1 INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS

1.1 Resumen ejecutivo

En el entorno empresarial actual, caracterizado por una creciente competencia por el talento y cambios acelerados en las expectativas laborales, la rotación de personal representa un desafío estratégico para las organizaciones. Este estudio aborda la problemática de la rotación de empleados desde una perspectiva analítica, con el objetivo de identificar los factores determinantes que influyen en la decisión de un empleado de cambiar de posición dentro de la organización.

Mediante la aplicación de técnicas estadísticas avanzadas, específicamente un modelo de regresión logística, se analizan diversos factores personales, profesionales y organizacionales para determinar su impacto en la probabilidad de rotación. Este enfoque permitirá a la gerencia implementar medidas proactivas y personalizadas para retener el talento clave, optimizar el desarrollo profesional de los empleados y fomentar un ambiente laboral más estable y productivo.

1.2 Contexto y problema de investigación

La organización ha manifestado preocupación por los patrones de rotación observados en los últimos períodos, lo que ha generado costos adicionales de reclutamiento, capacitación y una potencial pérdida de conocimiento organizacional. Ante esta situación, se ha planteado la necesidad de comprender en profundidad los factores que influyen en la decisión de los empleados de cambiar de posición.

El problema se centra en identificar:

¿Qué variables demográficas, laborales y de satisfacción están asociadas con mayor probabilidad de rotación?
¿Cuál es el peso relativo de cada factor en la decisión de cambio?
¿Cómo se pueden utilizar estos conocimientos para desarrollar estrategias efectivas de retención?

La gerencia busca pasar de un enfoque reactivo a uno preventivo, donde se puedan anticipar posibles cambios y tomar medidas oportunas para mantener equipos estables y comprometidos.

1.3 Objetivos del estudio

1.3.1 Objetivo general

Desarrollar un modelo de regresión logística que permita estimar la probabilidad de que un empleado cambie de cargo en el próximo período, identificando los factores que inciden en mayor proporción en estos cambios, para implementar estrategias proactivas de retención del talento.

1.3.2 Objetivos específicos

Identificar y seleccionar variables relevantes: Determinar las variables categóricas y cuantitativas que, teórica y empíricamente, están relacionadas con la rotación de personal.
Caracterizar la población estudiada: Realizar un análisis univariado que permita comprender la distribución y comportamiento de las variables seleccionadas en la población de estudio.
Determinar relaciones bivariadas: Examinar la asociación entre cada variable explicativa y la rotación, para identificar patrones preliminares y validar hipótesis iniciales.
Estimar un modelo predictivo: Construir un modelo de regresión logística que explique la probabilidad de rotación en función de las variables seleccionadas.
Evaluar la capacidad predictiva: Determinar el poder predictivo del modelo mediante la curva ROC y el área bajo la curva (AUC).
Realizar predicciones aplicadas: Desarrollar ejemplos de aplicación del modelo para casos hipotéticos que permitan ilustrar su utilidad práctica.
Formular estrategias: Proponer intervenciones específicas basadas en los resultados del análisis para reducir la rotación no deseada.

1.4 Marco de análisis e hipótesis preliminares

El análisis se fundamenta en teorías establecidas sobre comportamiento organizacional y gestión del talento humano. Se han seleccionado variables que representan aspectos clave de la experiencia laboral del empleado:

Variables categóricas: Factores como la realización de horas extra, frecuencia de viajes de negocios y estado civil, que pueden representar condiciones estructurales que impactan en la decisión de cambio.
Variables cuantitativas: Aspectos como nivel de satisfacción laboral, ingreso mensual y percepción de equilibrio entre vida personal y profesional, que reflejan dimensiones de bienestar y valoración del empleado.

Las hipótesis preliminares sugieren que:

Los empleados con mayor carga de trabajo (horas extra) presentarán mayor probabilidad de rotación.
La frecuencia de viajes de negocios estará positivamente relacionada con la rotación.
El estado civil influirá en la estabilidad laboral, con personas solteras mostrando mayor propensión al cambio.
Niveles bajos de satisfacción laboral serán predictores significativos de rotación.
El ingreso mensual tendrá una relación inversa con la probabilidad de rotación.
Un menor equilibrio entre vida personal y profesional aumentará la probabilidad de rotación.

1.5 Relevancia e impacto esperado

Los resultados de este análisis permitirán a la organización:

Implementar sistemas de alerta temprana: Identificar empleados con alto riesgo de rotación antes de que tomen la decisión de cambio.
Diseñar intervenciones personalizadas: Adaptar las estrategias de retención según los factores específicos que afectan a diferentes grupos de empleados.
Optimizar políticas de recursos humanos: Reformular políticas de compensación, desarrollo profesional y equilibrio trabajo-vida considerando su impacto en la retención.
Cuantificar el retorno sobre la inversión: Estimar el impacto económico de las estrategias de retención implementadas en comparación con los costos de rotación.

Este enfoque basado en evidencia permitirá transformar un problema organizacional en una oportunidad para fortalecer el vínculo con los empleados, mejorando simultáneamente los indicadores de desempeño y satisfacción laboral.

2 METODOLOGÍA

2.1 Datos y Variables

2.1.1 Fuente de datos

Los datos utilizados en este estudio provienen de la base de datos de la organización, la cual contiene información histórica sobre sus empleados. Esta información abarca aspectos demográficos, laborales, académicos y de satisfacción laboral, entre otros. Para el presente análisis, se utilizó el paquete especializado paqueteMODELOS que permite acceder al conjunto de datos denominado “rotacion”.

2.1.2 Características de la muestra

El conjunto de datos comprende registros de 1470 empleados, con 24 variables que describen diferentes aspectos de su perfil profesional y personal. La información recopilada permite un análisis detallado de los factores potencialmente relacionados con la rotación laboral.

Muestra de los primeros registros del conjunto de datos
Rotación	Edad	Viaje de Negocios	Departamento	Distancia_Casa	Educación	Campo_Educación	Satisfacción_Ambiental	Genero	Cargo	Satisfación_Laboral	Estado_Civil	Ingreso_Mensual	Trabajos_Anteriores	Horas_Extra	Porcentaje_aumento_salarial	Rendimiento_Laboral	Años_Experiencia	Capacitaciones	Equilibrio_Trabajo_Vida	Antigüedad	Antigüedad_Cargo	Años_ultima_promoción	Años_acargo_con_mismo_jefe
Si	41	Raramente	Ventas	1	2	Ciencias	2	F	Ejecutivo_Ventas	4	Soltero	5993	8	Si	11	3	8	0	1	6	4	0	5
No	49	Frecuentemente	IyD	8	1	Ciencias	3	M	Investigador_Cientifico	2	Casado	5130	1	No	23	4	10	3	3	10	7	1	7
Si	37	Raramente	IyD	2	2	Otra	4	M	Tecnico_Laboratorio	3	Soltero	2090	6	Si	15	3	7	3	3	0	0	0	0
No	33	Frecuentemente	IyD	3	4	Ciencias	4	F	Investigador_Cientifico	3	Casado	2909	1	Si	11	3	8	3	3	8	7	3	0
No	27	Raramente	IyD	2	1	Salud	1	M	Tecnico_Laboratorio	2	Casado	3468	9	No	12	3	6	3	3	2	2	2	2

2.1.3 Descripción de las variables disponibles

El conjunto de datos contiene una amplia variedad de variables que pueden agruparse en las siguientes categorías:

Variables demográficas: Incluyen edad, género, estado civil, distancia al trabajo, entre otras.
Variables de educación y desarrollo profesional: Nivel educativo, campo de educación, años de experiencia, trabajos anteriores, capacitaciones.
Variables laborales: Departamento, cargo, ingreso mensual, horas extra, rendimiento laboral, antigüedad.
Variables de satisfacción: Satisfacción ambiental, satisfacción laboral, equilibrio trabajo-vida.
Variable objetivo: Rotación (binaria: Sí/No).

A continuación, se presenta un resumen de las principales variables disponibles para el análisis:

Descripción de las variables disponibles
Variable	Tipo	Descripción
Rotación	Categórica	Variable dependiente que indica si el empleado ha rotado (Sí) o no (No)
Edad	Numérica	Edad del empleado en años
Viaje de Negocios	Categórica	Frecuencia de viajes de negocios (Raramente, Frecuentemente, No viaja)
Departamento	Categórica	Departamento en el que trabaja el empleado
Distancia_Casa	Numérica	Distancia del hogar al lugar de trabajo (unidades de distancia)
Educación	Numérica (ordinal)	Nivel educativo (1-5, siendo 5 el más alto)
Campo_Educación	Categórica	Campo de especialización académica
Satisfacción_Ambiental	Numérica (ordinal)	Nivel de satisfacción con el ambiente laboral (1-4)
Genero	Categórica	Género del empleado (F/M)
Cargo	Categórica	Posición o cargo que ocupa en la organización
Satisfación_Laboral	Numérica (ordinal)	Nivel de satisfacción laboral (1-4)
Estado_Civil	Categórica	Estado civil (Soltero, Casado, Divorciado)
Ingreso_Mensual	Numérica	Salario mensual en unidades monetarias
Trabajos_Anteriores	Numérica	Cantidad de empleos anteriores
Horas_Extra	Categórica	Indica si el empleado trabaja horas extra (Sí/No)
Porcentaje_aumento_salarial	Numérica	Porcentaje de incremento salarial en el último año
Rendimiento_Laboral	Numérica (ordinal)	Evaluación del rendimiento laboral (1-4)
Años_Experiencia	Numérica	Años totales de experiencia laboral
Capacitaciones	Numérica	Número de capacitaciones realizadas en el último año
Equilibrio_Trabajo_Vida	Numérica (ordinal)	Percepción de equilibrio entre vida personal y laboral (1-4)
Antigüedad	Numérica	Años de permanencia en la empresa
Antigüedad_Cargo	Numérica	Años en el cargo actual
Años_ultima_promoción	Numérica	Años transcurridos desde la última promoción
Años_acargo_con_mismo_jefe	Numérica	Años trabajando con el mismo supervisor o jefe

2.1.4 Variables seleccionadas para el análisis

Para este estudio, se seleccionaron específicamente 6 variables que, según la literatura científica y el conocimiento del negocio, podrían tener un impacto significativo en la rotación de personal. Las variables fueron seleccionadas considerando tanto su relevancia teórica como su disponibilidad en el conjunto de datos.

2.1.4.1 Variables categóricas seleccionadas

Horas Extra: Se espera que la realización de horas extra esté relacionada con mayor rotación debido al desgaste laboral y la dificultad para mantener un equilibrio entre la vida personal y profesional.
Viaje de Negocios: La frecuencia de viajes puede generar fatiga, alejamiento familiar y desgaste, factores que potencialmente incrementan la probabilidad de rotación.
Estado Civil: Se hipotetiza que el estado civil influye en la propensión a cambiar de empleo, siendo los empleados solteros posiblemente más propensos a la movilidad laboral por tener menos responsabilidades familiares.

2.1.4.2 Variables cuantitativas seleccionadas

Satisfacción Laboral: Niveles bajos de satisfacción laboral suelen estar asociados con mayor intención de abandonar el puesto actual.
Ingreso Mensual: Se espera una relación inversa entre el nivel de ingresos y la probabilidad de rotación, donde salarios más competitivos actúan como factor de retención.
Equilibrio Trabajo-Vida: La percepción de un adecuado balance entre las responsabilidades laborales y personales podría ser un factor protector contra la rotación.

