Mercado Laboral MX — Participación

ENOE, INEGI · Trimestral, 2005–2026 · Por sexo, edad, escolaridad y entidad

Participación laboral desglosada por sexo, grupo de edad, nivel educativo y entidad. Ningún corte usa una definición propia: todos son la misma fórmula de TPEA aplicada dentro de cada grupo, usando campos que la ENOE ya trae precodificados.

raw = FileAttachment("../data/labor-indicators-cuts.csv").csv({ typed: true })
mx = FileAttachment("../data/mx-estados.json").json()

datos = raw
  .filter(d => d.indicador === "TPEA")
  .map(d => ({ ...d, fecha: new Date(d.anio, (d.trimestre - 1) * 3, 1) }))

nacional = datos.filter(d => d.corte === "nacional").sort((a, b) => a.fecha - b.fecha)
ultimoNacional = nacional[nacional.length - 1]

entidadPorCodigo = ({
  "1": "Aguascalientes", "2": "Baja California", "3": "Baja California Sur",
  "4": "Campeche", "5": "Coahuila de Zaragoza", "6": "Colima", "7": "Chiapas",
  "8": "Chihuahua", "9": "Ciudad de México", "10": "Durango", "11": "Guanajuato",
  "12": "Guerrero", "13": "Hidalgo", "14": "Jalisco", "15": "México",
  "16": "Michoacán de Ocampo", "17": "Morelos", "18": "Nayarit",
  "19": "Nuevo León", "20": "Oaxaca", "21": "Puebla", "22": "Querétaro",
  "23": "Quintana Roo", "24": "San Luis Potosí", "25": "Sinaloa", "26": "Sonora",
  "27": "Tabasco", "28": "Tamaulipas", "29": "Tlaxcala",
  "30": "Veracruz de Ignacio de la Llave", "31": "Yucatán", "32": "Zacatecas"
})

cortes = ({
  sexo: { nombre: "Sexo" },
  edad: { nombre: "Edad" },
  nivel_educativo: { nombre: "Nivel educativo" },
  entidad: { nombre: "Entidad" }
})

// Orden fijo de categorias por corte -- las barras y el selector de
// categoria respetan este orden (edad cronologico, escolaridad creciente),
// nunca el orden por nivel de TPEA.
ordenCategorias = ({
  sexo: ["Hombre", "Mujer"],
  edad: ["15 a 19", "20 a 29", "30 a 39", "40 a 49", "50 a 59", "60 y más"],
  nivel_educativo: ["Primaria incompleta", "Primaria completa", "Secundaria completa", "Medio superior y superior"]
})

filasCorte = corte => datos.filter(d => d.corte === corte)

ultimoPeriodoCorte = corte => {
  const filas = filasCorte(corte);
  const fechaMax = new Date(Math.max(...filas.map(d => +d.fecha)));
  return filas.filter(d => +d.fecha === +fechaMax);
}

serieCategoria = (corte, categoria) => filasCorte(corte)
  .filter(d => d.categoria_origen === categoria)
  .sort((a, b) => a.fecha - b.fecha);

graficaBarras = (filas, dominioX, { width = 640, height = 380 } = {}) => {
  return Plot.plot({
    width, height,
    marginBottom: 86, marginLeft: 46, marginRight: 20,
    style: { background: "transparent", fontFamily: "IBM Plex Sans, sans-serif", fontSize: "12px" },
    x: { label: null, domain: dominioX, tickRotate: -30 },
    y: { label: "TPEA (%)", grid: true },
    marks: [
      Plot.gridY({ stroke: "var(--rule)" }),
      Plot.barY(filas, {
        x: "categoria_origen", y: "valor",
        fill: "var(--teal)", fillOpacity: 0.85
      }),
      Plot.ruleX(filas, {
        x: "categoria_origen",
        y1: d => d.valor - 1.96 * d.ee, y2: d => d.valor + 1.96 * d.ee,
        stroke: "var(--ink-soft)", strokeWidth: 1.5
      }),
      Plot.text(filas, {
        x: "categoria_origen", y: d => d.valor,
        text: d => `${d.valor}%`, dy: -12,
        fill: "var(--ink)", fontWeight: 600
      }),
      Plot.ruleY([0], { stroke: "var(--rule)" })
    ]
  });
}

mxFeatures = topojson.feature(mx, mx.objects.state).features

graficaMapa = (filas, { width = 640, height = 440 } = {}) => {
  const valorPorEntidad = new Map(filas.map(d => [d.categoria_origen, d.valor]));
  const features = mxFeatures.map(f => ({
    ...f,
    nombre: entidadPorCodigo[+f.properties.id],
    valor: valorPorEntidad.get(entidadPorCodigo[+f.properties.id])
  }));
  return Plot.plot({
    width, height,
    style: { background: "transparent", fontFamily: "IBM Plex Sans, sans-serif", fontSize: "12px", color: "var(--ink)" },
    projection: { type: "mercator", domain: { type: "FeatureCollection", features } },
    color: {
      type: "linear", scheme: "BuGn", label: "TPEA (%)", legend: true
    },
    marks: [
      Plot.geo(features, {
        fill: d => d.valor,
        stroke: "var(--ink)", strokeWidth: 1,
        tip: true,
        title: d => `${d.nombre}\nTPEA: ${d.valor}%`
      })
    ]
  });
}

// Un trimestre genuinamente ausente de los datos (2020-T2, el hueco de la
// ETOE -- ver periodos_validos() en el pipeline privado) no es lo mismo que
// un trimestre que Plot sepa omitir: lineY/areaY solo conectan las filas
// que existen, así que los trimestres vecinos quedan unidos por una
// diagonal recta que se lee como una transición real, no como un dato
// faltante. Insertar un punto explícito con valor indefinido en cualquier
// hueco así, para que las marcas de Plot se corten ahí en vez de conectar
// -- Plot trata un canal de posición indefinido/NaN como "inválido" e
// interrumpe la línea/área en ese punto, el mismo mecanismo que
// line().defined() en d3. Se hace spread de ...actual primero para que
// categoria_origen (necesario para agrupar por categoría en la gráfica
// multilínea) se propague; solo fecha/valor/ee se sobrescriben.
conHuecos = serie => {
  const resultado = [];
  for (let i = 0; i < serie.length; i++) {
    resultado.push(serie[i]);
    if (i < serie.length - 1) {
      const actual = serie[i], siguiente = serie[i + 1];
      const meses = (siguiente.fecha.getFullYear() - actual.fecha.getFullYear()) * 12
        + (siguiente.fecha.getMonth() - actual.fecha.getMonth());
      if (meses > 3) {
        resultado.push({
          ...actual,
          fecha: new Date(actual.fecha.getFullYear(), actual.fecha.getMonth() + 3, 1),
          valor: undefined, ee: undefined
        });
      }
    }
  }
  return resultado;
}

graficaSerieMultiple = (corte, categorias, { width = 680, height = 320 } = {}) => {
  const serie = categorias.flatMap(cat => serieCategoria(corte, cat));
  const serieConHuecos = categorias.flatMap(cat => conHuecos(serieCategoria(corte, cat)));
  const ultimoPorCategoria = categorias.map(cat => {
    const s = serieCategoria(corte, cat);
    return s[s.length - 1];
  }).filter(Boolean);
  return Plot.plot({
    width, height, marginLeft: 46, marginBottom: 32, marginRight: 100,
    style: { background: "transparent", fontFamily: "IBM Plex Sans, sans-serif", fontSize: "13px" },
    y: { label: "TPEA (%)", grid: true, nice: true },
    x: { label: null },
    color: { legend: true, domain: categorias, scheme: "tableau10" },
    marks: [
      Plot.gridY({ stroke: "var(--rule)" }),
      Plot.lineY(serieConHuecos, {
        x: "fecha", y: "valor", z: "categoria_origen",
        stroke: "categoria_origen", strokeWidth: 2,
        strokeLinejoin: "round", strokeLinecap: "round"
      }),
      Plot.dot(ultimoPorCategoria, {
        x: "fecha", y: "valor", r: 3.5, fill: "categoria_origen",
        stroke: "var(--plot-background)", strokeWidth: 1.5
      }),
      Plot.tip(serie, Plot.pointerX({
        x: "fecha", y: "valor",
        title: d => `${d.categoria_origen}\n${d.anio}-T${d.trimestre} (${d.regimen})\n${d.valor}% ± ${(1.96 * d.ee).toFixed(2)} pp\nn = ${d.n_obs.toLocaleString("es-MX")}`
      })),
      Plot.axisX({ stroke: "var(--rule)", tickSize: 0 }),
      Plot.axisY({ stroke: "var(--rule)", tickSize: 0 })
    ]
  });
}

