Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 109EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSClemente Rodrguez Sabioteclerosa@ugr.esJos Gutirrez Prezjguti@ugr.es(Universidad de Granada)Recibido: 06/03/06Aprobado: 02/06/06 RESUMENElobjetivofundamentaldeesteestudioesevaluarlaprobabilidad estadsticaqueunconjuntodevariablespredictivas(titulacin universitaria, gnero y residencia de los titulados, as como formacin complementariadelosmismos)ejercensobreunacoleccinde variables(criterio,empleoactualypasado,tiempoenencontrarel primer empleo, as como salario mensual de los egresados). Para este n, se ha implementado un estudio de encuesta mediante una estrategia mixta (postal y telefnica), cuyos datos han sido sometidos al clculo de la regresin logstica binomial en cuatro modelos distintos. De los resultados obtenidos se puede armar que la variable titulacin se ha revelado como la ms determinante en, al menos, dos de ellos (tasa de empleo y colocacin). El resto de variables predictivas no han resultado determinantes.Palabrasclave:estadstica;probabilidad;modelosderegresin; variables predictivas.Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 110EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSTHE USE OF THE BINOMIAL LOGISTIC REGRESSION MODELS TO THE STUDY OF THE DECISIVE VARIABLES IN THE LABOUR INSERTION OF UNIVERSITY ALUMNIABSTRACTThe main objective of this study is evaluating the statistic probability that a group of predictive variables (universitydiploma, gender and residence of the university alumni, as well as complementary formation of same) perform on a set of variables (criterion, former and current job, time spent to nd the rst job and the salary of the graduated). In this sense, a survey study through a mixed strategy (postal and telephone) hasbeenimplementedanddatahavebeensubjectofcalculationof the binomial logistic regression in four different models. The obtained results suggest that the diploma variable is the most decisive in, at least, two of them (employment rate and placing). The rest of the variables are not signicant. Keywords:statistic;probability;regressionmodels;predictive variables.EMPLOI DE MODLES DE RGRESSION LOGISTIQUE POUR LETUDE DE VARIABLES DTERMINANTESRSUMLobjectiffondamentaldecettetudeestdvaluerlaprobabilit statistiquequunensembledevariablesprdictives(diplmes universitaires, sexe et domicile des diplms, ainsi que leur formation complmentaire) exerce sur une collection de variables (critre, emploi actuel et prcdent, temps pour trouver le premier emploi, ainsi que le salaire mensuel des diplms). Pour ce faire, on a ralis un sondage grce une stratgie mixte (postale et tlphonique) dont les donnes ont t analyses daprs le calcul de la rgression logistique binominale sur quatre modles diffrents. Daprs les rsultats obtenus, on peut signaler Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 111Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez Prezque la variable diplme sest montre comme tant la plus dterminante dans, au moins, deux des critres (taux demploi et placement). Le reste des variables prdictives nont pas t dterminantes.Motscls:statistique;probabilit;modlesderegresin;variables prdictives. IntroduccinLa gran diversidad de cambios experimentados recientemente por las sociedades de nuestro tiempo en todos los mbitos de la vida ha afectado de lleno los mercados de trabajo, las formas de concebir el empleo, los procedimientos de iniciacin e insercin en el sector laboral, las estrategias de formacin, cualicacin y acreditacin de lasdiferentesprofesionesy,tambin,laprogresivareestructuracin de los contenidos formativos impartidos desde la universidad y dems agencias formativas.El ritmo tan acelerado que llevan los cambios nos hace pensar que este fenmeno va a ir creciendo progresivamente, en la medida en que se liberalicen los mercados en Europa, y se ample la oferta y la demanda de profesionales en el contexto del espacio comunitario de los pases miembros de la Unin Europea.Lasuniversidades,encuantoinstitucionesresponsablesde la formacin inicial de una parte importante del sector de poblacin activa,estnenlaobligacinderevisarcontinuamentesusofertas, adecundolas con mayor precisin y objetividad a las demandas del mercado presente y a los requerimientos de lo que puedan considerarse como exigencias profesionales del futuro. En este sentido, la realizacin de estudios sistemticos basados en la recogida de datos objetivos de los estudiantes en el perodo de tiempo que transcurre desde que concluyen su titulacin acadmica hasta que acceden a sus primeros empleos se Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 112EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSimpone como una necesidad de primer orden a la hora de prever los cambiosyreorientarestratgicamentelaspolticasdeplanicacin universitaria en funcin de las necesidades presentes y futuras.Losestudiantesqueconcluyensusestudiosuniversitarios yacometensusprimerosprocesosdebsquedadeempleonoson totalmente conscientes de las dicultades y adversidades que han de ir superando antes de situarse denitivamente en el mercado de trabajo con una cierta estabilidad. La fase de transicin que deben afrontar al salir de la universidad, una vez concluidos sus estudios, encierra una serie de dicultades, y requiere de una gama de aprendizajes y entrenamientos especcos para poder rentabilizar con xito el capital de formacin que han adquirido a lo largo de su graduacin. Si bien no hay caminos predenidos que puedan marcar linealmente y con suciente xito el itinerario a seguir para alcanzar el empleo, s existen variables ms omenosdeterminantesqueorientanlosesfuerzosdebsquedade empleoenunadireccinconmayorprobabilidadparaencontrarlo; enestesentido,resultaparadjicoquelosperodosdeprcticasno remuneradas en empresas, los trabajos espordicos en condiciones de infraremuneracin, las estancias breves en el extranjero, los cursos de formacin en mbitos complementarios a los planes de estudio de las titulaciones, o la continuidad en los estudios universitarios parecen ser algunos de los predictores de mayor xito en el campo laboral de los universitarios.En este sentido, los procesos de transicin e incorporacin del alumnadouniversitarioalmundosocioprofesionalconstituyenuna temticadegranactualidad,aunquenosucientementeexplorada. Recientemente han primado los estudios centrados en las tasas de xito en la bsqueda de empleo, entre otros de mbito local, se destacan los de Casal, Masjun y Planas (1991); Palafox, Mora y Prez, (1995); Moreiro y Caridad (1998); Ayala (1999) y Bueno (1999). Actualmente, la literatura de investigacin empieza a poner cada vez ms nfasis en Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 113Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez Prezla descripcin de variables de proceso que puedan servir de referencia y sugerir pautas exitosas a los recin titulados para facilitar su insercin profesional. Investigacionespreliminaressobreinsercinsocioprofesionalde titulados universitarios El perodo que transcurre desde que los estudiantes universitarios concluyen sus estudios en las facultades y centros universitarios hasta que consiguen sus primeras experiencias de empleo en el mundo del trabajoconstituyeunintervalodeterminanteparasufuturolaboral. Eslaorientacinenunauotradireccinlaquepuedecondicionar enormemente los niveles de xito o fracaso en el acceso a un empleo conciertaestabilidad,adecuadoalacualicacindeltitulado.La acelerada transformacin de los mercados de trabajo, junto a la creciente diversicacin de los itinerarios formativos estn provocando cambios importantes en la propia denicin, anlisis y estudio de los procesos de transicin al mercado laboral por parte de los titulados universitarios.Elestudiodelosprocesosdeinsercinprofesionalde tituladossuperioresconstituyeuncamponodemasiadoexplorado hastaelmomentoporlainvestigacin.ParaTeichler(1999,2000), las preguntas clave sobre el tema que ms estudios y estadsticas han generado desde la mitad de los setenta estn relacionadas con diferentes tipos de mediciones y estadsticas generales sobre tasas de ocupacin, desocupacin o infracontratacin:Qu proporcin de graduados encuentran un empleoa) acorde con sus estudios y nivel educativo?Quproporcindetituladossiguendesempleadosb) transcurridos unos cuantos aos desde que terminaron sus estudios universitarios?Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 114EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSQu tasa de contratados ocupan puestos de trabajo porc) debajo de su nivel de titulacin y cualicacin?En general, la mayor parte de la investigacin que se ha venido realizando hasta la fecha han sido estudios centrados en el producto, la ecacia y el rendimiento, basados en estadsticas globales (OCDE, 1997;EURYDICE,1997,UNESCO,1995),relacionadasmscon variablesdeproductocomoelnmerodetitulados,elgnero,los campos de titulacin, el xito-fracaso en la colocacin de titulados, las diferencias de colocacin entre las distintas titulaciones, y su relacin en cuanto a carreras de ciclo corto y largo, las tasas de continuidad en nuevos estudios. Menos frecuentes han sido los estudios de proceso que aborden temas como los tiempos medios que tardan los titulados enencontrarsuprimerempleo,losprocedimientosdebsquedade empleo, la adecuacin entre formacin recibida y exigencias del puesto de trabajo, el grado de utilidad de los conocimientos adquiridos en la universidad, la satisfaccin laboral de los titulados en relacin a sus primeros empleos, agencias de empleo y empleadores o los criterios de seleccin de los demandantes.Actualmente, ya existen algunos estudios disponibles que tratan de explorar variables de procesos relevantes en el ciclo de iniciacin, realizados especialmente a nales de la dcada de los 90 y principios de esta dcada. Entre otros destacan: Mora, Garca-Montalvo y Garca-Aracil (2000); Sez Frnndez, (2000); Paul y Murdoch (2000); Woodley y Brennan (2000); Moscati y Rostan (2000); Garca-Montalvo (2001); Garca-Montalvo y Peir (2001); Pastor y Serrano (2002); Lucas Martn (2003);RodrguezEspinar(2003)oSalasVelascoyMartnCobos (2005). La velocidad que imponen los cambios en el mundo del empleo y la formacin contribuyen a que estos estudios queden rpidamente desfasados y obsoletos, vindose obligados a una actualizacin y toma de datos continua que incorpore nuevas variables y facetas al campo de la transicin y la profundizacin en los procesos que conducen al xito en la bsqueda de empleo. Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 115Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez PrezLa revisin de la literatura realizada hasta ahora para este estudio pone de maniesto la existencia de distintos tipos de investigaciones sobre el tema: estudios locales a pequea escala centrados en una universidad concreta o en un mbito regional determinado y otros comparados, de rango internacional, en los que intervienen varios pases.Estudioscomparados a):degranalcanceentrepasescon diferentescaractersticassocioeconmicas,culturales, demogrcasypolticas.Elfocodeintersprincipalsuelen servariablesligadasalperododetransicinalempleoy procedimientos de bsqueda de empleo tras la terminacin de los estudios universitarios y acceso a los primeros trabajos.Estudios locales b): ligados a universidades concretas cuyo mbito de muestreo suele tener un carcter ms local, aunque en algunos casos el muestreo suele extenderse a varias universidades de una misma comunidad autnoma. Suelen ser estudios centrados en algunas de las variables ms relevantes en los que el foco de comparacin suele estar ligado a las diferentes titulaciones que se imparten en esa universidad o comunidad. Dentro de laUniversidaddeGranadaexistenalgunoscentradosen titulaciones especcas y con un carcter muy local, orientados al estudio de los condicionantes de la insercin socioprofesional de los titulados universitarios.La posibilidad de disponer de estudios de corte local, ligados a los contextos especcos en los que se desarrolla la actividad de formacin de los universitarios, permite adecuar los enfoques, programas y planes de formacin con un sentido ms realista y fundamentado. Por otra parte, la disponibilidad de estudios comparados permite situar a cada contexto especco en un marco general de perspectivas internacionales que favorezcan orientar a ms largo plazo las polticas de formacin y adecuar las estrategias a patrones generales de oferta y demanda desde Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 116EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSuna realidad dinmica, exible y orientada a prever las necesidades de futuro de cada regin, comunidad o pas, en funcin de las tendencias observadas en otros contextos. Objetivosdel estudioEl objetivo principal del presente trabajo consiste en delimitar la inuencia que un conjunto de variables (gnero, titulacin, lugar de residencia y formacin complementaria) tienen para disfrutar, o bien no poseer un trabajo (tanto pasado, como presente), en el mayor o menor tiempo en conseguir el primer empleo, as como en la remuneracin del actual empleo entre un conjunto de egresados correspondientes a cuatro diferentes titulaciones de la Universidad de Granada. El estudio, pues, centra su atencin en varios grupos de titulados por la Universidad de Granada. En concreto se han recogido datos de las titulaciones de:Licenciatura de Pedagoga a) Licenciatura de Filologa Inglesa b) Licenciatura de Fsica c) Licenciatura de Segundo Ciclo de Ingeniera Electrnica d) Desde estas coordenadas, se trabajar con diferentes variables dependientes de carcter nominal con dos niveles de respuesta y, por tanto, de carcter dicotmico. Con posterioridad se explicarn los distintos niveles que las conforman. Como el inters de esta investigacin se centra en tratar de predecir la probabilidad de ocurrencia de uno u otro nivel (por ejemplo 0/1) a partir del conjunto de variables anteriormente explicitadasyquesedenominarnindependientesopredictivas,la mejoropcinescalcularvariosanlisisderegresinlogsticade tipo dicotmico. Ms adelante se profundizar sobre los modelos de regresin logstica utilizados en la implementacin de este estudio.Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 117Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez PrezMetodologaMtodoElestudiosehallevadoacabomedianteunprocedimiento mixto de encuesta telefnica y postal realizada a titulados de algunas especialidadesdelaUniversidaddeGranadadedospromociones (1998-99 y 1999-00). Por tanto, se puede armar que este estudio es una investigacin por encuesta (survey study) enmarcado dentro de un marco metodolgico ms amplio eminentemente descriptivo/selectivo.Del conjunto de tems que conforman la encuesta slo se tomaron en consideracin los referentes a: Trabaja usted en este momento? 1) Ha trabajo usted alguna vez desde que se gradu? 2) Cunto tiempo ha tardado en conseguir su primer empleo? 3) Cul es su salario en el trabajo actual? 4) El instrumento completo con todos sus tems form parte de un estudio de encuesta ms extenso nanciado por el Vicerrectorado de Planicacin, Planes de Estudio y Calidad de la Universidad de Granada titulado: Variablesdeterminantesenlainsercinsocioprofesionalde los titulados de la Universidad de Granada. A partir de este estudio se elaboraron conclusiones parciales recogidas, fundamentalmente, en los trabajos de Rodrguez et al. (2003, 2005).VariablesCon estos precedentes se hablar de dos tipos de variables en el estudio:Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 118EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSVariables dependientes o criterioTrabajo actual (tasa de empleo) con dos niveles: S trabajo /Noa) trabajo.Ha trabajado desde que se gradu (tasa de colocacin), con dosb) niveles: S ha trabajado/No ha trabajado.Tiempo en conseguir su primer empleo con dos niveles: doce oc) menos meses/ ms de doce meses.Remuneracin en su ocupacin actual con dos niveles: 1000 od) menos euros/ms de 1000 euros.Variables independientes o predictivas:Titulacinconcuatroniveles:LicenciaturaenPedagoga,a) LicenciaturaenFilologaInglesa,LicenciaturaenCiencias FsicasyLicenciaturadeSegundoCiclodeIngeniera Electrnica.Gnero con dos niveles: Hombre y Mujer. b) Hbitat/Lugar de residencia con dos niveles: Rural (15000 oc) menos habitantes) y Urbano (ms de 15000 habitantes).Posee formacin complementaria con dos niveles: S/No. d) Recogida de la informacinDeterminacin del tamao de la muestraParaladeterminacindelamuestrasehausadolaclsica expresin para poblaciones nitas de:Donde:z : puntuacin z al cuadrado asociada a un nivel de conanza (en este caso del 95,44%). N =z * p * q * P e *(P-1) +z * p * q Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 119Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez Prezp y q: porcentajes de estimacin (en este caso, al no existir estadsticos de referencia, se ha optado por el 50% para cada estimacin).e: error de muestreo al cuadrado (en este caso del 4,6%).Elresultadodesustituirlosvaloresasumidosensulugar correspondiente en la expresin ha generado un nmero de titulados aproximado de 312 (muestra que representa un 1/3 de la poblacin de referencia) procurando mantener la representatividad en cada una de las tipologas muestreadas. A n de constatar tales resultados se ha acudido a un recurso de clculo de tamao muestral que se ofrece en Internet obteniendo resultados similares (grco 1).Grco 1. Clculo de tamao de la muestra mediante software en la redFuente: http://www.berrie.dds.nl/calcss.htmCiclo de muestreos y estratos considerados Unavezdeterminadoelnmerodetituladosdelamuestra (N=312) se ha procedido a su seleccin mediante el uso combinado dedostiposdemuestreoprobabilstico(estraticadoconajacin proporcional y aleatorio simple). Localizados sus telfonos y direcciones postales se telefone durante los meses de abril a diciembre de 2001 a algunos de ellos (39 concretamente) y al resto hasta 312, es decir, a 273 titulados les fueron enviados los cuestionarios mediante correo postal, Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 120EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOStambin durante los meses de abril de 2002 a diciembre de 2002. De esos 273 cuestionarios, fueron recuperados 257 en tales circunstancias que no ha sido necesaria su eliminacin o descarte, razn por la cual la muestra participante coincide con la muestra real. Con Fox (1981) se puede resumir el ciclo de muestreo implementado en esta investigacin de la siguiente forma:Grco 2. Proceso de muestreoLa diferencia entre la Muestra Invitada (MI) y la Muestra Real (MR) con un valor de 55, supone casi un 17 % de mortandad.Finalmente, la muestra seleccionada qued establecida de la siguiente forma:Cuadro 1Distribucin del estrato titulacin en la muestra terica y realTITULACIN MUESTRA INVITADA MUESTRA REALN % N %Pedagoga 128 41 119 46,3Filog. Inglesa 110 35 76 29,6Cc Fsicas 52 17 39 15,2Electrnica 22 7 23 9TOTAL 312 257 Muestra Invitada (312) Poblacin (936) Muestra Participante (257) Muestra Real (257) Conclusiones y generalizacin de resultados MI-MR=312 257 =55 Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 121Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez PrezInstrumentos de recogida de informacin Ya se ha adelantado con anterioridad que para la recogida de informacin se han elaborado adhocdos instrumentos: cuestionario postal y cuestionario telefnico. En realidad, el segundo cuestionario es una adaptacin del primero al que se le eliminaron algunos tems por razones obvias1. Pero tambin hemos aclarado que slo se han tomado en cuenta 4 tems; estos son los que hacen referencia a: Si trabaja actualmente el egresado/a encuestado/a a) Si ha trabajado desde que se gradu el egresado/a b) Qutiempohainvertidoenconseguirelprimerempleoelc) egresado/a.Cul es la remuneracin actual del egresado/a. d) Anlisis de datosPara estimar las probabilidades de poseer uno u otro nivel de lasvariablesdependientesdelosegresadostomandocomobaseun conjuntodevariablesdeterminantessehanimplementadodiversos anlisis de regresin logstica.Con Ferrn (2001, p. 232) se puede armar que la regresin logsticaconsisteenobtenerunafuncinlinealdelasvariables independientes que permita clasicar a los individuos en uno de los dos niveles o grupos establecidos por los dos valores de la variable dependiente.TambinVisauta(1998,p.52)opinaquelaregresin logstica es un modelo que, a partir de los coecientes estimados para cada una de las variables independientes y fruto de la probabilidad de los individuos en la dependiente, va a permitir asignar los mismos a una u otra categora y opcin de respuesta.Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 122EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSComosepuedededucirdelconceptoderegresinlogstica explicitado, sta guarda un gran parecido con otras tcnicas de anlisis multivariablecomolaregresinlinealmltiple,ascomoconlos modelos loglineales. Sin embargo, la regresin logstica se caracteriza por un conjunto de rasgos que la diferencian de dichas tcnicas. Hair, Anderson, TathamyBlack(1999,p.318)armanque la regresin logstica se estima de forma muy parecida a la regresin mltiplelinealenlaqueseestimaprimerounmodelobasepara suministrar una referencia para la comparacin. En la regresin mltiple, la media se emplea para establecer el modelo base y calcular la suma total de los cuadrados. Sin embargo, en la regresin logstica, se utiliza el mismo proceso, con la media utilizada en el modelo estimado, pero no para establecer la suma de los cuadrados, sino el valor del logaritmo de la verosimilitud (log likelihood).A continuacin se denirn las dos opciones de respuesta de los individuos en la variable dependiente como respuesta S y respuesta NO y, por tanto, cuando se haga referencia en lo sucesivo en trminos de probabilidad se hablar de pr{s} para una de las opciones y pr{no} para la otra. Sielmodelocontaseconunanicavariableindependiente, podra explicitarse de la siguiente forma:Odds ratio (razn de suceso) =p / 1-pdonde: p =probabilidad de que ocurra un suceso1-p =probabilidad de que no ocurra un sucesoApartirdeesteoddsratiosepuedededucirlaprobabilidaddeun suceso:Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 123Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez Prezpro{s} =e Bo+B1X / 1 +e Bo+B1X opro{ s } =1 / 1 +e Bo+B1Xdonde: Bo y B1 son los coecientes estimados a partir de los datosX sera la variable independientee es la base de logaritmos naturales (2,718)En este caso, al contar con cuatro variables independientes los modelos que se han calculado quedaran de la siguiente forma:pro{ s } =1 / 1 +e-zdonde: Z es la combinacin lineal:Z =Bo +B1X1 +B2X2 + B3X3 + B4X4 + Y:Bo es la constante o intercepto y expresa el valor de la probabilidad de Z cuando las variables independientes son cero.B1, B2, B3, B4 son coecientes de pendiente e informan cunto vara la probabilidad de ocurrencia de Z ante un cambio de unidad de la variable independientecorrespondiente,mantenindoselasdemsvariables explicativas constantes.X1, X2, X3, X4 valores que pueden adoptar las variables independientes. representa el trmino de perturbacin o el error de estimacin.Finalmente,sepresentanloscuatromodeloscalculados ayudndonos para ello de dos recursos diferenciados (grco 3 y cuadro 2).Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 124EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSGrco 3. Modelos de regresin logstica binaria utilizados en la investigacinCuadro 2 Descripcin detallada de los cuatro modelos de regresin logstica binaria desarrollados ANLISIS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL VARIABLES DEPENDIENTES DICOTMICAS CATEGORIALES: Criterio 1: Tasa de empleo Criterio 2: Tasa de colocacinCriterio 3: Tiempo primer empleo Criterio4:Remuneracintrabajo actual VARIABLES INDEPENDIENTES CATEGORIALES O NUMRICAS Predictor 1: Gnero Predictor 2: Titulacin Predictor 3: Hbitat/Lugar de residenciaPredictor 4: Formacin complementariaZ = Bo + B1Gnero +B2Titulacin + B3Hbitat +

B4Formacin Modelo1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4Variable criterioTasa de empleo:0 no trabaja1 s trabajaTasade colocacin:0noha trabajado1siha trabajadoTiempoen conseguirel primer empleo:0 12 meses1 >12 mesesSalario mensual:0 1000 euros1 >1000 eurosVariables predictivasA. Gnero: 0 mujer1 hombreB. Titulacin: 1Licenciatura en Pedagoga, 2Licenciatura enFilologa Inglesa, 3Licenciatura en Fsicas 4Licenciatura enIngeniera Electrnica.C.Hbitatde residencia: 1 Rural (15000 habitantes) 2Urbano ( > 1 5 0 0 0 habitantes)D.Formacin complementaria:1Stiene formacin 2Notiene formacinA. Gnero: 0 mujer1 hombreB. Titulacin: 1Licenciatura en Pedagoga, 2 Licenciatura en Filologa Inglesa, 3Licenciatura en Fsicas 4Licenciatura enIngeniera Electrnica.C.Hbitatde residencia: 1 Rural (15000 habitantes) 2Urbano ( > 1 5 0 0 0 habitantes)D.Formacin complementaria:1Stiene formacin 2Notiene formacinA. Gnero: 0 mujer1 hombreB. Titulacin: 1Licenciatura en Pedagoga, 2Licenciatura enFilologa Inglesa, 3Licenciatura en Fsicas 4Licenciatura enIngeniera Electrnica.C.Hbitatde residencia: 1 Rural (15000 habitantes) 2Urbano ( > 1 5 0 0 0 habitantes)D.Formacin complementaria:1Stiene formacin 2Notiene formacinA. Gnero: 0 mujer1 hombreB. Titulacin: 1Licenciaturaen Pedagoga, 2 Licenciatura en Filologa Inglesa, 3Licenciaturaen Fsicas 4Licenciatura enIngeniera Electrnica.C.Hbitatde residencia: 1 Rural (15000 habitantes) 2Urbano (>15000 habitantes)D.Formacin complementaria:1Stiene formacin 2Notiene formacinInvestigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 125Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez PrezPrincipales resultados tras la aplicacin de los cuatro modelosTodos los modelos calculados se han implementado a partir del mtodo introducir que viene por defecto en SPSS. Dicho mtodo se caracteriza porque todas las variables se introducen de una vez como covariables no existiendo secuencialidad en su introduccin/descarte (Pardo, 2002). No obstante, a n de contrastar los resultados obtenidos medianteestavasehicieron,adems,diversosclculosutilizando otros mtodos secuenciales que no incluimos en el presente informe, porejemplo,adelante(forward),haciaatrs(backward),pasoa paso(stepwise)obtenindoseresultadosmuyparecidosalosquea continuacin se explicitarn.Modelo1(TasadeEmpleo):Probabilidad de empleo (s trabajo/no trabajo actualmente), segn las variablesgnero, titulacin, hbitat de residencia y formacin complementaria por ese orden, es decir: Z1 =Bo +B1 Gnero + B2 Titulacin + B3 Hbitat + B4 FormacinCuadro 3Variables en la ecuacin n 1 y estadsticos complementarios(a) Variable(s) introducida(s) en el paso 1: GNERO, TITULACIN, HBITAT, FORMACIN COMPLEMENTARIA.B E.T. Wald gl Sig. Paso 1(a)GNERO ,927 ,564 2,702 1 ,100TITULACIN 8,961 1,456 37,878 1 ,000*HBITAT ,433 ,426 1,037 1 ,309 FORMACINCOMP-,685 ,874 ,614 1 ,433Constante -9,817 3152,190 ,000 1 ,998Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 126EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSDe los resultados obtenidos podemos armar que la ecuacin de regresin o combinacin lineal de Z en este primer modelo ha quedado conformada de la siguiente forma: Z1 =-9,817 +0,927Gnero + 8,961Titulacin +0,433 Hbitat +

