ESTUDIO DE BANDAS SALARIALES UTILIZANDO PERCENTILES Y OTROS DATOS ESTADISTICOS

Llevo unos días trabajando con los datos que ofrece el INE y tengo que decir que estoy encantado con la cantidad de información con la que se puede investigar y trabajar. Un aspecto importante es que además es una información gratuita y a disposición de todos nosotros, y esto, compañeros, nos da la posibilidad de investigar y crear nuestras propias estadísticas y valorar la información que se nos ofrece a través de los medios de comunicación.

Ayer me bajé los datos de “Ganancia media por trabajador por periodo, sexo y comunidad”, como los datos están disponibles hasta el ejercicio 2011, tomaré como referencia ese año y los datos totales de hombres y mujeres. El cuadro que aparece es el siguiente:

BANDAS SALARIALES_1

Efectivamente, tenemos los datos desglosados por comunidades autónomas y con una serie de indicadores estadísticos acerca de la ganancia media de los trabajadores dependiendo del territorio en el que se encuentren, como podéis ver las diferencias son importantes, y obedecen en la mayor parte de los casos al precio medio de la vida en esos lugares. Pero lo importante es saber para que nos puede servir esta tabla, para ello voy a utilizar un ejemplo muy sencillo de cómo podemos, a través de los datos de salarios medios, fijar un criterio más de nuestra política salarial.

Imaginad que somos unos inversores en busca de nuevos negocios y hemos decidido invertir en la compra de un supermercado. Una de las principales tareas que debemos tener en cuenta es el estudio de las remuneraciones de nuestro personal y saber en que lugar del mercado se encuentran las bandas salariales de nuestros empleados.

Para hacerlo, hemos pedido al departamento de personal una relación de trabajadores por puesto y el sueldo bruto que perciben en un año, con eso tendremos suficiente para realizar nuestro estudio:

BANDAS SALARIALES_2

Una vez que tenemos estos datos, tendremos que hallar los siguientes indicadores: media, percentil10, percentil25 (cuartil inferior), mediana, percentil75 (cuartil superior) y percentil90.

Para hacerlo bien, tenemos relacionar cada indicador con el tipo de puesto, de esta forma los datos luego nos servirán para realizar otras tareas.

Para vincular el puesto con el indicador, es decir, hallar la media del puesto de cajera, utilizaremos esta fórmula matricial, (os recuerdo que las matrices se obtienen seleccionando la fórmula y pulsando Ctrl+Mayús+Enter ( la fórmula aparecerá entre { }), es importante que lo hagáis así, de otra forma los valores no serán correctos. Para hallar media debemos utilizar el promedio:

Media{=PROMEDIO(SI($A$4:$A$17003=A4;$B$4:$B$17003))}

Una vez que tenemos la media, vamos a obtener el resto de valores, y de la misma forma, es decir, teniendo en cuenta el puesto, os dejo el resto de fórmulas utilizadas:

Percentil10: {=PERCENTIL(SI($A$4:$A$17003=A4;$B$4:$B$17003);10%)}
Percentil25 o cuartil1: {=PERCENTIL(SI($A$4:$A$17003=A4;$B$4:$B$17003);25%)} también se puede utilizar esta fórmula: {=CUARTIL(SI($A$4:$A$17003=A4;$B$4:$B$17003);1)}
Percentil50 o Mediana: {=PERCENTIL(SI($A$4:$A$17003=A4;$B$4:$B$17003);50%) también se puede utilizar esta fórmula: {=MEDIANA(SI($A$4:$A$17003=A4;$B$4:$B$17003))}
Percentil25 o cuartil3: {=PERCENTIL(SI($A$4:$A$17003=A4;$B$4:$B$17003);75%) también se puede utilizar esta fórmula: {=CUARTIL(SI($A$4:$A$17003=A4;$B$4:$B$17003);3)}
Percentil10: {=PERCENTIL(SI($A$4:$A$17003=A4;$B$4:$B$17003);90%)}

Una vez aplicadas estas fórmulas tendremos el siguiente cuadro:

BANDAS SALARIALES_3

Como podéis ver hemos calculado todos lo valores según el tipo de puesto que asume cada empleado, estos valores no nos sirven por si mismos para utilizar estos datos con los extraídos del INE, por lo tanto, tendremos que insertar una nueva fila calculando los totales generales, y para ello vamos a utilizar las siguientes fórmulas (ya no es necesario utilizar matrices).