// nice:true escala automáticamente al alcance de cada marca, incluida la
// banda de confianza -- y 2020-T3 (primer trimestre de vuelta tras el hueco
// de la ETOE) tiene una banda mucho más ancha de lo normal en algunos
// estados por una muestra reducida pospandemia, lo que por sí solo puede
// estirar todo el eje Y y aplanar el resto de una serie de 20 años. Ajustar
// el dominio solo a las estimaciones puntuales, para que la incertidumbre
// de un trimestre ruidoso no distorsione la escala de todos los demás.
dominioAjustadoSerie = (serie, margenMinimo = 0.4) => {
  const valores = serie.map(d => d.valor);
  const min = Math.min(...valores), max = Math.max(...valores);
  const margen = Math.max((max - min) * 0.15, margenMinimo);
  return [min - margen, max + margen];
}

graficaSerieCorte = (serie, { width = 680, height = 260, color = "var(--teal)" } = {}) => {
  const ultimo = serie[serie.length - 1];
  const serieConHuecos = conHuecos(serie);
  return Plot.plot({
    width, height, marginLeft: 46, marginBottom: 32,
    style: { background: "transparent", fontFamily: "IBM Plex Sans, sans-serif", fontSize: "13px" },
    y: { label: "%", grid: true, domain: dominioAjustadoSerie(serie) },
    x: { label: null },
    marks: [
      Plot.gridY({ stroke: "var(--rule)" }),
      Plot.areaY(serieConHuecos, {
        x: "fecha", y1: d => d.valor - 1.96 * d.ee, y2: d => d.valor + 1.96 * d.ee,
        fill: color, fillOpacity: 0.1
      }),
      Plot.lineY(serieConHuecos, {
        x: "fecha", y: "valor", stroke: color, strokeWidth: 2,
        strokeLinejoin: "round", strokeLinecap: "round"
      }),
      Plot.dot(serie, {
        x: "fecha", y: "valor", r: 4, fill: color,
        stroke: "var(--plot-background)", strokeWidth: 2,
        filter: d => d === ultimo
      }),
      Plot.tip(serie, Plot.pointerX({
        x: "fecha", y: "valor",
        title: d => `${d.anio}-T${d.trimestre} (${d.regimen})\n${d.valor}% ± ${(1.96 * d.ee).toFixed(2)} pp\nn = ${d.n_obs.toLocaleString("es-MX")}`
      })),
      Plot.axisX({ stroke: "var(--rule)", tickSize: 0 }),
      Plot.axisY({ stroke: "var(--rule)", tickSize: 0 })
    ]
  });
}

En conjunto

html`<div class="indicator-card" style="max-width:280px">
<div class="indicator-name">Participación laboral, nacional
  <span class="indicator-value">${ultimoNacional.valor}%</span>
</div>
<div class="indicator-meta">± ${(1.96 * ultimoNacional.ee).toFixed(2)} pp · ${ultimoNacional.anio}-T${ultimoNacional.trimestre}</div>
</div>`

Por corte

viewof corte_sel = Inputs.select(Object.keys(cortes), {
  value: "sexo",
  label: "Corte",
  format: d => cortes[d].nombre
})

filasUltimo = ultimoPeriodoCorte(corte_sel)
periodoUltimo = filasUltimo.length
  ? `${filasUltimo[0].anio}-T${filasUltimo[0].trimestre}`
  : ""

html`<div class="data-meta">Trimestre más reciente: ${periodoUltimo}</div>`

corte_sel === "entidad"
  ? graficaMapa(filasUltimo)
  : graficaBarras(filasUltimo, ordenCategorias[corte_sel])

Serie de tiempo

Historial completo del corte elegido arriba: todas sus categorías juntas en una sola gráfica. Entidad es la excepción — 32 líneas encimadas no se leen — así que ahí se elige una a la vez.

viewof entidad_sel = Inputs.select(Object.values(entidadPorCodigo).sort(), {
  label: "Entidad"
})

{
  const el = document.getElementById("entidad-selector");
  if (el) el.hidden = corte_sel !== "entidad";
}

corte_sel === "entidad"
  ? graficaSerieCorte(serieCategoria("entidad", entidad_sel))
  : graficaSerieMultiple(corte_sel, ordenCategorias[corte_sel])

La brecha entre mujeres y hombres, por edad

La participación difiere más por sexo que por cualquier otro corte de esta página. La brecha se muestra como (hombres − mujeres) / hombres, así que no tiene unidades y los grupos de edad caben en una sola gráfica. La línea en tinta es la brecha nacional sin abrir por edad.