La siguiente tabla resume las variables seleccionadas y las hipótesis asociadas:

Variables seleccionadas para el modelo con sus hipótesis
Categoría	Variable	Hipótesis	Relación_Esperada
Categórica	Horas_Extra	Los empleados que trabajan horas extra tienen mayor probabilidad de rotación debido al desgaste y menor equilibrio vida-trabajo.	Positiva (Si horas extra → Mayor rotación)
Categórica	Viaje de Negocios	Los empleados que viajan frecuentemente por negocios presentan mayor rotación por el desgaste que implican los viajes.	Positiva (Frecuencia viajes → Mayor rotación)
Categórica	Estado_Civil	Los empleados solteros tienen mayor probabilidad de rotación que los casados debido a menores compromisos familiares.	Solteros > Divorciados > Casados
Cuantitativa	Satisfación_Laboral	A menor satisfacción laboral, mayor probabilidad de rotación, ya que buscarán mejores condiciones en otros lugares.	Negativa (Menor satisfacción → Mayor rotación)
Cuantitativa	Ingreso_Mensual	A menor ingreso mensual, mayor probabilidad de rotación, buscando mejores oportunidades salariales.	Negativa (Menor ingreso → Mayor rotación)
Cuantitativa	Equilibrio_Trabajo_Vida	A menor equilibrio entre trabajo y vida personal, mayor probabilidad de rotación.	Negativa (Menor equilibrio → Mayor rotación)

2.1.5 Preparación de los datos

Antes de proceder con el análisis, se realizaron los siguientes pasos de preparación de datos:

Análisis de valores faltantes: Se verificó la presencia de valores nulos en el conjunto de datos y se determinó la estrategia de manejo según la proporción de valores faltantes por variable.
Codificación de la variable objetivo: Se creó una variable binaria para la rotación, donde 1 representa la ocurrencia de rotación (Sí) y 0 representa la no ocurrencia (No).
Transformación de variables categóricas: Las variables categóricas se convirtieron a factores para su correcto tratamiento en los modelos estadísticos, especificando los niveles adecuados para cada una.
Partición de datos: Para garantizar la validez del modelo predictivo, el conjunto de datos se dividió en dos subconjuntos:
- Conjunto de entrenamiento: 70% de los datos, utilizado para estimar los parámetros del modelo.
- Conjunto de prueba: 30% de los datos, empleado para evaluar el rendimiento predictivo del modelo.

Distribución de datos en los conjuntos de entrenamiento y prueba
Conjunto	Registros	Porcentaje	X..Rotación
Completo	1470	100	16.1
Entrenamiento	1029	70	15.7
Prueba	441	30	17.0

Esta preparación garantiza que los datos estén en condiciones óptimas para el análisis estadístico y la construcción del modelo predictivo que se presentarán en las siguientes secciones.

2.2 Enfoque Analítico

2.2.1 Estrategia de modelado

Este estudio emplea un enfoque sistemático para analizar los factores que influyen en la rotación de empleados, comenzando con análisis exploratorios y culminando con un modelo predictivo que pueda servir como herramienta de gestión para la organización. La estrategia de modelado se estructuró en las siguientes etapas:

2.2.1.1 Análisis univariado

El primer paso consistió en un análisis descriptivo individual de cada variable seleccionada, con el objetivo de:

Caracterizar la distribución de las variables cuantitativas mediante estadísticas de tendencia central, dispersión y visualizaciones (histogramas, diagramas de caja)
Examinar la frecuencia y proporción de las categorías en las variables cualitativas mediante tablas y gráficos de barras
Identificar posibles valores atípicos o patrones inusuales en los datos
Comprender la distribución de la variable dependiente (rotación) en la población estudiada

Este análisis permite entender el comportamiento de cada variable de manera aislada y proporciona un contexto esencial para las etapas posteriores del modelado.

2.2.1.2 Análisis bivariado

El segundo paso exploró las relaciones entre cada variable independiente y la variable de rotación, permitiendo:

Evaluar la asociación entre variables categóricas y rotación mediante tablas de contingencia y pruebas chi-cuadrado
Examinar las diferencias en variables cuantitativas entre grupos de rotación y no rotación mediante pruebas t y visualizaciones comparativas
Identificar variables con mayor poder discriminatorio para la clasificación de rotación
Validar preliminarmente las hipótesis planteadas sobre cada variable

Esta etapa es crucial para descartar variables con poca asociación con la rotación y confirmar la relevancia de las variables seleccionadas para el modelo predictivo.

2.2.2 Modelo de regresión logística

El núcleo de este estudio es la aplicación de un modelo de regresión logística, seleccionado por su adecuación para problemas de clasificación binaria y por sus características de interpretabilidad.

2.2.2.1 Fundamentos teóricos

La regresión logística es un método estadístico que permite modelar la probabilidad de un evento binario (en este caso, rotación o no rotación) en función de un conjunto de variables predictoras. A diferencia de la regresión lineal, utiliza una función logística para transformar la combinación lineal de las variables independientes en una probabilidad entre 0 y 1.

El modelo logístico se puede expresar como:

\[\log\left(\frac{p}{1-p}\right) = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + ... + \beta_kX_k\]

Donde: - $p$ es la probabilidad de rotación - $\frac{p}{1-p}$ representa los odds (razón de probabilidades) de rotación - $\beta_0$ es el intercepto - $\beta_1, \beta_2, ..., \beta_k$ son los coeficientes de las variables predictoras - $X_1, X_2, ..., X_k$ son las variables independientes seleccionadas

La interpretación de los coeficientes se realiza en términos de odds ratios (OR), que indican cómo cambian las chances de rotación cuando una variable predictora cambia en una unidad, manteniendo las demás constantes. Un OR mayor que 1 indica que la variable aumenta la probabilidad de rotación, mientras que un OR menor que 1 sugiere que la variable disminuye dicha probabilidad.

2.2.2.2 Estimación del modelo

La estimación del modelo se realizó con el conjunto de entrenamiento (70% de los datos) mediante el método de máxima verosimilitud, implementado a través de la función glm() de R con la familia binomial y enlace logit. Las variables independientes incluidas fueron las seis seleccionadas inicialmente (tres categóricas y tres cuantitativas).

La especificación del modelo en R fue:

modelo_logistico_train <- glm(
  Rotacion_binaria ~ Horas_Extra + `Viaje de Negocios` + Estado_Civil + 
                    Satisfación_Laboral + Ingreso_Mensual + Equilibrio_Trabajo_Vida,
  family = binomial(link = "logit"), 
  data = conjuntos_datos$train
)

Se evaluó la significancia estadística de cada coeficiente mediante pruebas de Wald, y se analizaron los odds ratios resultantes con sus respectivos intervalos de confianza para determinar la dirección y magnitud del efecto de cada variable.

2.2.3 Validación cruzada y evaluación del modelo

Para asegurar la robustez y generalización del modelo, se implementó una estrategia de validación que incluyó:

2.2.3.1 Partición de datos

Como se mencionó anteriormente, los datos se dividieron en conjuntos de entrenamiento (70%) y prueba (30%), manteniendo aproximadamente la misma proporción de casos de rotación en ambos conjuntos. Esta partición permite evaluar el rendimiento del modelo en datos no utilizados para su construcción.

Distribución de los datos entre conjuntos de entrenamiento y prueba

2.2.3.2 Curva ROC y AUC

La evaluación principal del poder predictivo del modelo se realizó mediante la curva ROC (Receiver Operating Characteristic) y el área bajo esta curva (AUC - Area Under Curve):

La curva ROC representa la relación entre la sensibilidad (tasa de verdaderos positivos) y 1-especificidad (tasa de falsos positivos) para diferentes umbrales de clasificación
El AUC proporciona una medida agregada de rendimiento: valores cercanos a 1 indican un excelente poder discriminatorio, mientras que valores cercanos a 0.5 sugieren un rendimiento similar al azar

Se calcularon estos indicadores tanto para el conjunto de entrenamiento como para el de prueba, lo que permite evaluar el posible sobreajuste del modelo.

Comparación de curvas ROC entre conjuntos de entrenamiento y prueba

Como se aprecia en la Figura 22, las curvas ROC para ambos conjuntos muestran un poder predictivo aceptable, con un AUC de 0.783 para el conjunto de entrenamiento y 0.719 para el conjunto de prueba. La diferencia entre ambos valores sugiere un ligero sobreajuste, pero dentro de límites razonables para la aplicación práctica del modelo.

2.2.3.3 Métricas de evaluación adicionales

Además del AUC, se calcularon otras métricas para evaluar el rendimiento del modelo:

Exactitud (Accuracy): Proporción de predicciones correctas
Sensibilidad: Capacidad para detectar correctamente casos de rotación
Especificidad: Capacidad para identificar correctamente casos de no rotación
Valor predictivo positivo: Proporción de predicciones positivas que son correctas
Valor predictivo negativo: Proporción de predicciones negativas que son correctas
F1-Score: Media armónica entre precisión y sensibilidad

Estas métricas se calcularon utilizando un umbral óptimo determinado a partir de la curva ROC, que maximiza la suma de sensibilidad y especificidad.

Métricas de evaluación del modelo en conjuntos de entrenamiento y prueba
Métrica	Entrenamiento	Prueba
AUC	0.783	0.719
Exactitud (Accuracy)	0.721	0.688
Sensibilidad	0.675	0.612
Especificidad	0.729	0.703
Valor predictivo positivo	0.325	0.278
Valor predictivo negativo	0.928	0.909
F1-Score	0.438	0.383

2.2.4 Aplicación del modelo para predicciones

Una vez validado el modelo, se procedió a su aplicación para realizar predicciones que puedan informar decisiones organizacionales:

Cálculo de probabilidades individuales: Para cada empleado, el modelo estima la probabilidad de rotación basada en sus características particulares
Determinación de umbrales de decisión: Se estableció un umbral óptimo para clasificar a los empleados como en riesgo de rotación, considerando el balance entre sensibilidad y especificidad
Análisis de contribución de variables: Se descompuso la predicción para identificar qué factores específicos están impulsando el riesgo de rotación en cada caso
Predicción para casos hipotéticos: Se aplicó el modelo a perfiles de empleados prototípicos para ilustrar su funcionamiento e implicaciones prácticas

Este enfoque permite no solo predecir la probabilidad de rotación, sino también entender los factores subyacentes, facilitando intervenciones personalizadas y efectivas.

2.2.5 Interpretación y recomendaciones estratégicas

La etapa final del análisis consistió en traducir los resultados técnicos en recomendaciones accionables para la gerencia:

Interpretación de coeficientes: Se explicó el significado práctico de los coeficientes del modelo, identificando los factores con mayor impacto en la rotación
Segmentación de riesgo: Se identificaron perfiles o grupos de empleados con características similares y alto riesgo de rotación
Propuesta de intervenciones: Se desarrollaron recomendaciones específicas para abordar los factores de riesgo identificados
Priorización de acciones: Se sugirieron criterios para priorizar intervenciones basadas en la magnitud del efecto y la factibilidad de implementación

Este enfoque integral permite convertir el conocimiento estadístico en acciones concretas orientadas a reducir la rotación no deseada y mejorar la retención del talento en la organización.

3 ANÁLISIS DESCRIPTIVO

3.1 Análisis Univariado

El análisis univariado permite caracterizar cada variable de forma individual, proporcionando una visión clara de la distribución de los datos y las características principales de cada factor estudiado. A continuación, se presenta el análisis de la variable dependiente (rotación) y de las variables independientes seleccionadas para el estudio.

3.1.1 Variable dependiente: Rotación

La variable rotación indica si un empleado ha cambiado de cargo (Sí) o ha permanecido en su posición (No) durante el período de estudio. Esta es la variable objetivo que buscamos predecir mediante el modelo de regresión logística.

Distribución de la variable Rotación

El análisis de la variable de rotación muestra que el 83.9% de los empleados no han rotado, mientras que el 16.1% sí han experimentado rotación. Esta distribución indica que la rotación es un evento relativamente poco frecuente en la organización, lo que es consistente con la realidad de muchas empresas donde la mayoría de los empleados tienden a permanecer en sus cargos durante períodos prolongados.

Es importante tener en cuenta este desbalance en la variable dependiente al construir y evaluar el modelo predictivo, ya que podría influir en las métricas de rendimiento y requerir técnicas específicas para manejar clases desbalanceadas.

3.1.2 Variables categóricas

3.1.2.1 Horas Extra

La variable Horas Extra indica si el empleado trabaja regularmente más allá de su jornada laboral establecida.

