Factores determinantes de la reincorporación laboral en el Perú: Un análisis mediante Regresión Logística - 2024
Descripción del Articulo
En la presente investigación se analizaron los factores asociados a la reincorporación laboral de personas desocupadas en el Perú con datos de la Encuesta Permanente de Empleo Nacional (EPEN) 2024. En donde se analizaron 12,327 casos de personas desocupadas que buscaron activamente empleo. Se aplico...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2025 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/27288 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/27288 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Desempleo Género Regresión logística https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
Sumario: | En la presente investigación se analizaron los factores asociados a la reincorporación laboral de personas desocupadas en el Perú con datos de la Encuesta Permanente de Empleo Nacional (EPEN) 2024. En donde se analizaron 12,327 casos de personas desocupadas que buscaron activamente empleo. Se aplico una regresión logística binaria clásica, que se complementó con técnicas de datos desbalanceados SMOTE y RUS a fin de mejorar la precisión del modelo. Los resultados muestran que los factores sociodemográficos significativos que más aportan al modelo de predicción de obtención de empleo son el género (36.14%), el interés por trabajar (34.23%), y la intensidad en la búsqueda de empleo (23.50%). Estas variables muestran la gran importancia que tienen los factores ocupacionales psicológicos y motivacionales al momento de buscar un empleo. Finalmente, al evaluar la capacidad predictiva del modelo, se observó una mejora importante al aplicar técnicas de remuestreo. Con SMOTE se obtuvo un AUC de 0.75 y con RUS 0.71, ambos por encima del resultado alcanzado con la regresión logística clásica que fue de 0.70. Estas mejoras reflejan un mejor desempeño del modelo al identificar los casos menos frecuentes. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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