serieCruzada = (origen, destino) => datos
  .filter(d => d.corte === "sexo_edad" && d.categoria_origen === origen &&
               d.categoria_destino === destino)
  .sort((a, b) => a.fecha - b.fecha)

gruposEdad = [...new Set(datos
  .filter(d => d.corte === "sexo_edad")
  .map(d => d.categoria_destino))]
  .sort()

// Normalized gap by age group. Men and women are paired by quarter rather
// than by position: if one series ever lacked a quarter, a positional zip
// would silently misalign everything after it.
brechaPorEdad = grupo => {
  const h = serieCruzada("Hombre", grupo);
  const m = new Map(serieCruzada("Mujer", grupo).map(d => [`${d.anio}-${d.trimestre}`, d]));
  return h.flatMap(dh => {
    const dm = m.get(`${dh.anio}-${dh.trimestre}`);
    if (!dm || !dh.valor) return [];
    return [{ fecha: dh.fecha, anio: dh.anio, trimestre: dh.trimestre,
              grupo, valor: (dh.valor - dm.valor) / dh.valor, H: dh.valor, M: dm.valor,
              ee: eeBrecha(dh, dm) }];
  });
}

// Error estandar de la brecha g = (H - M) / H por el metodo delta:
// dg/dH = M / H^2, dg/dM = -1 / H, asi Var(g) ~ (M/H^2)^2 Var(H) + (1/H)^2 Var(M).
// Hombres y mujeres son dominios disjuntos de la misma encuesta; se tratan
// como independientes, que ignora la covarianza por estratos y UPM
// compartidos: la misma aproximacion que hace el resto del sitio al combinar
// dos estimaciones. Bandas y tooltips son +-1.96 de esto.
eeBrecha = (dh, dm) => Math.sqrt(
  Math.pow(dm.valor / (dh.valor * dh.valor), 2) * dh.ee * dh.ee +
  Math.pow(1 / dh.valor, 2) * dm.ee * dm.ee
)

// National gap without the age split, from the marginal "sexo" cut.
brechaAgregada = {
  const h = serieCategoria("sexo", "Hombre");
  const m = new Map(serieCategoria("sexo", "Mujer").map(d => [`${d.anio}-${d.trimestre}`, d]));
  return h.flatMap(dh => {
    const dm = m.get(`${dh.anio}-${dh.trimestre}`);
    if (!dm || !dh.valor) return [];
    return [{ fecha: dh.fecha, anio: dh.anio, trimestre: dh.trimestre,
              grupo: "__total__", valor: (dh.valor - dm.valor) / dh.valor, H: dh.valor, M: dm.valor,
              ee: eeBrecha(dh, dm) }];
  });
}

// Ordered cool -> warm palette from theme.scss, not a single-hue ramp: six
// series that cross each other are not separable by lightness alone.
colorEdad = grupo => {
  const i = gruposEdad.indexOf(grupo);
  return i < 0 ? "var(--ink)" : `var(--edad-${i + 1})`;
}

// Pushes apart end-of-line labels that would overlap. Works in pixels and
// converts back to data units, which is why both charts fix their y-domain
// instead of using nice: without a known domain there is no way back.
etiquetasSeparadas = (items, dominio, alto, margenSup, margenInf, minGap) => {
  const ih = alto - margenSup - margenInf;
  const [d0, d1] = dominio;
  const aPixel = v => margenSup + ih * (d1 - v) / (d1 - d0);
  const aValor = p => d1 - (p - margenSup) * (d1 - d0) / ih;
  const arr = items.map(it => ({ ...it, y: aPixel(it.valor) })).sort((a, b) => a.y - b.y);
  for (let i = 1; i < arr.length; i++) if (arr[i].y - arr[i - 1].y < minGap) arr[i].y = arr[i - 1].y + minGap;
  const exceso = arr.length ? arr[arr.length - 1].y - (margenSup + ih) : 0;
  if (exceso > 0) {
    arr.forEach(it => { it.y -= exceso; });
    for (let i = 1; i < arr.length; i++) if (arr[i].y - arr[i - 1].y < minGap) arr[i].y = arr[i - 1].y + minGap;
  }
  if (arr.length && arr[0].y < margenSup) { const f = margenSup - arr[0].y; arr.forEach(it => { it.y += f; }); }
  return arr.map(it => ({ ...it, valorEtiqueta: aValor(it.y) }));
}