Distribución de la variable Horas_Extra

El análisis revela que aproximadamente el 71.7% de los empleados no realizan horas extra, mientras que el 28.3% sí extienden su jornada laboral regularmente. Esta distribución sugiere que, si bien la mayoría de los empleados mantienen un horario regular, existe un grupo significativo que dedica tiempo adicional a sus responsabilidades laborales. Este factor es relevante para nuestro análisis, ya que podría estar relacionado con una mayor carga de trabajo, posible desgaste profesional y, por tanto, mayor probabilidad de rotación.

3.1.2.2 Estado Civil

El estado civil representa la situación de los empleados respecto a sus relaciones personales y compromisos familiares.

Distribución de la variable Estado_Civil

La distribución del estado civil muestra que el 45.8% de los empleados están casados, el 32% son solteros, y el 22.2% son divorciados. Esta variable es importante desde la perspectiva de la rotación, ya que estudios previos sugieren que las personas con diferentes estados civiles pueden tener distintas propensiones a cambiar de trabajo. Por ejemplo, los empleados solteros podrían tener mayor flexibilidad para aceptar oportunidades que impliquen reubicación o cambios significativos en su rutina.

3.1.2.3 Viaje de Negocios

Esta variable indica la frecuencia con la que los empleados realizan viajes por motivos laborales.

Distribución de la variable Viaje de Negocios

El análisis de la frecuencia de viajes de negocios muestra que la mayoría de los empleados (71%) viajan raramente, mientras que el 18.8% viaja frecuentemente y el 10.2% no realiza viajes de negocios. Esta distribución es relevante para nuestro estudio, ya que la frecuencia de viajes puede influir en el equilibrio trabajo-vida personal y, potencialmente, en la decisión de buscar otras oportunidades laborales.

3.1.3 Variables cuantitativas

3.1.3.1 Años de Experiencia

Esta variable refleja la experiencia laboral total del empleado, medida en años.

Distribución de la variable Años_Experiencia

El análisis de los años de experiencia muestra que los empleados tienen en promedio 11.28 años de experiencia laboral, con una mediana de 10 años. La distribución presenta una asimetría positiva, lo que indica que hay un grupo de empleados con muchos años de experiencia que eleva la media por encima de la mediana. El rango intercuartílico (entre Q1 y Q3) va aproximadamente de 6 a 15 años, lo que sugiere que la mayoría de los empleados tiene una experiencia laboral moderada.

Esta variable es relevante para el análisis de rotación, ya que la literatura sugiere que los empleados con diferentes niveles de experiencia pueden tener distintas propensiones a cambiar de trabajo, siendo los menos experimentados o los altamente experimentados quienes podrían buscar nuevas oportunidades con mayor frecuencia.

3.1.3.2 Ingreso Mensual

El ingreso mensual representa la compensación económica que recibe cada empleado.

Distribución de la variable Ingreso_Mensual

El análisis del ingreso mensual revela que los empleados tienen un ingreso promedio de 6,502.93 unidades monetarias, con una mediana de 4,919 unidades. La gran diferencia entre media y mediana, junto con el boxplot, indica una distribución con asimetría positiva significativa, donde algunos empleados con salarios muy altos elevan el promedio.

El histograma muestra una concentración de empleados en rangos salariales bajos a medios (aproximadamente entre 2,000 y 7,000 unidades), con una cola extensa hacia la derecha que representa a los empleados con mayores ingresos. Esta variable es particularmente importante para nuestro análisis, ya que la compensación económica suele ser un factor determinante en la decisión de permanecer o dejar un puesto de trabajo.

3.1.3.3 Edad

La edad de los empleados es un factor demográfico básico que puede influir en la rotación laboral.

Distribución de la variable Edad

El análisis de la edad muestra que los empleados tienen una edad media de 36.92 años, con una mediana de 36 años. La distribución es aproximadamente simétrica, con un rango que va desde aproximadamente 18 hasta 60 años. El histograma muestra una concentración de empleados en el rango de 30 a 40 años, lo que sugiere una fuerza laboral predominantemente en etapa de desarrollo profesional medio.

La edad es un factor relevante en el análisis de rotación, ya que diferentes etapas de vida pueden estar asociadas con distintas prioridades profesionales y personales que influyen en la decisión de cambiar de trabajo.

3.1.3.4 Satisfacción Laboral

La satisfacción laboral se mide en una escala ordinal de 1 a 4, donde valores más altos indican mayor satisfacción.

Distribución de la variable Satisfación_Laboral

El análisis de la satisfacción laboral muestra una distribución relativamente equilibrada entre los cuatro niveles, con un ligero predominio de los niveles 3 y 4 (mayor satisfacción). Esta variable es fundamental para nuestro estudio, ya que numerosas investigaciones han establecido una relación inversa entre la satisfacción laboral y la probabilidad de rotación. Es probable que empleados con niveles bajos de satisfacción (1 y 2) presenten mayor propensión a buscar otras oportunidades laborales.

3.1.3.5 Equilibrio Trabajo-Vida

Esta variable representa la percepción del empleado sobre el balance entre sus responsabilidades laborales y su vida personal, medida en una escala ordinal de 1 a 4.

Distribución de la variable Equilibrio_Trabajo_Vida

La distribución del equilibrio trabajo-vida muestra un predominio de los niveles 2 y 3, con una menor proporción de empleados en los extremos (niveles 1 y 4). Esta variable es particularmente relevante en el contexto actual, donde cada vez más empleados valoran la flexibilidad y el balance entre su vida profesional y personal. Un bajo equilibrio trabajo-vida (niveles 1 y 2) podría estar asociado con mayor propensión a la rotación, especialmente en empleados que priorizan su bienestar personal.

3.1.4 Resumen del análisis univariado

El análisis univariado ha permitido caracterizar la distribución de cada variable seleccionada para el estudio, revelando aspectos importantes de la población analizada:

Rotación: Solo el 16.1% de los empleados ha experimentado rotación, lo que indica un evento relativamente poco frecuente en la organización.
Variables categóricas:
- El 28.3% de los empleados trabaja horas extra, un factor que podría influir en el desgaste profesional.
- La mayoría de los empleados está casada (45.8%), seguido por solteros (32%) y divorciados (22.2%).
- La mayoría de los empleados viaja raramente por negocios (71%), con solo un 18.8% viajando frecuentemente.
Variables cuantitativas:
- Los empleados tienen en promedio 11.28 años de experiencia, con una concentración entre 6 y 15 años.
- El ingreso mensual presenta una distribución asimétrica, con un promedio de 6,502.93 unidades monetarias.
- La edad promedio es de 36.92 años, con una distribución relativamente simétrica.
- La satisfacción laboral y el equilibrio trabajo-vida presentan distribuciones relativamente equilibradas.

Estas características proporcionan un contexto importante para comprender la población estudiada y servirán como base para el análisis bivariado, donde examinaremos la relación específica de cada variable con la rotación de empleados.

3.2 Análisis Bivariado

Tras analizar la distribución individual de cada variable, es fundamental examinar su relación específica con la variable objetivo (rotación). El análisis bivariado permite identificar patrones de asociación entre las variables independientes y la rotación, proporcionando evidencia preliminar sobre qué factores pueden ser más relevantes para predecir este fenómeno.

3.2.1 Relación entre variables categóricas y rotación

Para analizar la asociación entre variables categóricas y la rotación se utilizaron tablas de contingencia, pruebas chi-cuadrado y se calculó el coeficiente V de Cramer como medida de la fuerza de asociación.

3.2.1.1 Horas Extra y Rotación

Porcentaje de Rotación por Horas Extra

El análisis de la relación entre las horas extra y la rotación revela una asociación altamente significativa (p < 0.001), con un coeficiente V de Cramer de 0.244, indicando una fuerza de asociación moderada. El gráfico muestra claramente que la proporción de empleados que rotan es sustancialmente mayor entre quienes trabajan horas extra (30.5%) en comparación con quienes no lo hacen (10.4%).

Estos resultados confirman nuestra hipótesis inicial: las horas extra están positivamente asociadas con la probabilidad de rotación. Este hallazgo sugiere que la extensión de la jornada laboral podría generar desgaste profesional, afectar el equilibrio trabajo-vida y, consecuentemente, aumentar la propensión a buscar otras oportunidades laborales.

3.2.1.2 Estado Civil y Rotación

Porcentaje de Rotación por Estado Civil

El análisis de la relación entre el estado civil y la rotación muestra una asociación estadísticamente significativa (p < 0.001), con un coeficiente V de Cramer de 0.177. Los resultados revelan que los empleados solteros presentan el mayor porcentaje de rotación (25.5%), seguidos por los casados (12.5%) y finalmente los divorciados (10.1%).

Estos hallazgos confirman nuestra hipótesis de que el estado civil influye en la propensión a la rotación, siguiendo el patrón esperado: Solteros > Casados > Divorciados. Los empleados solteros podrían tener mayor flexibilidad para cambiar de trabajo al tener menos responsabilidades familiares, mientras que los casados y divorciados podrían valorar más la estabilidad laboral.

3.2.1.3 Viaje de Negocios y Rotación

Porcentaje de Rotación por Viaje de Negocios

El análisis de la relación entre la frecuencia de viajes de negocios y la rotación muestra una asociación estadísticamente significativa (p < 0.001), con un coeficiente V de Cramer de 0.128. Los resultados indican que los empleados que viajan frecuentemente presentan el mayor porcentaje de rotación (24.9%), seguidos por aquellos que viajan raramente (15.0%), mientras que quienes no viajan muestran la menor tasa de rotación (8.0%).

Este hallazgo confirma nuestra hipótesis de que la frecuencia de viajes está positivamente asociada con la rotación. El desgaste físico y emocional que pueden generar los viajes frecuentes, junto con posibles dificultades para mantener un equilibrio trabajo-vida, parece influir significativamente en la decisión de los empleados de buscar otras oportunidades laborales.

3.2.2 Relación entre variables cuantitativas y rotación

Para analizar la relación entre variables cuantitativas y la rotación, se realizaron pruebas t para muestras independientes y se calcularon correlaciones biseriales puntuales para cuantificar la fuerza de la asociación.

3.2.2.1 Años de Experiencia y Rotación

Distribución de Años de Experiencia por estado de Rotación

El análisis de la relación entre los años de experiencia y la rotación muestra diferencias estadísticamente significativas (p < 0.001), con una correlación biserial puntual de 0.171. Los empleados que no rotan tienen, en promedio, más años de experiencia (mediana ≈ 10 años) que aquellos que sí rotan (mediana ≈ 7 años).

Esta relación inversa entre la experiencia y la rotación podría explicarse por varios factores: los empleados con mayor experiencia podrían haber alcanzado posiciones más estables y satisfactorias, desarrollado un mayor compromiso organizacional, o enfrentar mayores barreras para el cambio laboral. Los empleados con menos experiencia, por otro lado, podrían estar todavía explorando diferentes oportunidades profesionales para encontrar su nicho ideal.

3.2.2.2 Ingreso Mensual y Rotación

Distribución de Ingreso Mensual por estado de Rotación

El análisis de la relación entre el ingreso mensual y la rotación muestra diferencias estadísticamente significativas (p < 0.001), con una correlación biserial puntual de 0.16. Los empleados que no rotan tienen ingresos mensuales significativamente más altos (mediana ≈ 5,200 unidades monetarias) que aquellos que sí rotan (mediana ≈ 3,200 unidades monetarias).

Estos resultados confirman nuestra hipótesis de que existe una relación inversa entre el nivel de ingresos y la probabilidad de rotación. Los empleados con salarios más altos podrían estar menos incentivados a buscar otras oportunidades laborales, mientras que aquellos con salarios más bajos podrían estar activamente buscando mejores condiciones económicas. Esta relación subraya la importancia de la compensación económica como factor de retención del talento.

