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Utilizando los datos obtenidos mediante una encuesta continua en Internet (CVWS), tusalario.es (WI), que tiene como población objetivo la población activa española, el trabajo analiza, en primer lugar, el sesgo que dicho método de encuesta produce. En segundo lugar, aplica dos metodologías de ponderación con la intención de corregir los errores de representatividad. En tercer lugar, para saber si la ponderación de los datos corrige el sesgo y hace posible la obtención de resultados y conclusiones aplicables al conjunto de la población activa, la eficiencia de ambas metodologías de ponderación es evaluada. La estrategia de evaluación consiste en comparar salarios medios, índices de desigualdad y regresiones salariales obtenidos antes y después de ponderar los datos del WI con aquellos que pueden obtenerse utilizando los datos de la Encuesta de Estructura Salarial (SES), que lleva a cabo el Instituto Nacional de Estadística. Los estadísticos y parámetros estimados se mueven en la dirección correcta después de ponderar.
Using micro data from a continuous volunteer web survey (CVWS), the WageIndicator (WI), this paper firstly analyses the type of bias that such a survey method produces. Secondly, following a «modelbased » approach, two alternative data weighting methodologies are implemented. Thirdly, in order to test whether weighting corrects the bias, thus making it possible to obtain conclusions applicable to the whole labour force, the efficiency of the weighting methodologies is evaluated. Since the WageIndicator is a labour market oriented survey, weighting efficiency is evaluated by calculating mean salaries, inequality indices and salary regressions before and after applying weights to WI data, and by comparing the results obtained with those achieved using the Structure of Earnings Survey (SES), a wage survey run by the Spanish National Statistics Institute. It is concluded that, after weighting, estimated statistics and parameters move in the right direction.