dominioBrecha = [0.30, 0.70]
dominioNiveles = [15, 68]

graficaBrechaEdad = () => {
  const alto = 416, mt = 30, mb = 34;
  const datosEdad = gruposEdad.flatMap(g => conHuecos(brechaPorEdad(g)));
  const total = conHuecos(brechaAgregada);
  // .filter(Boolean): an empty series yields an undefined last element, and
  // the label separator reads .valor from it. Drop it and render without
  // that label rather than throwing and losing the whole chart.
  const finales = [...gruposEdad.map(g => { const s = brechaPorEdad(g); return s[s.length - 1]; }),
                   brechaAgregada[brechaAgregada.length - 1]].filter(Boolean);
  const etiquetas = etiquetasSeparadas(finales, dominioBrecha, alto, mt, mb, 15);
  return Plot.plot({
    width: 680, height: alto, marginLeft: 46, marginBottom: mb, marginTop: mt, marginRight: 96,
    style: { background: "transparent", fontFamily: "IBM Plex Sans, sans-serif", fontSize: "13px" },
    y: { label: "(hombres − mujeres) / hombres", grid: true, domain: dominioBrecha },
    x: { label: null },
    marks: [
      Plot.gridY({ stroke: "var(--rule)" }),
      // Banda de 95% solo en la linea nacional: seis bandas encimadas
      // taparian las lineas; cada serie lleva su intervalo en el tooltip.
      Plot.areaY(total, { x: "fecha",
        y1: d => d.valor == null ? undefined : d.valor - 1.96 * d.ee,
        y2: d => d.valor == null ? undefined : d.valor + 1.96 * d.ee,
        fill: "var(--ink)", fillOpacity: 0.09 }),
      Plot.lineY(datosEdad, { x: "fecha", y: "valor", z: "grupo",
        stroke: d => colorEdad(d.grupo), strokeWidth: 1.7, strokeLinejoin: "round", strokeLinecap: "round" }),
      Plot.lineY(total, { x: "fecha", y: "valor",
        stroke: "var(--ink)", strokeWidth: 2.6, strokeLinejoin: "round", strokeLinecap: "round" }),
      Plot.link(etiquetas.filter(e => Math.abs(e.valorEtiqueta - e.valor) > 0.004), {
        x1: "fecha", y1: "valor", x2: "fecha", y2: "valorEtiqueta",
        stroke: d => colorEdad(d.grupo), strokeWidth: 0.75, strokeOpacity: 0.5, dx: 3 }),
      Plot.text(etiquetas, { x: "fecha", y: "valorEtiqueta", text: d => d.grupo === "__total__" ? "Todas las edades" : d.grupo,
        dx: 10, textAnchor: "start", fontSize: 11, fill: d => colorEdad(d.grupo),
        fontWeight: d => d.grupo === "__total__" ? 600 : 400 }),
      // La línea nacional también va en el tooltip. El texto de abajo promete
      // un intervalo para cada serie, y un pointer atado sólo a datosEdad
      // resuelve el hover sobre la línea de tinta al grupo de edad más cercano.
      Plot.tip([...datosEdad, ...total].filter(d => d.valor != null), Plot.pointer({ x: "fecha", y: "valor",
        title: d => `${d.anio}-T${d.trimestre} · ${d.grupo === "__total__" ? "Todas las edades" : d.grupo}\nbrecha ${d.valor.toFixed(3)} ± ${(1.96 * d.ee).toFixed(3)}\nhombres ${d.H}% · mujeres ${d.M}%` })),
      Plot.axisX({ stroke: "var(--rule)", tickSize: 0 }),
      Plot.axisY({ stroke: "var(--rule)", tickSize: 0 })
    ]
  });
}