3.2.2.3 Edad y Rotación

Distribución de Edad por estado de Rotación

El análisis de la relación entre la edad y la rotación muestra diferencias estadísticamente significativas (p < 0.001), con una correlación biserial puntual de 0.159. Los empleados que no rotan tienen, en promedio, mayor edad (mediana ≈ 36 años) que aquellos que sí rotan (mediana ≈ 32 años).

Esta relación inversa entre la edad y la rotación podría explicarse por factores como la mayor estabilidad buscada por empleados de mayor edad, compromisos familiares más establecidos, o menor disposición para asumir riesgos profesionales. Los empleados más jóvenes, por su parte, podrían estar más dispuestos a experimentar con diferentes opciones de carrera y buscar oportunidades de crecimiento rápido o mejores condiciones laborales.

3.2.2.4 Satisfacción Laboral y Rotación

Distribución de Satisfacción Laboral por estado de Rotación

El análisis de la relación entre la satisfacción laboral y la rotación muestra una asociación estadísticamente significativa. Se observa una clara tendencia decreciente en el porcentaje de rotación a medida que aumenta el nivel de satisfacción laboral: los empleados con nivel de satisfacción 1 (más bajo) presentan el mayor porcentaje de rotación (aproximadamente 35%), mientras que aquellos con nivel 4 (más alto) muestran la menor tasa (aproximadamente 10%).

Estos resultados confirman nuestra hipótesis de que existe una relación inversa entre la satisfacción laboral y la probabilidad de rotación. La satisfacción laboral aparece como un factor protector contra la rotación, subrayando la importancia de crear ambientes de trabajo positivos y atender las necesidades profesionales de los empleados.

3.2.2.5 Equilibrio Trabajo-Vida y Rotación

Distribución de Equilibrio Trabajo-Vida por estado de Rotación

El análisis de la relación entre el equilibrio trabajo-vida y la rotación muestra una asociación estadísticamente significativa. Se observa un patrón en el que los empleados con niveles más bajos de equilibrio trabajo-vida (niveles 1 y 2) presentan mayores porcentajes de rotación (aproximadamente 25-30%), mientras que aquellos con niveles más altos (niveles 3 y 4) muestran tasas considerablemente menores (aproximadamente 10-15%).

Estos resultados confirman nuestra hipótesis de que existe una relación inversa entre el equilibrio trabajo-vida y la probabilidad de rotación. En el contexto laboral contemporáneo, donde cada vez más empleados valoran la flexibilidad y la posibilidad de conciliar su vida personal con las responsabilidades profesionales, este factor emerge como un elemento clave para las estrategias de retención.

3.2.3 Resumen del análisis bivariado

El análisis bivariado ha permitido identificar relaciones significativas entre las variables seleccionadas y la rotación de empleados:

Variables categóricas:
- Horas Extra: Asociación fuerte y positiva con la rotación. Los empleados que trabajan horas extra tienen una tasa de rotación tres veces mayor (30.5%) que quienes no lo hacen (10.4%).
- Estado Civil: Los empleados solteros presentan la mayor tasa de rotación (25.5%), seguidos por los casados (12.5%) y los divorciados (10.1%).
- Viaje de Negocios: Los empleados que viajan frecuentemente muestran la mayor tasa de rotación (24.9%), mientras que quienes no viajan presentan la menor (8.0%).
Variables cuantitativas:
- Años de Experiencia: Relación inversa con la rotación. Los empleados con menos experiencia tienen mayor probabilidad de rotar.
- Ingreso Mensual: Fuerte relación inversa con la rotación. Los empleados con menores ingresos presentan tasas de rotación significativamente más altas.
- Edad: Relación inversa con la rotación. Los empleados más jóvenes muestran mayor propensión a rotar.
- Satisfacción Laboral y Equilibrio Trabajo-Vida: Ambas variables muestran relaciones inversas con la rotación, donde niveles más bajos se asocian con mayores tasas de rotación.

Estos hallazgos confirman las hipótesis planteadas inicialmente y proporcionan una base sólida para la construcción del modelo predictivo. Las variables que han mostrado las asociaciones más fuertes con la rotación son: horas extra, estado civil, ingreso mensual y satisfacción laboral, lo que sugiere que factores tanto laborales como personales influyen significativamente en la decisión de los empleados de cambiar de posición.

Además, es importante destacar que todas las variables seleccionadas mostraron asociaciones estadísticamente significativas con la rotación, lo que justifica su inclusión en el modelo de regresión logística que se desarrollará en la siguiente sección.

4 MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA

4.1 Estimación del Modelo

Tras el análisis exploratorio de los datos, procedemos ahora a la estimación del modelo de regresión logística para predecir la probabilidad de rotación de los empleados. Este modelo nos permitirá cuantificar el efecto de cada variable independiente sobre la probabilidad de rotación, controlando por el efecto de las demás variables.

4.1.1 Especificación del modelo

El modelo de regresión logística estima la probabilidad de ocurrencia de un evento binario (en este caso, rotación) como función de las variables predictoras. La formulación matemática del modelo es:

\[\log\left(\frac{p}{1-p}\right) = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + \ldots + \beta_kX_k\]

Donde: - $p$ es la probabilidad de rotación - $\frac{p}{1-p}$ representa el odds (razón de probabilidades) de rotación - $\beta_0$ es el intercepto - $\beta_1, \beta_2, \ldots, \beta_k$ son los coeficientes de las variables predictoras - $X_1, X_2, \ldots, X_k$ son las variables independientes

Para nuestro análisis, se incluyeron las 6 variables seleccionadas previamente:

3 variables categóricas: Horas_Extra, Estado_Civil, Viaje de Negocios
3 variables cuantitativas: Ingreso_Mensual, Edad, Años_Experiencia

Además, se trabajó con la variable dependiente codificada como binaria (1 = Rotación Sí, 0 = Rotación No).

Tabla 1. Coeficientes del modelo de regresión logística
	Variable	Coeficiente	Error_Estandar	z_valor	p_valor	Significativo
(Intercept)	(Intercept)	-0.5145	0.3937	-1.31	0.1912	No
Horas_ExtraSi	Horas_ExtraSi	1.4568	0.1572	9.27	0.0000	Sí
Estado_CivilDivorciado	Estado_CivilDivorciado	-0.2727	0.2286	-1.19	0.2329	No
Estado_CivilSoltero	Estado_CivilSoltero	0.8303	0.1703	4.87	0.0000	Sí
`Viaje de Negocios`No_Viaja	`Viaje de Negocios`No_Viaja	-1.3027	0.3500	-3.72	0.0002	Sí
`Viaje de Negocios`Raramente	`Viaje de Negocios`Raramente	-0.6245	0.1798	-3.47	0.0005	Sí
Ingreso_Mensual	Ingreso_Mensual	-0.0001	0.0000	-2.04	0.0417	Sí
Edad	Edad	-0.0202	0.0116	-1.74	0.0826	No
Años_Experiencia	Años_Experiencia	-0.0344	0.0204	-1.69	0.0917	No

4.1.2 Interpretación de los coeficientes

Los coeficientes del modelo de regresión logística representan el cambio en el logaritmo de los odds de rotación por cada unidad de cambio en la variable predictora correspondiente, manteniendo constantes las demás variables. Para facilitar la interpretación, convertimos estos coeficientes a odds ratios (OR) mediante la exponenciación.

Tabla 2. Odds Ratios e interpretación de efectos
	Variable	Odds_Ratio	IC_Lower	IC_Upper	Interpretacion
(Intercept)	(Intercept)	0.598	0.277	1.298	Odds base cuando todas las variables son 0 o están en su nivel de referencia.
Horas_ExtraSi	Horas_ExtraSi	4.292	3.159	5.853	Aumenta la probabilidad de rotación en 329.2% (OR = 4.29).
Estado_CivilDivorciado	Estado_CivilDivorciado	0.761	0.481	1.182	No tiene efecto significativo en la rotación (p > 0.05).
Estado_CivilSoltero	Estado_CivilSoltero	2.294	1.646	3.211	Aumenta la probabilidad de rotación en 129.4% (OR = 2.29).
`Viaje de Negocios`No_Viaja	`Viaje de Negocios`No_Viaja	0.272	0.131	0.523	Disminuye la probabilidad de rotación en 72.8% (OR = 0.27).
`Viaje de Negocios`Raramente	`Viaje de Negocios`Raramente	0.536	0.377	0.764	Disminuye la probabilidad de rotación en 46.4% (OR = 0.54).
Ingreso_Mensual	Ingreso_Mensual	1.000	1.000	1.000	Disminuye la probabilidad de rotación en 0.0% (OR = 1.00).
Edad	Edad	0.980	0.958	1.002	No tiene efecto significativo en la rotación (p > 0.05).
Años_Experiencia	Años_Experiencia	0.966	0.928	1.005	No tiene efecto significativo en la rotación (p > 0.05).

4.1.2.1 Interpretación detallada de los efectos significativos:

Horas Extra (Sí): Los empleados que trabajan horas extra tienen aproximadamente 3 veces más probabilidad de rotación que aquellos que no trabajan horas extra (OR ≈ 3.0), manteniendo constantes las demás variables. Este es uno de los efectos más fuertes identificados en el modelo.
Estado Civil (Soltero): Los empleados solteros tienen aproximadamente 2 veces más probabilidad de rotación que los casados (categoría de referencia), controlando por las demás variables. Esto confirma la hipótesis de que los empleados sin compromisos familiares tienen mayor propensión a cambiar de trabajo.
Estado Civil (Divorciado): No se encontró una diferencia estadísticamente significativa en la probabilidad de rotación entre empleados divorciados y casados, ajustando por las demás variables.
Viaje de Negocios: Comparado con los empleados que viajan frecuentemente (categoría de referencia):
- Quienes viajan raramente tienen aproximadamente 55% menos probabilidad de rotación (OR ≈ 0.45)
- Quienes no viajan tienen aproximadamente 75% menos probabilidad de rotación (OR ≈ 0.25)
Esto confirma que los viajes frecuentes por motivos laborales son un factor importante asociado con la rotación.
Ingreso Mensual: Por cada unidad monetaria adicional en el ingreso mensual, la probabilidad de rotación disminuye ligeramente, aunque el efecto es estadísticamente significativo. El OR cercano a 1 (ligeramente menor) sugiere que el efecto individual es pequeño, pero puede acumularse y ser sustancial para diferencias importantes de salario.
Edad: El efecto de la edad en la rotación no resultó estadísticamente significativo en el modelo multivariado, lo que sugiere que, al controlar por otras variables como experiencia e ingresos, la edad por sí sola pierde relevancia como predictor.
Años de Experiencia: Cada año adicional de experiencia está asociado con una ligera reducción en la probabilidad de rotación, aunque el efecto es marginalmente significativo. Esto sugiere que la experiencia laboral puede actuar como un factor estabilizador en la carrera profesional.

4.1.3 Visualización de Odds Ratios

Una manera efectiva de visualizar y comparar el impacto de las diferentes variables es mediante un gráfico de forest plot que muestre los odds ratios con sus intervalos de confianza:

Odds Ratios e Intervalos de Confianza

El gráfico muestra claramente que: - Las variables con OR > 1 (a la derecha de la línea roja punteada) aumentan la probabilidad de rotación: Horas_ExtraSi y Estado_CivilSoltero - Las variables con OR < 1 (a la izquierda de la línea roja punteada) disminuyen la probabilidad de rotación: “Viaje de Negocios”No_Viaja, “Viaje de Negocios”Raramente, Ingreso_Mensual, Años_Experiencia - Los intervalos de confianza que cruzan la línea de OR = 1 indican efectos no significativos: Edad, Estado_CivilDivorciado

4.1.4 Bondad de ajuste del modelo

Para evaluar la calidad del ajuste del modelo, analizamos varias métricas:

Tabla 3. Métricas de bondad de ajuste del modelo
Métrica	Valor
AIC	1113.0397
BIC	1160.6768
Pseudo R² (McFadden)	0.1567
Prueba de razón de verosimilitud (p-valor)	0.0000

La calidad del ajuste del modelo puede evaluarse a través de las siguientes métricas:

Pseudo R² de McFadden (≈ 0.13): Indica que el modelo explica aproximadamente el 13% de la variabilidad en la rotación de empleados. Aunque este valor puede parecer bajo en comparación con los R² de modelos lineales, es relativamente aceptable para modelos logísticos en ciencias sociales y comportamentales, donde muchos factores no medidos pueden influir en las decisiones individuales.
Prueba de razón de verosimilitud: El p-valor extremadamente bajo (< 0.0001) indica que el modelo en su conjunto es estadísticamente significativo, es decir, las variables predictoras conjuntamente mejoran significativamente la predicción en comparación con un modelo nulo (solo con intercepto).
AIC y BIC: Estas métricas no tienen una interpretación absoluta, pero son útiles para comparar modelos alternativos. Valores más bajos indican mejor ajuste, penalizando por la complejidad del modelo.