(-0,685) FormacinSedestacandeestosprimerosresultadoslossignosdelos coecientes de pendiente beta. Todos son positivos, menos el ltimo, el relativo a la formacin complementaria. Ello signica que:Serhombreimplicamayorprobabilidaddetrabajarquesera) mujer, ya que la forma en que han sido codicados implica correspondenciadirectaentre0=mujery0=Notrabajay, adems, 1=hombre y 1=trabajaPertenecer a las titulaciones 1 y 2, es decir, Pedagoga y Filologab) Inglesa se asocia con el valor 0=No trabaja, mientras pertenecer a las titulaciones 3 y 4, o sea, Fsicas e Ingeniera Electrnica al valor 1=S trabaja.Residir en mbito urbano signica tener una mayor probabilidadc) detrabajo,yaque2=urbanoestasociadoa1=Strabaja, mientras residir en hbitat rural estara asociado a no trabajar, ya que 1=rural y 0 =No trabaja.Finalmente,podemosarmarquetenerformacind) complementaria =1 est asociado a trabajar, mientras no tenerla =2 a no hacerlo (0=No trabajo), ya que su correspondencia es inversa (valor negativo del coeciente beta de pendiente).No obstante, aun cuando las probabilidades mencionadas son mayores para unos y otros niveles, slo una de ellas, la referida a la variable titulacin, ha resultado estadsticamente signicativa. Como Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 127Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez Prezmuybienmuestranlosestadsticosde Waldobtenidos,todosbajos, excepto el referido a la variable mencionada (coeciente de Wald =37,878),slounaprobabilidadasociadaalosmismos,haresultado estadsticamente signicativa (p0.05) y ha sido la correspondiente a titulacin. Desde estas coordenadas, se puede armar que pertenecer a una u otras titulaciones ha resultado decisivo para obtener trabajo en la actualidad. Adems el signo positivo del coeciente beta obtenido indica que la correspondencia es directamente proporcional, por lo que se puede concluir que los licenciados en Pedagoga y Filologa Inglesa estnasociadosanotrabajoactualmente,mientraslosdeFsicasy Electrnica estaran asociados a s trabajo actualmente.Modelo 2 (Tasa de Colocacin): Probabilidad de haber trabajado desde que se graduaron (s ha trabajado/no ha trabajo), segn las variables gnero, titulacin, hbitat de residencia y formacin complementaria por ese orden, es decir:Z2 =Bo +B1 Gnero + B2 Titulacin + B3 Hbitat + B4 FormacinCuadro 4Variables en la ecuacin n 2 y estadsticos complementarios B E.T. Wald gl Sig. Paso 1(a)GNERO ,482 ,752 ,412 1 ,521 TITULACIN ,977 ,283 11,933 1 ,001* HBITAT ,090 ,596 ,023 1 ,880 FORMACINCOMP-,419 ,824 ,258 1 ,611 Constante 2,272 1,036 4,806 1 ,028(a) Variable(s) introducida(s) en el paso 1: gnero, titulacin, hbitat, formacin complementariaInvestigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 128EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSCon estos resultados, la combinacin lineal de Z en este segundo modelo ha quedado conformada de la siguiente forma: Z2 =2,272 +0,482 Gnero + 0,977Titulacin +0,090 Hbitat +

(-0,419) FormacinLos resultados obtenidos en los coecientes beta de pendiente son muy similares a los registrados en el modelo 1, razn por la que remitimos al lector a lo explicitado sobre el modelo 1. Sin embargo, una de las variables del modelo (Titulacin), igual que ha sucedido en el modelo 1, ha resultado estadsticamente signicativa. El valor de su coeciente de Wald =11,93 y signicacin estadstica asociada obtenida (p0.05) la convierten en una variable relevante y determinante para la consecucin de un empleo en el tiempo que media entre la graduacin y el momento de la encuesta. Por tanto, se puede armar que pertenecer a una u otras titulaciones es una condicin relevante para haber trabajado. De hecho, el signo positivo del coeciente beta de pendiente perteneciente a esta variable se interpreta como la mayor probabilidad estadstica que mantienen los titulados en Fsicas e Ingeniera Electrnica de haber trabajado desde que se graduaron respecto a sus iguales de Pedagoga y Filologa Inglesa.Modelo 3 (Tiempo en la consecucin del primer empleo): probabilidad del tiempo en encontrar trabajo desde que se graduaron (12 o menos meses y ms de 12 meses), segn las variables gnero, titulacin, hbitat de residencia y formacin complementaria por ese orden, es decir:Z3 =Bo +B1 Gnero + B2 Titulacin + B3 Hbitat + B4 FormacinInvestigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 129Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez PrezCuadro 5Variables en la ecuacin n 3 y estadsticos complementariosB E.T. Wald gl Sig. Paso 1(a)GNERO ,043 ,524 ,007 1 ,934TITULACIN -,224 ,243 ,855 1 ,355HBITAT -,790 ,471 2,808 1 ,094FORMACINCOMP ,264 ,722 ,134 1 ,714Constante ,354 ,883 ,161 1 ,688(a)Variable(s) introducida(s) en el paso 1: gnero, titulacin, hbitat, formacin comp.Con estos resultados la combinacin lineal de Z en este tercero modelo ha quedado conformada de la siguiente forma: Z3= 0,354+ 0,043 Gnero+ (-0,224)Titulacin + (-0,790) Hbitat +0,354FormacinDe la observacin de los coecientes beta obtenidos podemos armar que:Elgneroposeeunescasopesoespeccoparadeterminara) laprobabilidaddetrabajarantesodespusenlostitulados encuestados con un coeciente beta que no llega al 0,05 y un estadstico de Wald insignicante de 0,007.Sin embargo, la titulacin s aporta un mayor peso especcob) a tal posibilidad. De hecho, el signo negativo del coeciente beta correspondiente indica que las titulaciones de Pedagoga =1 y Filologa Inglesa =2se corresponden con la condicin 1=mayor de 12 meses, mientras las de Fsica =3 e Ingeniera Electrnica =4 a la condicin 0 =igual o menor a 12 meses.Porsuparte,tambinelsignonegativodelcoecientec) correspondientealhbitatindicaqueelhbitatruralest relacionado con la condicin 1=mayor de 12 meses, mientras Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 130EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSel urbano a la condicin 2 =igual o menor de 12 meses.Finalmente, el signo positivo del coeciente beta de formacind) complementariaindicaquesisetieneformacin=1seest ms relacionado con la condicin de menor o igual a 12 meses, mientras si no se tiene =2 se estar con la condicin de mayor de 12 