graficaNivelesMujeresEdad = () => {
  const alto = 366, mt = 30, mb = 34;
  const datosM = gruposEdad.flatMap(g => conHuecos(serieCruzada("Mujer", g).map(d => ({ ...d, grupo: g }))));
  const finales = gruposEdad
    .map(g => { const s = serieCruzada("Mujer", g); return s.length ? { ...s[s.length - 1], grupo: g } : null; })
    .filter(Boolean);
  const etiquetas = etiquetasSeparadas(finales, dominioNiveles, alto, mt, mb, 15);
  return Plot.plot({
    width: 680, height: alto, marginLeft: 46, marginBottom: mb, marginTop: mt, marginRight: 96,
    style: { background: "transparent", fontFamily: "IBM Plex Sans, sans-serif", fontSize: "13px" },
    y: { label: "Participación (%)", grid: true, domain: dominioNiveles },
    x: { label: null },
    marks: [
      Plot.gridY({ stroke: "var(--rule)" }),
      Plot.lineY(datosM, { x: "fecha", y: "valor", z: "grupo",
        stroke: d => colorEdad(d.grupo), strokeWidth: 1.9, strokeLinejoin: "round", strokeLinecap: "round" }),
      Plot.link(etiquetas.filter(e => Math.abs(e.valorEtiqueta - e.valor) > 0.5), {
        x1: "fecha", y1: "valor", x2: "fecha", y2: "valorEtiqueta",
        stroke: d => colorEdad(d.grupo), strokeWidth: 0.75, strokeOpacity: 0.5, dx: 3 }),
      Plot.text(etiquetas, { x: "fecha", y: "valorEtiqueta", text: d => d.grupo === "__total__" ? "Todas las edades" : d.grupo,
        dx: 10, textAnchor: "start", fontSize: 11, fill: d => colorEdad(d.grupo) }),
      Plot.tip(datosM.filter(d => d.valor != null), Plot.pointer({ x: "fecha", y: "valor",
        title: d => `${d.anio}-T${d.trimestre} · mujeres ${d.grupo}\n${d.valor}% ± ${(1.96 * d.ee).toFixed(2)} pp` })),
      Plot.axisX({ stroke: "var(--rule)", tickSize: 0 }),
      Plot.axisY({ stroke: "var(--rule)", tickSize: 0 })
    ]
  });
}

graficaBrechaEdad()

Una brecha que se cierra se ve igual si las mujeres entran al mercado laboral que si los hombres salen de él. La gráfica siguiente muestra la participación de las mujeres sola, por grupo de edad, para poder distinguir los dos casos.

graficaNivelesMujeresEdad()

Entre 2005 y 2026 la brecha nacional pasó de 0.50 a 0.38, su valor más bajo en la serie. En 2005 la participación de las mujeres era cerca de la mitad de la de los hombres; en 2026-T2 es cerca del 62%.

La mayor parte de ese cierre vino de mujeres que entraron al mercado laboral. Entre las de 30 a 39 años la participación subió de 49.9% en 2005 a un máximo de 63.4%; entre las de 50 a 59, de 39.3% a 53.2%. En todos los grupos de 20 a 59 años, la participación de las mujeres alcanzó su valor más alto entre 2023-T4 y 2025-T4 y desde entonces está plana o ligeramente por debajo.

La brecha ha seguido cerrándose después de esos máximos. En 2026-T2 los grupos de 40 a 49, 50 a 59 y 60 y más, y la serie nacional, muestran su brecha más estrecha en toda la serie. Desde el máximo de participación femenina de cada grupo, la participación de los hombres ha caído en cinco de los seis grupos, en cada caso más que la de las mujeres.

El grupo más joven es la excepción. Entre las personas de 15 a 19 años la brecha está prácticamente donde estaba en 2005, en 0.50, mientras la participación cayó tanto para las mujeres, de 24.8% a 18.0%, como para los hombres, de 49.3% a 36.1%.

Todas las series de arriba son originales, sin ajuste estacional.

Cómo está hecho

Mismo pipeline y mismo repositorio del sitio que la página de panorama — ver su sección “Cómo está hecho” para la descripción completa. La única diferencia aquí: los datos fuente incluyen los cortes demográficos y por entidad, que las cifras nacionales de la página de panorama no necesitan. La banda sombreada y las líneas de error son un intervalo de 95% de confianza (±1.96 errores estándar) del diseño muestral complejo de la ENOE. Para la brecha por edad, (hombres − mujeres) / hombres, el intervalo sale del método delta aplicado a las dos estimaciones, tratando a hombres y mujeres como dominios independientes; se dibuja como banda en la línea nacional y aparece en el tooltip de todas las series. El corte por entidad usa las 32 estimaciones estatales que la ENOE trimestral sí soporta (a diferencia de la mensual). 2020-T2 (la ETOE, encuesta telefónica sustituta durante el confinamiento más estricto) se excluye por completo de la serie en vez de mostrarse como cero o interpolarse — su metodología no es comparable con la ENOE regular, así que es un hueco real, no un dato faltante.