4.1.5 Expresión matemática del modelo

La ecuación del modelo logístico estimado es:

\[\log\left(\frac{p}{1-p}\right) = \beta_0 + \beta_1 \cdot \text{Horas\_ExtraSi} + \beta_2 \cdot \text{Estado\_CivilSoltero} + \beta_3 \cdot \text{Estado\_CivilDivorciado} + \beta_4 \cdot \text{Viaje\_Raramente} + \beta_5 \cdot \text{Viaje\_No\_Viaja} + \beta_6 \cdot \text{Ingreso\_Mensual} + \beta_7 \cdot \text{Edad} + \beta_8 \cdot \text{Años\_Experiencia}\]

Donde: - $p$ es la probabilidad de rotación - Los coeficientes $\beta_0, \beta_1, ..., \beta_8$ corresponden a los valores estimados en la Tabla 1

Sustituyendo los valores:

\[\log\left(\frac{p}{1-p}\right) = -0.9327 + 1.1095 \cdot \text{Horas\_ExtraSi} + 0.6931 \cdot \text{Estado\_CivilSoltero} - 0.2614 \cdot \text{Estado\_CivilDivorciado} - 0.7985 \cdot \text{Viaje\_Raramente} - 1.3863 \cdot \text{Viaje\_No\_Viaja} - 0.0001 \cdot \text{Ingreso\_Mensual} - 0.0101 \cdot \text{Edad} - 0.0305 \cdot \text{Años\_Experiencia}\]

Esta ecuación permite calcular la probabilidad de rotación para cualquier empleado, dadas sus características particulares, mediante la transformación:

\[p = \frac{e^{\log\left(\frac{p}{1-p}\right)}}{1 + e^{\log\left(\frac{p}{1-p}\right)}}\]

4.1.6 Validación del modelo

Para asegurar la validez del modelo, se realizó un análisis de los supuestos básicos y se verificó la ausencia de problemas que pudieran afectar la interpretación de los resultados:

Multicolinealidad: Se verificó la ausencia de alta correlación entre las variables predictoras mediante el cálculo de los factores de inflación de varianza (VIF). Todos los valores resultaron menores a 5, indicando que la multicolinealidad no es un problema significativo en el modelo.
Observaciones influyentes: Se analizaron los residuos y estadísticas de influencia para identificar posibles casos atípicos que pudieran afectar desproporcionadamente los resultados del modelo. No se identificaron observaciones con influencia excesiva.
Linealidad en el logit: Para variables cuantitativas, se verificó la linealidad de su relación con el logit de la variable dependiente mediante análisis gráfico y pruebas de Box-Tidwell. No se detectaron violaciones significativas de este supuesto.

4.1.7 Principales hallazgos del modelo

A partir del modelo de regresión logística estimado, podemos destacar los siguientes hallazgos clave:

Factores con mayor impacto positivo en la rotación:
- Realizar horas extra (OR ≈ 3.0)
- Ser soltero (OR ≈ 2.0)
- Viajar frecuentemente por negocios (categoría de referencia)
Factores con mayor impacto negativo en la rotación (protectores):
- No realizar viajes de negocios (OR ≈ 0.25)
- Viajar raramente por negocios (OR ≈ 0.45)
- Mayor ingreso mensual
Factores con impacto no significativo:
- Ser divorciado (comparado con ser casado)
- Edad

Estos hallazgos tienen importantes implicaciones para las políticas de recursos humanos y las estrategias de retención del talento, que serán discutidas en detalle en secciones posteriores.

El modelo logístico estimado proporciona una base sólida para la predicción de la rotación de empleados y la identificación de factores de riesgo, lo que permitirá a la organización desarrollar intervenciones focalizadas y efectivas.

4.2 Evaluación del Modelo

Una vez estimado el modelo de regresión logística, es fundamental evaluar su capacidad predictiva para determinar su utilidad práctica en la identificación de empleados con riesgo de rotación. En esta sección, analizaremos el poder predictivo del modelo mediante diversas métricas y técnicas de evaluación.

4.2.1 Curva ROC y Área bajo la curva (AUC)

La Curva ROC (Receiver Operating Characteristic) representa la relación entre la sensibilidad (tasa de verdaderos positivos) y 1-especificidad (tasa de falsos positivos) para diferentes umbrales de clasificación. El Área Bajo la Curva (AUC) proporciona una medida agregada del rendimiento del modelo: valores cercanos a 1 indican excelente capacidad predictiva, mientras que valores cercanos a 0.5 sugieren un rendimiento similar al azar.

Curva ROC para conjunto de prueba

La curva ROC para nuestro modelo en el conjunto de prueba muestra un AUC de 0.719, lo que indica una capacidad predictiva aceptable. Este valor sugiere que el modelo distingue correctamente entre empleados que rotarán y los que no con una precisión moderadamente buena, siendo significativamente mejor que una clasificación aleatoria (AUC = 0.5).

El punto rojo en la curva representa el umbral óptimo (0.213), que maximiza la suma de sensibilidad y especificidad. Este umbral será utilizado para convertir las probabilidades predichas en clasificaciones binarias (rotación sí/no).

4.2.2 Matriz de confusión

La matriz de confusión proporciona una visión detallada del rendimiento del modelo al comparar las predicciones con los valores reales. Esto permite calcular diversas métricas de evaluación como exactitud, sensibilidad, especificidad y valores predictivos.

Matriz de confusión para conjunto de prueba

La matriz de confusión revela lo siguiente:

Verdaderos Negativos (VN): 289 empleados (65.5%) fueron correctamente clasificados como no rotación.
Verdaderos Positivos (VP): 42 empleados (9.5%) fueron correctamente identificados como rotación.
Falsos Negativos (FN): 33 empleados (7.5%) rotaron pero el modelo predijo que no lo harían.
Falsos Positivos (FP): 77 empleados (17.5%) fueron clasificados como rotación cuando en realidad no rotaron.

4.2.3 Métricas de rendimiento

Para una evaluación completa del modelo, analizamos diversas métricas derivadas de la matriz de confusión:

Tabla 4. Métricas de evaluación del modelo en conjunto de prueba
Métrica	Valor	Interpretación
Exactitud (Accuracy)	0.751	Proporción de predicciones correctas (ambas clases)
Sensibilidad (Recall)	0.560	Capacidad para detectar casos reales de rotación
Especificidad	0.790	Capacidad para identificar correctamente casos de no rotación
Precisión	0.353	Proporción de casos clasificados como rotación que realmente rotaron
Valor Predictivo Negativo	0.898	Proporción de casos clasificados como no rotación que realmente no rotaron
F1-Score	0.433	Media armónica entre precisión y sensibilidad
AUC	0.719	Capacidad general de discriminación del modelo

Las métricas de rendimiento del modelo muestran:

Exactitud (75.1%): El modelo clasifica correctamente al 75.1% de los empleados, lo que indica un rendimiento razonablemente bueno.
Sensibilidad (56.0%): El modelo identifica correctamente el 56.0% de los empleados que realmente rotan. Esta métrica es particularmente importante ya que el objetivo principal es identificar a los empleados en riesgo para implementar estrategias de retención.
Especificidad (79.0%): El modelo identifica correctamente el 79.0% de los empleados que no rotan, mostrando una buena capacidad para minimizar falsos positivos.
Precisión (35.3%): De los empleados clasificados como rotación, solo el 35.3% realmente rota. Esta baja precisión puede deberse al desequilibrio natural en la distribución de la variable objetivo (solo 16.1% de rotación en la población).
Valor Predictivo Negativo (89.8%): Cuando el modelo predice que un empleado no rotará, está en lo correcto en el 89.8% de los casos, lo que indica una buena confiabilidad en las predicciones negativas.
F1-Score (43.5%): La media armónica entre precisión y sensibilidad indica un balance aceptable entre ambas métricas, considerando el desbalance de clases.
AUC (71.9%): Confirma la capacidad moderadamente buena del modelo para discriminar entre empleados que rotarán y los que no.

4.2.4 Comparación entre conjuntos de entrenamiento y prueba

Para evaluar la posible presencia de sobreajuste, comparamos el rendimiento del modelo en los conjuntos de entrenamiento y prueba:

Tabla 5. Comparación de métricas entre conjuntos de entrenamiento y prueba
Métrica	Entrenamiento	Prueba	Diferencia
AUC	0.783	0.719	0.064
Exactitud	0.790	0.751	0.040
Sensibilidad	0.660	0.560	0.100
Especificidad	0.814	0.790	0.025
Precisión	0.399	0.353	0.046
F1-Score	0.498	0.433	0.065

La comparación entre los conjuntos de entrenamiento y prueba muestra:

Diferencias moderadas en el rendimiento: En general, el modelo presenta un rendimiento ligeramente mejor en el conjunto de entrenamiento que en el de prueba, lo que es esperado. Sin embargo, las diferencias no son excesivas, lo que sugiere que el modelo no sufre de sobreajuste grave.
Mayor diferencia en sensibilidad: La capacidad del modelo para detectar casos reales de rotación disminuye más notablemente en el conjunto de prueba, lo que indica que esta métrica podría ser más sensible a la variabilidad de los datos.
Estabilidad en la especificidad: La capacidad para identificar correctamente casos de no rotación se mantiene relativamente estable entre ambos conjuntos.
Diferencia en AUC: La disminución del AUC de 0.783 en entrenamiento a 0.719 en prueba indica cierta pérdida de capacidad discriminativa, pero sigue siendo aceptable para aplicaciones prácticas.

4.2.5 Importancia relativa de las variables

Para comprender mejor qué variables contribuyen más significativamente al poder predictivo del modelo, analizamos la importancia relativa de cada predictor:

Importancia relativa de las variables en el modelo

El análisis de importancia relativa revela que:

Horas Extra es la variable con mayor poder predictivo, lo que confirma los hallazgos del análisis bivariado y la estimación de coeficientes.
Ingreso Mensual y Estado Civil (Soltero) son la segunda y tercera variables más importantes, respectivamente.
Las variables relacionadas con Viaje de Negocios muestran una importancia moderada.
Edad y Años de Experiencia tienen la menor contribución al poder predictivo del modelo.

Esta jerarquía de importancia proporciona información valiosa para priorizar intervenciones: los factores con mayor importancia deberían ser el foco principal de las estrategias de retención.

4.2.6 Limitaciones del modelo

A pesar del rendimiento aceptable del modelo, es importante reconocer sus limitaciones:

Precisión moderada: La relativamente baja precisión (35.3%) indica que el modelo genera un número considerable de falsos positivos, lo que podría llevar a intervenciones innecesarias.
Sensibilidad moderada: Con una sensibilidad de 56.0%, el modelo no detecta aproximadamente el 44% de los casos reales de rotación, lo que representa una limitación importante.
Variables no incluidas: El modelo no incorpora todas las posibles variables que podrían influir en la decisión de rotación, como factores del mercado laboral externo, oportunidades de crecimiento específicas o aspectos culturales de la organización.
Naturaleza estática: El modelo refleja patrones históricos y no captura cambios dinámicos en las condiciones laborales o personales de los empleados.

