Oficina Nacional del Servicio Civil

Metodología

Esta encuesta analiza las capacidades y habilidades de los funcionarios civiles de la Administración Central para las políticas públicas, por lo tanto, para definir su universo de estudio se excluyen los escalafones Policial y Militar. Tampoco se considera a los funcionarios de los escalafones Oficios y Servicios Auxiliares, ya que el tipo de funciones que cumplen no está contemplado en este relevamiento. Por otra parte, la encuesta no fue aplicada a becarios, pasantes, cargos de confianza, adscriptos ni asistentes a los Ministros.

A pesar de que no todos los vínculos laborales con el Estado tienen la calidad de funcionario público, a lo largo de este informe se utiliza la palabra funcionario/a para abarcar a todos los trabajadores que conforman el universo de estudio definido.

La nómina de funcionarios y su información de contacto fue extraída del Sistema de Gestión Humana (SGH 2.0), y el link para completar la encuesta fue enviado por mail en los meses de octubre y noviembre de 2020 a 18.378 funcionarios. La respuesta fue anónima y voluntaria, y no se enviaron recordatorios.

De estos funcionarios, 4.766 respondieron la encuesta, lo que resulta en una tasa de respuesta cercana al 26%. La primera pregunta que surge es si esta cantidad de respuestas permite extraer conclusiones válidas para el universo de estudio. Ante esta interrogante, la literatura sugiere que lo relevante es analizar la relación entre esta tasa y ciertas variables de interés que determinan si existen o no sesgos en la información recabada. Aunque la tasa de respuesta obtenida no se considera especialmente baja, teniendo en cuenta que se trata de una encuesta autoadministrada y voluntaria, incluso si lo fuera no necesariamente implica un alto nivel de sesgo (Wright, 2015; Nield y Nordstrom, 2016).

Los sesgos surgen cuando la propensión a responder la encuesta es distinta según variables relevantes para el objeto de estudio. Si por ejemplo los jóvenes tuvieran una tasa de respuesta mucho más alta que las personas mayores, y estos grupos etarios tuvieran distintas capacidades para las políticas públicas, los resultados se verían sesgados o desbalanceados, quedando la población más joven sobrerepresentada y las personas mayores subrepresentadas.

Algunas de estas variables son observables (por ejemplo: sexo o edad), pero por lo general también hay características de los individuos sobre las que no se cuenta con información y que están vinculadas al objeto de estudio (por ejemplo sus intereses políticos o su grado de conformidad con su trabajo). En encuestas de este tipo donde los participantes se autoseleccionan, es imposible eliminar todos los sesgos presentes, sin embargo, sí se pueden corregir los que surgen de variables observables.

Con el objetivo de conocer y corregir los sesgos presentes en esta encuesta, se realizó un análisis comparativo de todas las variables sobre las que se cuenta con información tanto para el universo como para la muestra obtenida, y que se considera pueden estar relacionadas con el objeto de estudio. Los resultados se presentan en las tablas 1 a 4.

En primer lugar (tabla 1) se observa que la tasa de respuesta es dispar entre incisos, con valores que van desde 12,7% en el Ministerio de Defensa, a 50,4% en el Ministerio de Industria, Energía y Minería. Como consecuencia de esto, para la mayoría de los organismos, su peso o proporción en el total de funcionarios es significativamente distinta entre el universo de estudio y la muestra de personas que respondieron la encuesta[1]. Esta distorsión en la distribución de funcionarios entre incisos podría afectar los resultados de la encuesta, si se asume que las capacidades, actividades o funciones difieren entre organismos.

Cabe señalar que tanto las tasas de respuesta bajas como las altas constituyen un problema, ya que en el primer caso los funcionarios del inciso están subrepresentados pero en el segundo están sobrerepresentados. La distribución de funcionarios entre incisos no se alteraría si todos tuvieran una tasa de respuesta similar a la media (26%).

| Tabla 1. Tasa de respuesta según inciso

Fuente: SGH 2.0 y Primera encuesta de capacidades de los funcionarios de la Administración Central

*Nivel de confianza: 95%

Se señalan en gris los casos donde el peso en la muestra es significativamente distinto al peso en el universo.

En la tabla 2 se analiza la diferencia en la tasa de respuesta según sexo. Se encuentra que los hombres respondieron menos que las mujeres (22,8% vs 28,1%). Por más que esta diferencia no es tan grande como las que se observaban según inciso, es suficiente para alterar significativamente la proporción de hombres y mujeres entre el universo y la muestra. En la muestra las mujeres se encuentran sobrerepresentadas y los hombres subrepresentados.

| Tabla 2 -  Tasa de respuesta según sexo

Fuente: SGH 2.0 y Primera encuesta de capacidades de los funcionarios de la Administración Central

*Nivel de confianza: 95%

Se señalan en gris los casos donde el peso en la muestra es significativamente distinto al peso en el universo.

