles para evaluar la equidad salarial. Los modelos de regresión se utilizan para medir la relación entre un resultado (por ejemplo, la tasa de pago anual) y uno o más factores.
¿Qué es un análisis de regresión?
La regresión lineal es un modelo matemático que describe la relación entre varias variables. Al modelar el pago, se incluyen múltiples factores que impactan el salario de un empleado, como su puesto, nivel de antigüedad o formación profesional. Para cada uno de los factores incluidos, el modelo de regresión estima la relación promedio -también denominada "efecto" promedio- de ese factor específico sobre el salario en todos los empleados.
¿Qué relación existe entre los años de educación y el salario? ¿Afecta también la experiencia? Un análisis de regresión te permite calcular la relación numérica que existe entre el salario y el conjunto de características que pueden afectarlo. En este contexto, se definen los siguientes términos clave:
- Variable dependiente: Es aquella sobre la cual se quiere medir el efecto (por ejemplo, el salario).
- Variable(s) independiente(s): Son aquellas que tratan de explicar a la variable dependiente (como educación o experiencia).
- Observaciones: Se refiere a la cantidad de datos que se incorporan a la regresión. Cada fila corresponde a una observación.
Cómo funciona el modelo
Generalmente, el salario de un empleado no puede explicarse completamente por los factores incluidos en un modelo; la diferencia entre lo que puede explicarse y su salario real es capturada por ε, también conocido como el "término de error". Aunque se denomina "término de error", no es un error cometido por la regresión. La ecuación general de la regresión lineal tiene la siguiente forma: Y = β₀ + β₁X + ε, donde Y es la variable dependiente, β₀ y β₁ son constantes (intercepción y pendiente) y ε es la función de pérdida.
Interpretación de los resultados
La palabra "significancia" se refiere a con cuánta certeza podemos decir que el coeficiente que estimamos es distinto de cero. Algunos indicadores fundamentales son:
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- Coeficiente de determinación R²: Indica qué tan bien se ajusta el modelo y qué porcentaje de la variación del salario explican las variables independientes.
- Valor-p (Probabilidad): Es la probabilidad de que el coeficiente sea igual a cero. En general, queremos que el valor-p sea lo más pequeño posible, específicamente menor a 0,05.
- Estadístico t: Es una de las medidas de significancia de los coeficientes; buscamos valores grandes en valor absoluto.
Consideraciones importantes en el análisis de sueldos
Es importante tener en cuenta que los modelos de regresión comparan la compensación a través de todos los empleados incluidos en el análisis. Si los modelos omiten factores clave, pueden encontrar un "efecto" promedio de una característica (como el género) sobre el pago, incluso cuando no existe tal diferencia. Por ello, las empresas deben identificar correctamente los determinantes comerciales del pago.
El análisis de regresión ayuda a las empresas a tomar decisiones estratégicas de personal. También ayuda a obtener una idea justa de ciertas cuestiones que pueden afectar la cultura de trabajo, el entorno laboral y la productividad de la organización. Realizar un análisis de regresión permitirá tomar decisiones empresariales más informadas y eficientes, desarrollando estrategias para mejorar la calidad de los productos y servicios, lo que posteriormente beneficiará los ingresos en la organización.
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