4.2.7 Evaluación global del modelo

En conjunto, la evaluación del modelo muestra un rendimiento predictivo aceptable con un AUC de 0.719 y una exactitud del 75.1% en el conjunto de prueba. Aunque existen limitaciones, el modelo proporciona una herramienta valiosa para identificar empleados con mayor riesgo de rotación y comprender los factores que influyen en esta decisión.

La diferencia moderada entre el rendimiento en los conjuntos de entrenamiento y prueba sugiere que el modelo generaliza razonablemente bien a nuevos datos, lo que lo hace adecuado para su aplicación práctica en la organización.

Las métricas de evaluación confirman que el modelo es significativamente mejor que una clasificación aleatoria y puede servir como base para el desarrollo de estrategias de retención focalizadas, especialmente considerando los factores identificados como más importantes: horas extra, ingreso mensual y estado civil.

5 FACTORES DETERMINANTES DE ROTACIÓN

Tras la estimación y evaluación del modelo de regresión logística, en esta sección profundizaremos en los factores que han demostrado mayor influencia en la rotación de empleados. Este análisis detallado nos permitirá comprender mejor los elementos que contribuyen a la decisión de los empleados de cambiar de posición, proporcionando una base sólida para el desarrollo de estrategias de retención efectivas.

5.1 Jerarquía de factores influyentes

El modelo de regresión logística ha identificado varios factores con diferentes niveles de impacto en la probabilidad de rotación. Para visualizar claramente esta jerarquía, presentamos un ranking basado en la magnitud de los odds ratios y la significancia estadística de cada variable.

Ranking de factores determinantes de rotación basado en la magnitud del efecto

El gráfico anterior muestra claramente el ranking de variables según la magnitud de su impacto en la rotación, revelando que:

Horas Extra (Sí) es el factor más influyente, aumentando la probabilidad de rotación en aproximadamente 200% (OR ≈ 3.0).
Viaje de Negocios (No Viaja) tiene un fuerte efecto protector, reduciendo la probabilidad de rotación en aproximadamente 75% en comparación con los viajes frecuentes.
Estado Civil (Soltero) es el segundo factor que más aumenta la rotación, con un incremento aproximado del 100% en comparación con empleados casados.
Viaje de Negocios (Raramente) también muestra un efecto protector significativo, reduciendo la probabilidad de rotación en aproximadamente 55%.
Estado Civil (Divorciado), Ingreso Mensual, Años de Experiencia y Edad tienen efectos más moderados, algunos de los cuales no alcanzan significancia estadística al nivel convencional de 0.05.

5.2 Análisis detallado de los factores clave

5.2.1 Factores que aumentan la probabilidad de rotación

5.2.1.1 Horas Extra

El análisis muestra que trabajar horas extra es el factor más determinante para la rotación. Los empleados que extienden regularmente su jornada laboral tienen una probabilidad aproximadamente 3 veces mayor de rotación que aquellos que no lo hacen. Este hallazgo sugiere que:

La sobrecarga de trabajo puede generar desgaste y agotamiento (burnout).
La extensión de la jornada laboral probablemente afecta el equilibrio entre vida personal y profesional.
Las horas extra podrían indicar problemas de distribución de carga laboral o insuficiente personal.

5.2.1.2 Estado Civil (Soltero)

Los empleados solteros muestran aproximadamente el doble de probabilidad de rotación que sus contrapartes casados. Esto puede atribuirse a:

Mayor flexibilidad para considerar oportunidades que impliquen reubicación o cambios significativos en rutinas laborales.
Menos responsabilidades familiares que puedan actuar como “anclas” para la estabilidad laboral.
Posiblemente diferentes prioridades en términos de desarrollo profesional y exploración de oportunidades.

5.2.2 Factores que disminuyen la probabilidad de rotación

5.2.2.1 Frecuencia de Viajes de Negocios

El análisis revela un patrón claro relacionado con los viajes de negocios, donde:

Los empleados que no viajan tienen un 75% menos de probabilidad de rotación que quienes viajan frecuentemente.
Los que viajan raramente tienen un 55% menos de probabilidad de rotación que los viajeros frecuentes.

Esto sugiere que los viajes frecuentes pueden generar: - Fatiga asociada a los desplazamientos - Disrupciones en la vida familiar y social - Potencial desgaste y estrés

5.2.2.2 Ingreso Mensual

El modelo confirma la relación inversa entre el nivel salarial y la probabilidad de rotación. Por cada incremento unitario en el ingreso mensual, se observa una ligera reducción en la probabilidad de rotación. Aunque el efecto individual es pequeño, el impacto acumulativo puede ser sustancial cuando se comparan empleados con diferencias salariales significativas.

5.3 Comparación con hipótesis iniciales

Para validar nuestro enfoque analítico, comparamos las hipótesis planteadas inicialmente con los hallazgos del modelo:

Tabla 6. Comparación entre hipótesis iniciales y hallazgos del modelo
Variable	Hipótesis_Inicial	Hallazgo_Modelo	Concordancia
Horas Extra	Empleados que trabajan horas extra tienen mayor probabilidad de rotación debido al desgaste y menor equilibrio vida-trabajo.	CONFIRMADO. Las horas extra aumentan la probabilidad de rotación en aproximadamente 200% (OR ≈ 3.0, p < 0.001).	Alta
Estado Civil	Empleados solteros tienen mayor probabilidad de rotación que casados debido a menores compromisos familiares.	PARCIALMENTE CONFIRMADO. Solteros tienen aproximadamente 100% más probabilidad de rotación que casados (OR ≈ 2.0, p < 0.001). No se encontraron diferencias significativas entre divorciados y casados.	Moderada
Viaje de Negocios	Empleados que viajan frecuentemente por negocios presentan mayor rotación por el desgaste que implican los viajes.	CONFIRMADO. En comparación con viajeros frecuentes, quienes no viajan tienen 75% menos probabilidad de rotación (OR ≈ 0.25, p < 0.001) y quienes viajan raramente tienen 55% menos (OR ≈ 0.45, p < 0.001).	Alta
Ingreso Mensual	A menor ingreso mensual, mayor probabilidad de rotación, buscando mejores oportunidades salariales.	CONFIRMADO. Existe una relación inversa significativa entre ingreso y rotación (OR < 1, p < 0.05), aunque el efecto unitario es pequeño.	Alta
Edad	Empleados más jóvenes tienen mayor probabilidad de rotación al estar en fase exploratoria de carrera.	NO CONFIRMADO. La edad no mostró un efecto significativo en el modelo multivariado (p > 0.05), sugiriendo que su influencia está mediada por otras variables como experiencia e ingreso.	Baja
Años de Experiencia	A menor experiencia laboral, mayor probabilidad de rotación buscando diversificar habilidades.	DÉBILMENTE CONFIRMADO. Los años de experiencia mostraron una relación inversa marginalmente significativa con la rotación (p ≈ 0.05).	Moderada

La comparación entre nuestras hipótesis iniciales y los hallazgos del modelo muestra:

Alta concordancia para Horas Extra, Viaje de Negocios e Ingreso Mensual, confirmando nuestras expectativas basadas en la literatura.
Concordancia moderada para Estado Civil y Años de Experiencia, donde los resultados apoyan parcialmente nuestras hipótesis.
Baja concordancia para Edad, que no mostró un efecto significativo independiente en el modelo multivariado, contrario a nuestra hipótesis inicial.

Estos resultados validan mayoritariamente nuestro enfoque teórico inicial, aunque con algunas diferencias importantes que enriquecen nuestra comprensión del fenómeno de rotación.

5.4 Interacciones y efectos combinados

Además de los efectos individuales, es importante considerar cómo estos factores pueden interactuar entre sí. Aunque el modelo actual no incluye términos de interacción formales, podemos inferir algunas relaciones potenciales:

Horas Extra y Viaje de Negocios: La combinación de estos factores podría tener un efecto particularmente fuerte en la rotación, ya que ambos afectan el equilibrio trabajo-vida y pueden generar desgaste acumulativo.
Estado Civil y Edad: Aunque la edad por sí sola no resultó significativa, es posible que su efecto varíe según el estado civil. Por ejemplo, empleados jóvenes y solteros podrían tener patrones de rotación distintos a empleados jóvenes y casados.
Ingreso Mensual y Horas Extra: El efecto negativo de las horas extra podría mitigarse parcialmente con niveles de compensación más altos, sugiriendo una posible interacción entre estas variables.

5.5 Implicaciones para perfiles de riesgo

Basándonos en los factores identificados, podemos definir perfiles de empleados con mayor y menor riesgo de rotación:

5.5.1 Perfil de alto riesgo

Los empleados con mayor probabilidad de rotación presentan el siguiente perfil: - Trabajan horas extra regularmente - Son solteros - Viajan frecuentemente por negocios - Tienen salarios comparativamente bajos - Poseen menor experiencia laboral

5.5.2 Perfil de bajo riesgo

Los empleados con menor probabilidad de rotación tienden a: - No realizar horas extra - Estar casados o divorciados - No realizar viajes de negocios o hacerlo raramente - Tener salarios comparativamente altos - Contar con mayor experiencia laboral

5.6 Cuantificación del impacto en términos prácticos

Para ilustrar el impacto potencial de estos factores en la organización, podemos cuantificar los cambios en la probabilidad predicha de rotación bajo distintos escenarios:

Tabla 7. Impacto de los factores determinantes en la probabilidad de rotación
	Escenario	Modificación	Probabilidad de Rotación	Cambio Absoluto	Cambio Porcentual (%)
1	Perfil base	Ninguna	0.064	0.000	0.0
11	Con horas extra	Horas Extra = Sí	0.226	0.162	254.8
12	Soltero	Estado Civil = Soltero	0.135	0.071	111.9
13	Viaja frecuentemente	Viaje de Negocios = Frecuentemente	0.113	0.049	77.0
14	Menor ingreso	Ingreso 25% menor	0.070	0.006	10.2
15	Menor experiencia	Experiencia 50% menor	0.076	0.013	19.8

La tabla anterior muestra cómo cambia la probabilidad de rotación bajo diferentes escenarios:

El perfil base (empleado casado, sin horas extra, viaja raramente, con ingreso y experiencia promedio) tiene una probabilidad de rotación relativamente baja (aproximadamente 8.2%).
Trabajar horas extra tiene el impacto más dramático, aumentando la probabilidad de rotación en más del 150% hasta alcanzar aproximadamente 20.6%.
Ser soltero incrementa la probabilidad de rotación en aproximadamente 91%, llevándola a 15.7%.
Viajar frecuentemente por negocios aumenta la probabilidad de rotación en aproximadamente 81%.
Reducir el ingreso en un 25% y reducir la experiencia en un 50% tienen efectos más moderados pero aún significativos.

Estos resultados cuantitativos refuerzan nuestra comprensión de los factores determinantes y proporcionan una base clara para priorizar intervenciones organizacionales.

5.7 Síntesis de hallazgos clave

Los resultados del análisis permiten establecer las siguientes conclusiones sobre los factores determinantes de la rotación:

Factores laborales: Las condiciones de trabajo, particularmente la realización de horas extra y la frecuencia de viajes de negocios, son los determinantes más potentes de la rotación. Esto sugiere que los aspectos operativos y la organización del trabajo tienen un impacto crucial en la retención del talento.
Factores personales: El estado civil, particularmente ser soltero, representa un factor de riesgo significativo para la rotación. Sin embargo, es importante notar que este es un factor sobre el cual la organización tiene poco control directo.
Factores económicos: El nivel salarial muestra una relación inversa con la probabilidad de rotación, confirmando la importancia de la compensación competitiva como estrategia de retención.
Factores de carrera: La experiencia laboral muestra una relación inversa con la rotación, sugiriendo que la estabilidad aumenta con la antigüedad y el desarrollo profesional.
Factores menos relevantes: Contrario a algunas expectativas, la edad por sí sola no mostró un efecto significativo cuando se controla por otras variables, lo que desafía algunas nociones comunes sobre la relación entre juventud y movilidad laboral.

Estos hallazgos proporcionan una base sólida para el desarrollo de estrategias focalizadas de retención del talento, que se discutirán en secciones posteriores.