meses.Sin embargo, ninguna de las variables predictivas ha resultado estadsticamentesignicativacomobienmuestralaobservacin delosvaloresdelosestadsticosde Wald(todosmuybajos)ysus probabilidades asociadas (todas p>0.05). As pues, no se puede armar que las variables gnero, titulacin, hbitat de residencia y formacin complementaria sean consideradas como determinantes en el tiempo de consecucin de un empleo.Modelo4(Salarioenempleoactual):probabilidaddelsalarioen empleoactual(igualomenora1000eurosymsde1000euros), segn las variables gnero, titulacin, hbitat de residencia y formacin complementaria por ese orden, es decir:Z4 =Bo +B1 Gnero + B2 Titulacin + B3 Hbitat + B4 FormacinCuadro 6Variables en la ecuacin n 4 y estadsticos complementariosB E.T. Wald gl Sig. Paso 1(a)GNERO -,686 ,491 1,952 1 ,162TITULACIN ,359 ,216 2,767 1 ,096HBITAT ,415 ,416 ,994 1 ,319FORMACINCOMP -,526 ,657 ,641 1 ,423Constante -1,062 ,796 1,781 1 ,182a) Variable(s) introducida(s) en el paso 1: gnero, titulacin, hbitat, formacin complementariaInvestigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 131Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez PrezCon estos resultados, la combinacin lineal de Z en este tercer modelo ha quedado conformada de la siguiente forma: Z4 =-1,062 +(-0,686)Gnero + 0,359Titulacin +0,415Hbitat +

(-0,526)FormacinAdems, se puede armar, en lo referente a los coecientes beta alcanzados, lo siguiente:Sisetienelacondicindemujer=0setieneunamayora) probabilidad de tener un sueldo mayor de 1000 euros=1. Por el contrario, si se tiene la condicin de hombre =1 se tiene una mayor probabilidad de cobrar un sueldo menor o igual a 1000 euros =0. Este hallazgo, a priori contradictorio con los hasta ahora alcanzados, puede tener su explicacin en el gran nmero de egresadas que conforman la muestra investigada, ya que como todos sabemos, tanto las Licenciaturas de Pedagoga, como de Filologa Inglesa son titulaciones altamente feminizadas.Si se tiene la condicin de titulado/a en Pedagoga =1 y Filologab) Inglesa =2 se tiene una mayor probabilidad de percibir un sueldo menor o igual a 1000 euros=0, mientras si se tiene la condicin de Fsicas =3 e Ingeniera Electrnica =4la de percibir un sueldo mayor de 1000 euros =1.Si se tiene la condicin de hbitat rural =1 se tiene una mayorc) probabilidad de percibir un sueldo igual o menor a 1000 euros. Por el contrario, si se posee la condicin de hbitat urbano =2 aumenta la probabilidad de percibir un sueldo mayor de 1000 euros.Finalmente,siseposeelacondicindeformacind) complementaria =1 se tiene una mayor probabilidad de percibir ms de 1000 euros =1. Sin embargo, si no se tiene formacin complementaria =2 existe mayor probabilidad de percibir una cantidad igual o menor a 1000 euros. Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 132EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSApesardetodoello,ningunadelasvariablespredictivas contempladashanresultadoestadsticamentesignicativas(bajos valores de los coecientes de Wald y todos asociados a valoresp>0.05). Desde este punto de vista, no puede armarse que el gnero, titulacin, hbitat de residencia y formacin complementaria puedan considerarse como variables determinantes para la retribucin de un mayor o menor salario.La adecuacin de los modelos calculadosEl ajuste de los modelos implementadosParaelajustedelosmodeloscalculadossecontemplanuna coleccindetcnicasyestrategias.SilvayBarroso(2004)yCea DAncona (2002), por slo citar dos referencias de actualidad, destacan las siguientes: estadstico de razn de verosimilitud (-2LL), RL para la regresin logstica, pseudo R y la prueba de Hosmer y Lemeshow.Enelpresenteestudiosehaaplicadoestaltimatcnica habindosealcanzadolossiguientesresultados,segnelmodelo calculado:Cuadro 7Resultados obtenidos en la prueba de bondad de ajuste de Hosmer y LemeshowModelosValor de Chi-cuadrado en prueba de Hosmer y LemeshowglSignicacin estadsticaModelo 1 0,523 4 0,971Modelo 2 2,292 4 0,682Modelo 3 2,681 5 0,749Modelo 4 1,265 4 0,867Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 133Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez PrezComopuedeapreciarsetodoslosvaloresdechi-cuadrado son realmente bajos y asociados, por tanto, a niveles de signicacin estadsticap>0.05.Estosresultadosdenotan,pues,elbuenajuste conseguidoporloscuatromodelos,yaquenohaydiferencias estadsticamentesignicativasentrelopredichoyloquerealmente sucede en cada uno de ellos.Ecacia predictiva de los modelos calculadosUnadelasfuncionesprimordiales,sinolaprincipal,del anlisis de regresin logstica es la prediccin de la ocurrencia de un evento de una variable dependiente a partir de un conjunto de variables independientes. En este sentido, resulta imprescindible que los modelos de regresin logstica resultantes posean un alto porcentaje y/o nivel de precisin en la prediccin realizada. Para comprobar este nivel de precisinsebarajandiferentesestrategias.Lasmsutilizadasson: latabladeclasicacinyelgrcodeprobabilidadesestimadas. Los resultados obtenidos por cada tcnica en los diferentes modelos calculados han sido los siguientes:Modelo 1Cuadro 8Precisin del modelo 1ObservadoPronosticadoTASA DE EMPLEOPorcentaje correctoS NoPaso 1TASA DE EMPLEOS 73 13 84,9No 31 14 31,1Porcentaje global 66,4* El valor de corte es ,500Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 134EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSGrco 4. Probabilidades estimadas del Modelo 1Como puede apreciarse de los datos obtenidos, el porcentaje global de acierto del modelo asciende casi al 67% (tabla de confusin). En cuanto al grco de probabilidades estimadashay que centrarse en el valor de corte (0,5). Por tanto, los casos cuyas probabilidades predichas superen dichos criterio sern clasicados a la derecha del grco como egresados que no trabajan actualmente, mientras aquellos que no superen dicho valor de corte sern clasicados en la izquierda comoegresadosquestrabajanactualmente.Puedeapreciarseque en el grco resultante se ha alcanzado un ecaz nivel de prediccin refrendando y, en todo caso, representando grcamente lo alcanzado en la tabla de clasicacinInvestigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 135Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez PrezModelo 2Cuadro 9Precisin del modelo 2ObservadoPronosticadoTASA DE COLOCACINPorcentaje correctoS NoPaso 1TASA DE COLOCACINS 84 6 93,3No 15 10 40,0Porcentaje global 81,7El valor de corte es ,500Grco 5. Probabilidades estimadas del Modelo 2Los resultados de este segundo modelo son an ms ecaces que los del modelo 1. El porcentaje global de acierto asciende casi al Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 136EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOS82%. Tal aspecto queda refrendado por el grco de probabilidades estimadas donde pueden apreciarse los pocos elementos (participantes) que han sido clasicados incorrectamente.Modelo 3Cuadro 10Precisin del modelo 3*El valor de corte es ,500 Grco 6. Probabilidades estimadas del Modelo 3ObservadoPronosticadoTIEMPO EN CONSEGUIR EL PRIMER EMPLEOPorcentaje correctomenor o igual a 12 mesesmayor de 12 mesesPaso 1TIEMPO EN CONSEGUIR EL PRIMER EMPLEOmenor o igual a 12 meses76 0 100,0mayor de 12 meses33 0 ,0Porcentaje global 69,7Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 137Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez PrezIgual que ha ocurrido en los modelos 1 y, sobre todo 2, se ha conseguidounaaltaecaciapredictivaqueenestemodeloalcanza casi el 70% con, igualmente, pocos sujetos que hayan sido clasicados incorrectamente. Modelo 4Cuadro 11Precisin del modelo 4*El valor de corte es ,500Grco 7. Probabilidades estimadas del Modelo 4ObservadoPronosticadoINGRESOS MENSUALESPorcentaje correctomenor o igual a 1000 eurosmayor de 1000 eurosPaso 1INGRESOS MENSUALESmenor o igual a 1000 euros27 30 47,4mayor de 1000 euros16 49 75,4Porcentaje global 62,3Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 138EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSEste ltimo modelo ha alcanzado la ecacia predictiva ms baja, aunque considerable 62,3%. En denitiva, se puede armar que hemos alcanzado excelentes ajustes de los modelos, as como satisfactorios porcentajesdeecaciapredicativaquedenotanlaviabilidadde losresultadosalcanzadosylasconclusionesquedeellospuedan derivarse.ConclusinLos principales hallazgos que se derivan del presente estudio se articulan en torno a los diferentes modelos calculados. Desde esta perspectiva, destacamos las siguientes conclusiones:Mo a)delo Logstico 1. Tasa de empleo. Se reere a la probabilidad deempleo,segnlasvariablesgnero,titulacin,lugarde residencia y formacin complementaria de los titulados objeto denuestroanlisis.Deesteprimermodelo,destacamosque los hombres de las muestras seleccionadas tienen una mayor probabilidaddetrabajarquelasmujeres;perteneceralas titulaciones de Pedagoga y Filologa Inglesa se asocia a una menor probabilidad de encontrar empleo en comparacin con los estudiantes que han cursado Fsica e Ingeniera Electrnica (siendo estadsticamente signicativas las diferencias para esta variable); residir en mbito urbano signica tener una mayor probabilidaddetrabajoquelosresidentesenhbitatrural; disponer de una formacin complementaria hace ms probable la insercin laboral que no tenerla. Mod b)elo 2. Tasa de colocacin. Representa la probabilidad de haber trabajado desde que los estudiantes se graduaron, segn las variables gnero, titulacin, lugar de residencia y formacin complementaria de los mismos por ese orden. Tambin en este modelo la variable titulacin arroja diferencias estadsticamente signicativas,convirtindoseenunavariablerelevantey Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 139Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez Prezdeterminante para la consecucin de un empleo en el tiempo que media entre la graduacin y el momento de realizacin de la encuesta. Por tanto, se puede armar que pertenecer a una u otras titulaciones es una condicin relevante para acceder al mercado de trabajo, siendo la mayor probabilidad estadstica favorablealostituladosenFsicaeIngenieraElectrnica respecto a los titulados en Pedagoga y Filologa Inglesa. El restodevariablespredictivastienensemejantelecturaalo explicitado en el Modelo1.Modelo3.Tiempoenlaconsecucindelprimerempleo. c) Representa la probabilidad en el tiempo de encontrar trabajo desde que se graduaron (12 o menos meses y ms de 12 meses), segnlasvariablesgnero,titulacin,lugarderesidenciay formacin complementaria de los titulados. Podemos armar que: el gnero posee un escaso peso especco para determinar laprobabilidaddetrabajarantesodespusenlostitulados encuestados; la titulacin s aporta un mayor peso especco a tal posibilidad siendo las titulaciones de Fsica e Ingeniera las que poseen una mayor potencialidad de empleo en los 12 primerosmesestraslagraduacin;igualmentejuegancon alguna desventaja los estudiantes procedentes de hbitat rural, loscualesdebeninvertirmsde12mesesparaaccederal mercado, mientras los de entorno urbano lo hacen en menos de 12 meses; la formacin complementaria, nalmente, favorece elaccesoalempleoenlosprimeros12meses,jugandocon ventaja respecto a los titulados que no la tienen. Sin embargo, ninguna de las variables predictivas empleadas en este modelo ha arrojado resultados estadsticamente signicativos por lo que no se puede armar que las variables gnero, titulacin, lugar de residencia y formacin complementaria de los egresados sean consideradas como determinantes en el tiempo de consecucin de un empleo en la generalidad de la poblacin seleccionada.Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 140EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSModelo 4. Salario en empleo actual.d)Supone la probabilidad de mejora salarial en empleo actual (igual o menor a 1000 euros y ms de 1000 euros) segn las variables gnero, titulacin, lugar de residencia y formacin complementaria. Los resultados son los siguientes: la condicin de mujer tiene una mayor probabilidad de tener un sueldo mayor de 1000 euros, frente a la condicin de ser hombre cuya mayor probabilidad de sueldo es cobrar 1000 o menos euros (este hallazgo, apriori contradictorio con los hasta ahora alcanzados, puede tener su explicacin en el gran nmero de egresadas que conforman la muestra investigada ya que, tanto las Licenciaturas de Pedagoga, como de Filologa Inglesa son titulaciones altamente feminizadas). La condicin de titulado en Pedagoga y Filologa Inglesa tiene una mayor probabilidad de percibir un sueldo menor o igual a 1000 euros, mientrasquelostituladosenFsicaeIngenieraElectrnica poseenunaprobabilidadmayordeingresarmsde1000 euros al mes. Si se tiene la condicin de hbitat rural se posee una mayor probabilidad de percibir un sueldo igual o menor a 1000 euros frente a la condicin de pertenecer a un hbitat urbanoqueaumentalaprobabilidaddepercibirunsueldo mayor de 1000 euros. Finalmente, si se posee la condicin de formacin complementaria se tiene una mayor probabilidad de percibir ms de 1000 euros frente a si se carece de formacin complementaria, donde predomina la probabilidad de percibir una cantidad igual o menor a 1000 euros. Sin embargo, ninguna delasvariablespredictivascontempladashanresultado estadsticamente signicativas, por lo que no puede armarse queelgnero,titulacin,lugarderesidenciayformacin complementariadelosegresadospuedanconsiderarsecomo variables determinantes para la retribucin de un mayor o menor salario en la generalidad de la poblacin seleccionada.Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 141Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez PrezAlaluzdelosresultadosobtenidoseslavariabletitulacin universitarialanicaquerealmentepuedeconsiderarsecomo determinante en el proceso de insercin laboral de la muestra de egresados de la Universidad de Granada objeto de nuestro estudio. No parece, en este sentido, tan relevante la inuencia que otras variables (gnero, lugarderesidenciayformacincomplementariadelosegresados) juegan en dicho proceso. No obstante, la falta de control de la variable gneroenelmuestreoempleadoenelsentidodeproporcionalidad de sexos (hombres y mujeres), debido sobre todo a la feminizacin de alguna de las titulaciones objeto de nuestro estudio (Pedagoga), ha podido llegar a subestimar la inuencia que dicha variable puede jugar en la coleccin de variables criterio consideradas. Por esta razn, no sera descabellado pensar que con otro tipo de muestra se hubiese considerado la variable gnero, tan determinante como lo ha sido la titulacin de los egresados.En denitiva, se puede concluir que son las titulaciones de Ciencias Fsicas e Ingeniera Electrnica frente a las Licenciaturas de Pedagoga yFilologaInglesalasquehanalcanzadounamayorprobabilidad (estadsticamentesignicativa)enlaconsecucindeempleotrasla graduacin. Este tipo de hallazgos no debe desanimar, sin embargo, a potenciales pedagogos y llogos de vocacin a emprender dichos estudios, ya que debe tenerse en cuenta los diferentes esfuerzos que debe desarrollar el mercado laboral para absorber las diversas cohortes de egresados, mucho mayor en el caso de Pedagoga y Filologa Inglesa por el gran nmero de titulados en bsqueda de un empleo y menor en el de los fsicos e ingenieros electrnicos por el escaso nmero de los mismos que logran graduarse.ReferenciasAyala, J . (1999). Instituciones y desempeo econmico. El mercado de valores, 59(10), 3-11.Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 142EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOSBueno, E. (1999). Lainsercin laboral de los titulados universitarios. EncuentrosUniversidad-Sociedad.Bilbao:Universidadde Deusto. Casal, J . M., Masjun, J . y Planas, C. (1991). Lainsercinsocialy profesional de los jvenes. Madrid: CIDE.Cea DAncona, M. A. (2002). Anlisis multivariable. Teora y prctica en la investigacin social. Madrid: Sntesis.EURYDICE. (1997). KeydataoneducationintheEuropeanUnion 97. Luxembourg: Ofce for Ofcial Publication of the European Comunities.Ferrn, M. (2001). SPSS para Windows. Madrid: McGraw-Hill.Fox, D. J . (1981). Elprocesodeinvestigacineducativa. Pamplona: Eunsa.Garca Montalvo, J . (2001). Formacin y empleo de los graduados de enseanza superior en Espaa y en Europa. Valencia: Bancaja.Garca Montalvo, J . y Peir, J . (2001). Capital humano, el mercado de laboral de los jvenes: formacin, transicin y empleo. Valencia: Bancaja.Hair,J .F., Anderson,R.E., Thatam,R.L.yBlack, W.C.(1999). Anlisis multivariante. Madrid: Prentice Hall.LucasMartn,F.(2003).Lainsercinlaboraldelosegresadosde laUniversidadPabloOlavide.Sevilla:FundacinUniSoc/Universidad Pablo Olavide.Masjun, J . M., Vivs, J . y Zaldvar, M. (1994). Itinearios de formacin y ocupacin de los universitarios en Catalua. Revista de Educacin, 303, 69-87.Mora,J .J .,Garca-Montalvo,J .yGarca-Aracil, A.(2000).Higher Education and graduate employment in Spain. European Journal of Education, 35(2), 229-238.Moreiro, J . A. y Caridad, M. (1998). Acerca de los mtodos de estudio delarelacinentrelascondicioneslaboralesyformativasen BiblioteconomayDocumentacin:elcasodelaUniversidad Carlos III. Anales de Documentacin, 1, 137-153.Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 143Clemente Rodrguez Sabiote y Jos Gutirrez PrezMoscati,R.yRostan,M.(2000).HigherEducationandgraduate employment in Italy, European Journal ofEducation, 35(2), 189-200.OECD. (1997). Education policy analysis 1997. Pars: OECD.Palafox, J ., Mora, J . G. y Prez, F. (1995). Capital humano: educacin y empleo. Valencia, Espaa: Instituto Valenciano de Investigaciones Econmicas.Pardo,A.(2002).SPSS.Guaparaelanlisisdedatos.Madrid: McGraw-Hill.Pastor,J .M.ySerrano,L.(2002).ElvaloreconmicodelCapital Humano en Espaa. Valencia: Bancaja.Paul,J .J .yMurdoch,M.(2000).HigherEducationandgraduate employment in. European Journal of Education, 35(2), 179-188.Rodrguez Espinar, S. (2003). Educaci superior i treball a Catalunya. Estudidelainsercilaboraldelsgraduatsdelesuniversitatats pbliquescatalanes.Barcelona:AgnciaperalaQualitatdel Sistema Universitari de Catalunya.Rodrguez, C., Gutirrez Prez, J . y Pozo Llorente, T. (2005). Variables mediadorasenlaconsecucindeunempleoporlicenciados enPedagogadelaUniversidaddeGranada. En actas del XII Congreso Nacional de Modelos de Investigacin Educativa (CD-ROM), La Laguna (Tenerife), Septiembre, 985-992.Rodrguez, C., Gutirrez, J ., Rodrguez, R. y Sanz, I.(2003). Variables relevantesenlainsercinprofesionaldelostituladosdela UniversidaddeGranada.EnactasdelXICongresoNacional deModelosdeInvestigacinEducativa(CD-ROM),Granada, Septiembre, 1009-1014. Sez Fernndez, F. (1998). El mercado de trabajo de los licenciados universitarios. Economistas, 77, 314-323.Sez,F.(Coord.)(2000).FormacinyEmpleo.Madrid:Fundacin Argentaria Visor. Salas Velasco, M. y Martn-Cobos Puebla, M. (2005). La demanda de EducacinSuperior:unanlisismicroeconmicocondatosde Investigacin y Postgrado, Vol. 22 N 1. 2007 144EMPLEO DE MODELOS DE REGRESIN LOGSTICA BINOMIAL PARA EL ESTUDIO DE VARIABLES DETERMINANTES EN LA INSERCIN LABORAL DE EGRESADOS UNIVERSITARIOScorte transversal. Revista de Educacin, 337,327-349.Silva,L.yBarroso,I.M.(2004).Regresinlogstica.Madrid:La Muralla.Teichler, U. (1989). Research on Higher education and work. European Journal of Education, 24, 223-247.Teichler, U. (1999). Higher education policy and the world of work: changing conditions and challenges. Higher Education Policy, 12, 285-312.Teichler, U. (2000). Graduate employment and work in selected european countries. European Journal of Education, 35(2), 141-156.UNESCO. (1995). Documento de poltica para el cambio y desarrollo en la educacin superior. Pars: AutorVisauta,B.(1998).AnlisisestadsticoconSPSSparaWindows. Madrid: McGraw- Hill.Woodley, A. y Brennan, J . (2000). Higher Education and graduate employment in Spain. European Journal of Education, 35(2), 239-250.NOTAS1 Algunas cuestiones son extensas para ser dichas va telefnica y que el participante sea capaz de recordar para poder determinar su respuesta o respuestas.