En el caso de la variable edad, para poder realizar el análisis se consideran 5 grupos etarios. Los resultados muestran que los jóvenes respondieron en mayor medida la encuesta que las personas de más edad (tabla 3). La tasa de respuesta para los funcionarios menores de 50 años se sitúa entre 31,5% y 35,6%, mientras que para los de 50 años o más toma valores de 16,5% y 23,9%. Nuevamente se observa que la distribución de funcionarios según edad es significativamente distinta entre el universo y la muestra. En este caso ninguno de los tramos etarios mantiene una proporción similar, quedando los más jóvenes sobrerepresentados y los mayores subrepresentados.

| Tabla 3 -  Tasa de respuesta según tramo de edad

Fuente: SGH 2.0 y Primera encuesta de capacidades de los funcionarios de la Administración Central

*Nivel de confianza: 95%

Se señalan en gris los casos donde el peso en la muestra es significativamente distinto al peso en el universo.

Hay 1.273 funcionarios para los cuales no se cuenta con información de edad en el universo de estudio. Estos no son tenidos en cuenta para ponderar según tramo etario.

La última variable que se analizó fue el escalafón. Esta variable brinda información sobre el tipo de tarea que desempeña el funcionario, y también se relaciona con su nivel educativo (dato no disponible para el universo de estudio). Los datos de la tabla 4 muestran que también según esta variable existen sesgos, siendo los profesionales y técnicos quienes tienen una tasa de respuesta más alta (36,6% y 46,9% respectivamente). En cambio el resto de los escalafones presentan tasas de respuesta inferiores a la media, con un mínimo de 13,6% para el escalafón penitenciario. En todos los escalafones la proporción en el universo y en la muestra es significativamente distinta.

| Tabla 4 -  Tasa de respuesta según escalafón

Fuente: SGH 2.0 y Primera encuesta de capacidades de los funcionarios de la Administración Central

*Nivel de confianza: 95%

Se señalan en gris los casos donde el peso en la muestra es significativamente distinto al peso en el universo.

Como se señaló anteriormente, se entiende que las diferencias encontradas en las variables analizadas pueden afectar los resultados de la encuesta. El inciso, sexo, edad y escalafón de los funcionarios son características que podrían vincularse con sus capacidades para la función pública y otros aspectos de su trabajo relevados en esta encuesta. Por este motivo se procedió a estimar ponderadores considerando estas cuatro variables.

La técnica empleada para estimar los ponderadores es el ajuste proporcional iterativo, o “raking”. Esta consiste en tomar como referencia la distribución marginal de las variables de interés en el universo para calcular ponderadores que ajusten la distribución de estas variables en la muestra, haciéndolas coincidir con aquellas de referencia. El primer paso es seleccionar las variables relevantes para el objeto de estudio con información disponible para el universo, y cuya distribución presenta diferencias significativas en la muestra (usualmente variables sociodemográficas). Luego en la primera iteración se computan ponderadores de tal forma que la distribución de la primera variable en la muestra coincida con su distribución en el universo (el orden es irrelevante). La segunda iteración corrige estos ponderadores para que coincida la distribución de la segunda variable, y así sucesivamente. Al incorporar una nueva variable la anterior se vuelve a desbalancear, por lo que estos pasos se reiteran hasta que se alcance la convergencia con un margen de error aceptable[2] [3](Battaglia, Izrael, Hoaglin y Frankel, 2009; DeBell y Krosnick, 2009; Anderson y Fricker, 2015).

Como resultado se obtiene un ponderador que toma un valor superior a 1 para las personas cuyas características están subrepresentadas en la muestra, e inferior a 1 para aquellas con características sobrerepresentadas. En el caso de esta muestra, los valores oscilan entre 0,22 y 4,4. Todas las personas que tengan igual inciso, sexo, grupo etario y escalafón, tienen el mismo ponderador. De esta manera se logra que en la muestra la distribución de las variables consideradas (inciso, sexo, tramo de edad y escalafón) sea exactamente igual a su distribución en el universo, logrando que la inferencia sea más acertada.

Los resultados que se presentan en el próximo apartado fueron estimados teniendo en cuenta estos ponderadores. De todas formas también se realizaron los cálculos sin utilizar ponderadores, y se verifican las principales conclusiones.

Por último, en algunas preguntas se aplicó la técnica exploratoria de análisis factorial. Esta se basa en la idea de que un grupo de variables observadas pueden ser explicadas o resumidas en un número menor de variables ficticias, llamadas factores. Se aplica cuando las variables de interés están correlacionadas y se busca generar nuevas variables que capturen el comportamiento conjunto de las variables originales.