6 PREDICCIONES Y APLICACIONES

Tras desarrollar y evaluar el modelo de regresión logística, en esta sección exploraremos sus aplicaciones prácticas mediante ejemplos concretos de predicción. El objetivo es ilustrar cómo la organización puede utilizar el modelo para identificar empleados con alto riesgo de rotación y diseñar intervenciones personalizadas y efectivas.

6.1 Distribución de probabilidades predichas

Antes de aplicar el modelo a casos específicos, es importante comprender la distribución general de las probabilidades predichas y cómo se relacionan con la rotación real. Esto nos permite contextualizar las predicciones individuales y establecer umbrales adecuados para la toma de decisiones.

Distribución de probabilidades predichas de rotación

El gráfico de densidad muestra la distribución de las probabilidades predichas por el modelo, separadas por el estado real de rotación de los empleados. Observamos que:

Los empleados que no rotaron (azul) tienden a concentrarse en probabilidades bajas, mayoritariamente por debajo del umbral óptimo de 0.21.
Los empleados que sí rotaron (coral) muestran una distribución más dispersa, con una mayor proporción de casos por encima del umbral óptimo, aunque también hay superposición significativa con el grupo anterior.
El umbral óptimo de 0.21 (línea roja punteada) maximiza la suma de sensibilidad y especificidad, representando el punto de corte que mejor equilibra la capacidad del modelo para identificar correctamente ambas clases.

Esta visualización confirma que el modelo tiene capacidad discriminatoria pero también ilustra la dificultad inherente a la predicción de la rotación, dada la superposición considerable entre las distribuciones.

Histograma de probabilidades predichas de rotación

El histograma proporciona otra visualización de la distribución de probabilidades predichas, con las siguientes observaciones adicionales:

La mayoría de los empleados tienen probabilidades predichas por debajo de 0.20, lo que es consistente con la baja tasa general de rotación en la organización (16.1%).
A medida que aumenta la probabilidad predicha, la proporción de casos reales de rotación (coral) incrementa notablemente, mientras que los casos de no rotación (azul) disminuyen.
Las probabilidades por encima de 0.60 corresponden casi exclusivamente a empleados que rotaron, sugiriendo que el modelo es particularmente confiable en sus predicciones de alta probabilidad.

Estas distribuciones respaldan la utilidad del umbral óptimo de 0.21 como punto de corte para las intervenciones organizacionales, aunque también ilustran que incluso con este umbral, habrá falsos positivos y falsos negativos.

6.2 Predicción para un caso hipotético

Para ilustrar la aplicación práctica del modelo, analizaremos un caso hipotético de un empleado con características específicas y calcularemos su probabilidad de rotación. Esto demuestra cómo la organización puede utilizar el modelo para evaluaciones individualizadas.

Tabla 8. Caso hipotético: Características y predicción de rotación
Característica	Valor
Horas Extra	Sí
Estado Civil	Soltero
Viaje de Negocios	Frecuentemente
Ingreso Mensual	3,500
Edad	30
Años Experiencia	5
Probabilidad predicha	0.68 (68.4%)
Umbral óptimo (0.21)	Intervenir
Umbral 0.10	Intervenir
Umbral 0.30	Intervenir
Umbral 0.50	Intervenir
Umbral 0.70	Intervenir

Para este empleado hipotético, que es soltero, trabaja horas extra, viaja frecuentemente por negocios, tiene un ingreso mensual de $3,500, 30 años de edad y 5 años de experiencia, el modelo predice una probabilidad de rotación de aproximadamente 69%, significativamente por encima del umbral óptimo de 0.21.

Esta alta probabilidad indica que el empleado presenta múltiples factores de riesgo y debería ser considerado para intervenciones prioritarias. Incluso utilizando umbrales más conservadores (0.30, 0.50 o 0.70), la recomendación seguiría siendo intervenir en este caso.

6.2.1 Análisis de contribución de variables

Para comprender mejor los factores específicos que contribuyen a esta alta probabilidad de rotación, podemos desglosar la predicción y analizar el impacto individual de cada variable:

Contribución de variables a la predicción

El gráfico de contribución de variables descompone la predicción para el empleado hipotético, revelando que:

Horas Extra (Sí) es el factor que más contribuye positivamente al riesgo de rotación, con un aporte de +1.38 en la escala de log-odds.
Estado Civil (Soltero) es el segundo factor más importante, aportando +0.84 al log-odds de rotación.
Edad (-1.05) y Ingreso Mensual (-0.33) tienen efectos protectores significativos, reduciendo la probabilidad de rotación.
Años de Experiencia tiene un efecto negativo menor (-0.09), disminuyendo ligeramente el riesgo.
El Intercepto contribuye minimamente con +0.07.

Esta descomposición proporciona información valiosa para diseñar intervenciones específicas. En este caso, las estrategias podrían enfocarse en mitigar los efectos de las horas extra y posiblemente ofrecer programas de apoyo específicos para empleados solteros.

6.3 Segmentación de empleados por nivel de riesgo

Más allá de las predicciones individuales, el modelo permite segmentar a toda la población de empleados según su riesgo de rotación, facilitando intervenciones estratégicas y priorizadas.

Tabla 9. Segmentación de empleados por nivel de riesgo de rotación
Categoría de Riesgo	Rango de Probabilidad	% de Empleados	Tasa de Rotación Real (%)	Estrategia Recomendada
Muy bajo	0 - 0.06	25	6.0	Monitoreo regular
Bajo	0.06 - 0.11	25	7.4	Entrevistas de satisfacción anuales
Moderado	0.11 - 0.22	25	12.5	Revisión semestral y planes de desarrollo
Alto	0.22 - 0.35	15	26.7	Atención prioritaria, revisión trimestral
Muy alto	0.35 - 1	10	56.5	Intervención inmediata, plan personalizado

La segmentación de empleados por nivel de riesgo permite:

Priorizar recursos: Concentrar esfuerzos en el 25% de empleados con riesgo alto o muy alto, que presentan tasas de rotación reales de hasta 37-58%.
Diseñar intervenciones escalonadas: Implementar diferentes estrategias según el nivel de riesgo, desde simple monitoreo hasta planes de retención intensivos personalizados.
Optimizar el retorno sobre la inversión: Al enfocar los programas de retención más costosos en los segmentos con mayor riesgo de rotación.

Esta segmentación proporciona un marco estratégico para la gestión proactiva de la rotación, permitiendo a la organización asignar eficientemente sus recursos.

6.4 Sistema de alerta temprana

Basándonos en el modelo predictivo, podemos diseñar un sistema de alerta temprana que permita a los departamentos de Recursos Humanos y a los líderes de equipo identificar y actuar proactivamente ante casos de alto riesgo.

Tabla 10. Sistema de alerta temprana basado en probabilidades predichas
Nivel	Rango_Probabilidad	Descripcion	Acciones
Verde	0 - 0.15	Riesgo bajo - No requiere acciones especiales	Encuestas regulares de clima laboral
Amarillo	0.15 - 0.25	Riesgo moderado - Monitoreo regular	Entrevistas de check-in. Evaluación de carga de trabajo
Naranja	0.25 - 0.40	Riesgo elevado - Atención recomendada	Revisión de condiciones laborales. Plan de desarrollo
Rojo	0.40 - 0.60	Riesgo alto - Intervención necesaria	Plan personalizado de retención. Revisión salarial
Crítico	> 0.60	Riesgo crítico - Intervención prioritaria	Intervención inmediata. Rediseño de condiciones laborales

El sistema de alerta temprana propuesto asigna códigos de color según la probabilidad de rotación, facilitando una respuesta graduada y proporcional al nivel de riesgo. Este sistema puede implementarse como parte de los tableros de control de recursos humanos, proporcionando una herramienta visual intuitiva para monitorear y gestionar el riesgo de rotación.

6.5 Dashboard de riesgo de rotación

Para facilitar la aplicación práctica del modelo, la organización podría implementar un dashboard interactivo que muestre:

Mapa de calor organizacional: Visualización de departamentos o equipos con mayor concentración de empleados en riesgo.
Lista de empleados priorizados: Ranking de casos con mayor probabilidad de rotación para intervención inmediata.
Análisis de contribución de factores: Desglose de los principales impulsores de riesgo para cada empleado.
Tendencias temporales: Evolución del riesgo a lo largo del tiempo, identificando patrones estacionales o tendencias preocupantes.
Simulador de escenarios: Herramienta para evaluar el impacto potencial de diferentes intervenciones.

Un dashboard de este tipo permitiría la democratización del modelo predictivo, facilitando su uso por parte de gerentes y profesionales de recursos humanos sin conocimientos técnicos avanzados.

6.6 Limitaciones y consideraciones éticas

Al implementar el modelo predictivo para aplicaciones prácticas, es importante considerar:

Precisión limitada: Ningún modelo es perfecto; siempre habrá falsos positivos y falsos negativos. Las decisiones críticas no deberían basarse exclusivamente en las predicciones automatizadas.
Sesgo potencial: El modelo refleja patrones históricos, que podrían perpetuar sesgos existentes. Es esencial revisar continuamente los resultados para detectar y corregir posibles sesgos.
Privacidad y transparencia: Los empleados deberían ser informados sobre la existencia del sistema predictivo y cómo se utiliza la información.
Enfoque en apoyo, no control: El objetivo debe ser identificar oportunidades para mejorar la experiencia laboral, no implementar mecanismos de control adicionales.
Actualización continua: El modelo debe ser reentrenado periódicamente con datos nuevos para mantener su relevancia y precisión.

Estas consideraciones son fundamentales para asegurar que la aplicación del modelo sea ética, efectiva y beneficiosa tanto para la organización como para los empleados.

6.7 Síntesis de aplicaciones prácticas

El modelo de regresión logística desarrollado ofrece múltiples aplicaciones prácticas para la gestión proactiva de la rotación de empleados:

Evaluación individualizada de riesgo: Permite calcular la probabilidad específica de rotación para cada empleado, considerando sus características particulares.
Segmentación estratégica: Facilita la categorización de la fuerza laboral en diferentes niveles de riesgo, optimizando la asignación de recursos.
Identificación de factores clave: Proporciona información sobre las variables que más contribuyen al riesgo de cada empleado, permitiendo intervenciones personalizadas.
Sistema de alertas: Establece un mecanismo para la identificación temprana y proactiva de empleados en riesgo.
Monitoreo organizacional: Permite evaluar el riesgo agregado a nivel de equipos, departamentos o toda la organización.

Estas aplicaciones transforman el modelo estadístico en una herramienta práctica de gestión que puede generar un impacto significativo en la retención del talento y la estabilidad organizacional.

7 RECOMENDACIONES ESTRATÉGICAS

Basándonos en los resultados del análisis de factores determinantes de rotación, en esta sección proponemos un conjunto integral de estrategias dirigidas a reducir la rotación no deseada en la organización. Estas recomendaciones están fundamentadas en la evidencia empírica obtenida a través del modelo predictivo y se organizan según las variables que resultaron más significativas.

7.1 Estrategias prioritarias por factor de riesgo

El modelo de regresión logística ha identificado varios factores clave que influyen en la rotación de empleados. A continuación, presentamos estrategias específicas para abordar cada uno de estos factores, priorizadas según su impacto en la probabilidad de rotación.

Tabla 11. Estrategias prioritarias por factor de riesgo
Variable	Hallazgo	Estrategia	Prioridad
Horas Extra	Los empleados que trabajan horas extra tienen aproximadamente 3 veces más probabilidad de rotación	Implementar políticas de equilibrio trabajo-vida y gestión efectiva de la carga laboral	Alta
Estado Civil (Soltero)	Los empleados solteros tienen aproximadamente 2 veces más probabilidad de rotación que los casados	Desarrollar programas de integración y desarrollo profesional para empleados solteros	Alta
Viaje de Negocios	Los empleados que viajan frecuentemente tienen mayor probabilidad de rotación que quienes viajan raramente o no viajan	Optimizar y distribuir equitativamente los viajes de negocios	Media-Alta
Ingreso Mensual	Existe una relación inversa significativa entre el nivel salarial y la probabilidad de rotación	Revisar y optimizar la estructura de compensación	Media
Años de Experiencia	Mayor experiencia laboral está asociada con menor probabilidad de rotación	Fortalecer programas de desarrollo profesional y reconocimiento de la experiencia	Media-Baja

A continuación, desarrollamos en detalle cada una de estas estrategias prioritarias, con acciones específicas, responsables sugeridos y métricas de seguimiento.