Media: =PROMEDIO(C3:C14)
Percentil10: =PERCENTIL(D3:D14;10%)
Percentil25: =PERCENTIL(E3:E14;25%)
Mediana: =MEDIANA(F3:F14)
Percentil75: =PERCENTIL(G3:G14;75%)
Percentil90: =PERCENTIL(H3:H14;90%)

Y ahora tenemos el cuadro completo:

BANDAS SALARIALES_4

¿Y para que nos sirve este información? pues es sencillo, según estos datos la mediana de los salarios que se pagan en nuestra empresa es de 12.875 euros brutos anuales, por lo tanto debemos tener en cuenta en qué comunidad autónoma nos encontramos y comparar con la tabla confeccionada con los datos del INE. Por ejemplo, si estamos en Galicia, sabemos que según el INE la ganancia media anual de los trabajadores es de 16.873, 88 euros, y por lo tanto, sabemos que estamos pagando por debajo de la mediana de mercado, es más, incluso estamos por debajo del percentil 25, o lo que es lo mismo, nuestra mediana se sitúa entre el 10% y 25% de los valores más bajos del mercado.

Con esta información y teniendo en cuenta esto, podremos valorar la necesidad de ajustar los sueldos, si esto va a influir positivamente en nuestra cuenta de resultados (trabajadores con sueldos más equilibrados producirán más y mejor) o por el contrario seguir manteniendo dichas cifras a pesar de la desigualdad en nuestra política retributiva respecto al mercado.

Es un ejercicio que nos ayudará a la hora de tener que tomar decisiones en nuestra política retributiva.

Pero no hay que olvidar que tenemos la información detallada según el tipo de puesto, esto nos será de gran utilidad si podemos conseguir una muestra de nuestra competencia y conocer cuanto le pagan a las cajeras, a los reponedores y a los responsables, de esta forma podremos ajustar los salarios no en global, sino por puesto, que es lo realmente interesante.

Para hacerlo mucho más completo deberíamos tener la información de la mediana de mercado de todos los puestos, y de esta forma fijar y equilibrar los salarios con un criterio claro, el mercado.

Acudiendo a un informe de infojobs sobre sueldos ofertados a cajeras y responsables de supermercado, tenemos los siguientes datos, (ver adjunto: Sueldo de cajera y responsables supermercado Infojobs.net )

Con esta información tenemos una base para contrastar con nuestra tabla. Según mercado:
– Cajera/reponedor: 13.500 euros brutos anuales
– Responsable: 27.000 euros brutos anuales

Así pues, los datos que tenemos arrojan otra interpretación mucho más cercana a la realidad, dado que si bien estamos por debajo de la mediana de mercado en el caso de las cajeras y reponedores, la distancia ahora es mucho menor que si hablamos de datos globales. Si bien deberíamos de seguir con una política de equiparación salarial entre cajeras y reponedores, dado que en el mercado, los sueldos se equiparan.

En el caso de los responsables/encargados, si bien estamos por encima de mercado, también debemos valorar que los empleados con puesto encargados puedan tener antigüedad en la empresa, mayores responsabilidades, etc.

El cuadro ahora quedaría así:

BANDAS SALARIALES_5

En resumen, esta herramienta sirve para orientar y equilibrar los salarios de una empresa, pero siempre teniendo en cuenta cada caso personal, así como características de cada puesto.

Descarga el archivo pulsando enESTUDIO DE BANDAS SALARIALES UTILIZANDO PERCENTILES

 

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3 pensamientos en “ESTUDIO DE BANDAS SALARIALES UTILIZANDO PERCENTILES Y OTROS DATOS ESTADISTICOS

  1. Tienes los datos por percentiles? Es decir, no por deciles, sino realmente por percentiles (en especial el P91, P92… P99)? Es que por todas partes (INE, Eurostat… etc.) se limitan a medir la desigualdad entre el decil 9 y el 1 (o percentil 90 y 10) y ocultan las ENORMES diferencias que hay mas allá del 90, que son mucho mayores las diferencias entre el P99 y el P90 que entre el P90 y el P10.
    Vamos que la forma “estándar” de calcular la desigualdad salarial, en mi opinión, es una tomadura de pelo.

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    • Hola Paco:

      El post es un ejercicio técnico sobre la utilidad de utilizar fórmulas matriciales combinándolas con otras funciones, ahorrando mucho tiempo y varias operaciones para obtener el mismo resultado. Pero entrando en el tema del cálculo, efectivamente, lo usual es utilizar la distribución normal y analizar los casos que se encuentran en la muestra, que podemos segmentar de múltiples formas, en este caso usando percentiles, que por cierto, puedes motificar la fórmula perfectamente para introducir el percentil 92, el 95, etc, etc.

      También puedes realizar la misma operación con cuartiles, lo que te permite analizar si lo deseas esos extremos a los que te refieres. No es tanto calcular la desigualdad sino un método para obtener mayor igualdad, una distribución más uniforme (en este caso por puestos, pero podría ser por departamentos, etc, etc).

      Saludos

      Me gusta

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