Análisis de la estructura del empleo inadecuado y su dinámica en Ecuador para el grupo etario de jóvenes de 15 a 24 años de edad en el periodo 2007- 2017
El análisis del empleo inadecuado parte de la nueva metodología adoptada por el INEC pa-ra la medición de empleo, además de las variables y factores que incidan directamente para encontrarse en una situación laboral con las mínimas condiciones establecidas por la ley. La investigación tiene como obj...
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| Formato: | bachelorThesis |
| Lenguaje: | spa |
| Publicado: |
2019
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/18439 |
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Agregar Etiqueta | Sumario: | El análisis del empleo inadecuado parte de la nueva metodología adoptada por el INEC pa-ra la medición de empleo, además de las variables y factores que incidan directamente para encontrarse en una situación laboral con las mínimas condiciones establecidas por la ley. La investigación tiene como objetivo identificar los determinantes del empleo inadecuado y generar clústers con características similares en los jóvenes de 15 a 24 años de edad, usando como referencia la información de la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subem-pleo del periodo 2007 hasta 2017, publicada por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos. Para el análisis multivariante se usó la herramienta factorial de análisis de corres-pondencias de manera que cada variable incluida tiene una o varias modalidades de res-puesta para el procesamiento de la información el programa estadístico SPAD proporciona-rá el número de grupos a formar y la caracterización de la población en estudio, en tanto que con el apoyo del programa STATA se obtendrá la estimación del modelo de respuesta binaria identificado así las variables mayormente significativas. Los resultados muestran que la mayor probabilidad de encontrarse en situación de empleo inadecuado son para las mujeres que residen en áreas urbanas, con escasa experiencia laboral y bajos niveles de educación y de auto identificación étnica indígena, esto apoyado en la capacidad predictiva del modelo que alcanzo el 80,33%. |
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