Descubriendo Patrones en Mercados Laborales Regionales: Un Enfoque con Conglomerados

Objetivos del Estudio de Conglomerados

El objetivo principal de este ejemplo de aplicación del análisis de conglomerados es determinar si es posible distinguir diferentes tipos de Comunidades Autónomas (CC.AA.) de acuerdo con las características de sus respectivos mercados laborales.

El punto de partida es la hipótesis de que existen diferentes situaciones laborales en las diversas CC.AA.

En este estudio, se busca determinar cuántos conglomerados de CC.AA. es adecuado distinguir y cuáles son sus características distintivas.

Diseño Metodológico del Agrupamiento

La etapa de diseño para el análisis de conglomerados implica cuatro tareas fundamentales:

• Selección de variables: Elegir las variables pertinentes, evitando incluir aquellas altamente correlacionadas.
• Estandarización de variables: Convertir las variables a una misma unidad de medida para calcular distancias entre casos.
• Detección de casos atípicos (outliers): Identificar los casos con rasgos claramente diferentes que podrían distorsionar los resultados.
• Determinación de la medida de distancia: Seleccionar el tipo de medida adecuado para calcular la semejanza o distancia entre los casos.

Selección de Variables

El análisis de conglomerados es una técnica de interdependencia, lo que significa que no existen variables explicadas ni variables explicativas. Todas las variables incluidas deben poseer un mismo tipo de escala de medida.

Es crucial eliminar cualquier variable si no existen razones sólidas para su inclusión en el modelo.

Estandarización de Variables

Para poder calcular las distancias entre los casos, las variables consideradas deben presentar unidades de medida idénticas o muy similares. Cuando esto no ocurre, es común estandarizarlas mediante alguna medida tipificada (por ejemplo, puntuaciones Z, escalado a un rango de 0 a 1, o normalización a una media y desviación estándar específicas).

Es importante recordar que, cuando se conglomeran casos, se deben tipificar las variables; y cuando se conglomeran variables, se deben tipificar los casos.

Detección de Casos Atípicos (Outliers)

El análisis de conglomerados es muy sensible a la presencia de casos extremos, conocidos como outliers. Los outliers son entidades que no son representativas de ningún grupo particular dentro de la población estudiada.

La presencia de outliers que presenten rasgos propios puede detectarse eficazmente mediante un gráfico de perfiles.

Determinación de la Medida de Distancia

Es fundamental determinar la medida de semejanza o distancia entre las entidades, así como las características que definirán dichas semejanzas. La medida adoptada dependerá directamente del tipo de datos:

• Datos de intervalo: Se pueden utilizar medidas como la distancia euclídea o la distancia de Manhattan (bloque).
• Datos binarios: Opciones incluyen la distancia euclídea o la concordancia simple.
• Datos de frecuencias: Se puede emplear, por ejemplo, la distancia basada en chi-cuadrado.

Supuestos del Análisis de Conglomerados

El análisis de conglomerados no es una técnica de inferencia estadística; por lo tanto, carece de pruebas de significación estadística (al igual que el análisis factorial) y de un conjunto estricto de supuestos formales.

No obstante, se deben cumplir dos condiciones básicas: