Minería de datos aplicada al ingreso laboral en Ecuador: comparación de modelos MPL, Logit y Probit.

Este artículo analiza los determinantes del ingreso laboral en Ecuador a partir de microdatos de la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU 2023), utilizando un enfoque cuantitativo basado en modelos de variable dependiente binaria. Se estiman y comparan el Modelo de Probabilidad Lineal (MPL), Logit y Probit con el objetivo de identificar los factores que influyen en la probabilidad de percibir ingresos inferiores al salario básico unificado de 450 dólares. Las variables consideradas incluyen características sociodemográficas, laborales y educativas. Los resultados muestran que la no afiliación al seguro social, la jornada laboral reducida y el sexo femenino incrementan significativamente la probabilidad de ingresos bajos, evidenciando condiciones estructurales de informalidad y desigualdad de género. En contraste, la alfabetización, el empleo en el sector privado, la residencia urbana y la jefatura del hogar actúan como factores protectores. El modelo Logit presentó el mejor ajuste estadístico, mientras que el Probit mostró mayor sensibilidad en rangos intermedios de probabilidad. La consistencia de los resultados entre modelos refuerza la robustez del análisis y aporta evidencia empírica relevante para el diseño de políticas públicas orientadas a la formalización laboral y la reducción de desigualdades salariales en el contexto ecuatoriano.