7.1.1 1. Gestión efectiva de las horas extra

Dado que las horas extra representan el factor más influyente en la rotación (OR ≈ 3.0), es fundamental implementar una estrategia integral para su gestión:

7.1.1.1 Acciones específicas:

Auditoría de carga laboral:
- Realizar un análisis detallado de la distribución de tareas por departamento
- Identificar áreas con mayores niveles de horas extra sistemáticas
- Determinar si el exceso de trabajo se debe a escasez de personal, ineficiencias o distribución inequitativa
Revisión de dotación de personal:
- Evaluar la necesidad de contrataciones adicionales en áreas con exceso de carga laboral
- Considerar la implementación de personal flexible o temporal durante períodos de alta demanda
- Analizar la viabilidad de redistribuir recursos humanos entre departamentos
Implementación de políticas de compensación flexible:
- Ofrecer tiempo compensatorio en lugar de remuneración por horas extra
- Establecer un banco de horas que permita acumular tiempo libre
- Limitar el número máximo de horas extra permitidas por mes
Mejora de procesos y herramientas:
- Identificar y eliminar ineficiencias en los procesos que generan sobrecarga
- Implementar herramientas tecnológicas que aumenten la productividad
- Promover metodologías ágiles para optimizar la gestión de proyectos
Sistema de alertas de sobrecarga:
- Establecer un sistema que notifique a supervisores cuando un empleado acumule determinado número de horas extra
- Realizar intervenciones tempranas para redistribuir carga laboral
- Implementar revisiones periódicas de bienestar para empleados con alto número de horas extra

7.1.1.2 Responsables sugeridos:

Gerencia de Recursos Humanos
Directores de departamento
Gerencia de Operaciones
Supervisores directos

7.1.1.3 Métricas de seguimiento:

Porcentaje de reducción en horas extra por departamento
Tasa de rotación en empleados con alto número de horas extra
Índice de satisfacción con el equilibrio trabajo-vida
Número de alertas de sobrecarga activadas mensualmente

7.1.2 2. Programas para empleados solteros

Los empleados solteros muestran una probabilidad significativamente mayor de rotación (OR ≈ 2.0). Si bien el estado civil es un factor personal sobre el cual la organización tiene poco control directo, es posible implementar estrategias que aborden las necesidades particulares de este grupo:

7.1.2.1 Acciones específicas:

Comunidades de apoyo profesional:
- Crear redes de mentores y grupos de afinidad profesional
- Implementar programas de buddy system para nuevos empleados solteros
- Facilitar la integración social y profesional dentro de la organización
Planes de carrera acelerados:
- Diseñar trayectorias profesionales con hitos de desarrollo más frecuentes
- Ofrecer rotaciones internas que satisfagan el deseo de nuevas experiencias
- Implementar programas de formación intensiva para desarrollo de habilidades
Beneficios adaptados:
- Revisar el paquete de beneficios para asegurar su relevancia para empleados solteros
- Ofrecer opciones como membresías para actividades recreativas, programas de bienestar o subsidios para educación continua
- Implementar un sistema de beneficios flexibles que permita personalización según necesidades individuales
Oportunidades de networking:
- Organizar eventos sociales y profesionales que faciliten la construcción de redes
- Promover la participación en proyectos interdepartamentales
- Facilitar la asistencia a conferencias y eventos de la industria
Flexibilidad para proyectos personales:
- Implementar políticas de sabáticos para educación o proyectos personales
- Ofrecer opciones de trabajo remoto o períodos de trabajo intensivo seguidos por tiempo libre
- Considerar esquemas de trabajo por objetivos en lugar de por horas

7.1.2.2 Responsables sugeridos:

Departamento de Recursos Humanos
Departamento de Desarrollo Organizacional
Líderes de equipo
Comité de Bienestar

7.1.2.3 Métricas de seguimiento:

Tasa de participación en programas de desarrollo
Índice de satisfacción laboral entre empleados solteros
Tasa comparativa de rotación pre y post implementación
Progresión de carrera (promociones, rotaciones internas)

7.1.3 3. Optimización de viajes de negocios

Los empleados que viajan frecuentemente por motivos laborales presentan mayor probabilidad de rotación. Esta estrategia busca mitigar el impacto negativo de los viajes frecuentes:

7.1.3.1 Acciones específicas:

Política de distribución equitativa:
- Establecer límites máximos de días de viaje por trimestre/empleado
- Crear un sistema de rotación para la asignación de viajes
- Implementar un calendario compartido de viajes para mejor planificación
Compensación por viajes frecuentes:
- Ofrecer días adicionales de descanso tras viajes prolongados
- Implementar un sistema de puntos por viajes que puedan canjearse por beneficios
- Revisar la política de viáticos para asegurar que cubra adecuadamente necesidades personales
Tecnología para reducir viajes innecesarios:
- Invertir en sistemas de videoconferencia de alta calidad
- Implementar herramientas de colaboración virtual efectivas
- Desarrollar protocolos claros sobre qué reuniones requieren presencia física y cuáles pueden realizarse virtualmente
Programa de bienestar para viajeros frecuentes:
- Ofrecer membresías en gimnasios o servicios de bienestar en las ciudades frecuentadas
- Proporcionar apoyo para mantener rutinas saludables durante viajes
- Implementar check-ins regulares de bienestar con profesionales de salud ocupacional
Soporte familiar para viajeros:
- Considerar beneficios para familias de viajeros frecuentes (ej. servicios de cuidado infantil)
- Organizar eventos que incluyan a familias después de períodos intensivos de viaje
- Ofrecer asesoramiento sobre equilibrio trabajo-vida específico para viajeros frecuentes

7.1.3.2 Responsables sugeridos:

Departamento de Operaciones
Gerencia de Viajes Corporativos
Recursos Humanos
Supervisores directos

7.1.3.3 Métricas de seguimiento:

Número de días de viaje por empleado
Tasa de rotación entre viajeros frecuentes vs. ocasionales
Índice de satisfacción con la política de viajes
Ahorro en costos de viaje por implementación de alternativas virtuales

7.1.4 4. Optimización de la estructura de compensación

El análisis mostró una relación inversa entre ingreso mensual y probabilidad de rotación. Una estrategia de compensación efectiva puede reducir significativamente la rotación:

7.1.4.1 Acciones específicas:

Estudio de competitividad salarial:
- Realizar un benchmark completo de salarios por posición en el mercado
- Identificar brechas significativas respecto a la competencia
- Desarrollar un plan gradual para cerrar brechas críticas
Revisión de política salarial interna:
- Implementar bandas salariales transparentes con criterios claros de progresión
- Establecer revisiones salariales basadas en mérito y resultados, no solo antigüedad
- Minimizar discrepancias injustificadas entre empleados con responsabilidades similares
Compensación total:
- Desarrollar y comunicar efectivamente el concepto de compensación total (sueldo + beneficios + desarrollo)
- Implementar una herramienta de cálculo personalizado de compensación total
- Realizar encuestas para identificar qué beneficios son más valorados por diferentes segmentos de empleados
Bonificaciones por retención:
- Diseñar un programa de incentivos a mediano plazo vinculado a la permanencia
- Implementar bonos extraordinarios por cumplimiento de hitos de antigüedad
- Considerar planes de participación accionaria o similares para generar compromiso de largo plazo
Compensación diferenciada para roles críticos:
- Identificar posiciones clave con alta rotación o difícil reemplazo
- Desarrollar paquetes de compensación especiales para estos roles
- Implementar incentivos no monetarios para estos puestos (ej. mayor autonomía, proyectos especiales)

7.1.4.2 Responsables sugeridos:

Dirección de Compensaciones y Beneficios
Dirección Financiera
Gerencia General
Comité de Remuneraciones

7.1.4.3 Métricas de seguimiento:

Posicionamiento salarial respecto al mercado (percentil)
Correlación entre nivel salarial y rotación
Tasa de aceptación de ofertas laborales
Percepción de equidad interna en encuestas de clima

7.1.5 5. Programas de desarrollo profesional y reconocimiento

La experiencia profesional mostró una relación inversa con la rotación, sugiriendo que el desarrollo de carrera y el reconocimiento son factores importantes para la retención:

7.1.5.1 Acciones específicas:

Planes de carrera estructurados:
- Diseñar e implementar rutas de carrera claras para cada área funcional
- Establecer requisitos transparentes para promociones y movimientos laterales
- Realizar revisiones bianuales de potencial y planificación de sucesión
Programas de aprendizaje continuo:
- Implementar plataformas de e-learning con contenido relevante para cada rol
- Establecer presupuestos de capacitación por empleado
- Crear comunidades de práctica para compartir conocimiento interno
Reconocimiento formal de la experiencia:
- Desarrollar un programa de certificación interna de habilidades y conocimientos
- Implementar niveles de experticia con reconocimiento formal (ej. Junior, Senior, Master)
- Crear un programa de embajadores donde empleados experimentados representen a la organización
Mentorías inversas:
- Permitir que empleados con menos experiencia pero habilidades específicas (ej. digitales) mentoren a empleados más experimentados
- Valorizar tanto la experiencia tradicional como las nuevas competencias
- Crear equipos intergeneracionales para proyectos estratégicos
Celebración de la antigüedad:
- Implementar reconocimientos significativos por hitos de antigüedad
- Comunicar internamente historias de éxito de empleados con larga trayectoria
- Crear un programa de “historiadores” que preserven y compartan el conocimiento organizacional

7.1.5.2 Responsables sugeridos:

Departamento de Desarrollo Organizacional
Academia Corporativa / Centro de Formación
Comunicación Interna
Gerentes de línea

7.1.5.3 Métricas de seguimiento:

Tasa de promoción interna vs. contrataciones externas
Horas de capacitación por empleado
Retención en diferentes niveles de antigüedad
Índice de compromiso organizacional por años de experiencia

7.2 Plan de implementación integrado

Para asegurar la efectividad de estas estrategias, proponemos un plan de implementación que integra las diferentes iniciativas en un enfoque coherente y sostenible:

Tabla 12. Plan de implementación de estrategias de retención
Fase	Objetivos	Acciones_Clave	Responsables_Principales
Fase 1: Diagnóstico y planificación (Meses 1-2)	Análisis detallado de subgrupos. Diseño de intervenciones específicas. Establecimiento de línea base.	Auditoría de carga laboral. Benchmark salarial. Segmentación avanzada de empleados en riesgo.	Equipo de Análisis de Datos. Dirección de RR.HH. Consultores externos.
Fase 2: Intervenciones prioritarias (Meses 3-5)	Implementación de estrategias de alto impacto para factores críticos: horas extra y programas para empleados solteros.	Implementación de sistema de alertas de sobrecarga. Lanzamiento de comunidades de apoyo. Revisión de dotación en áreas críticas.	Gerencia de Operaciones. Desarrollo Organizacional. Supervisores directos.
Fase 3: Implementación general (Meses 6-12)	Despliegue completo de todas las estrategias. Capacitación a gestores. Comunicación organizacional.	Optimización de viajes. Revisión de estructura de compensación. Desarrollo de planes de carrera estructurados.	Dirección de RR.HH. Finanzas. Gerencias de línea.
Fase 4: Evaluación y ajuste (Meses 13-15)	Evaluación de impacto. Ajustes al programa. Planificación de siguiente ciclo.	Análisis comparativo pre-post. Grupos focales para feedback. Actualización del modelo predictivo.	Equipo de Análisis de Datos. Dirección General. Comité de Retención.

7.2.1 Principios rectores para la implementación

Para maximizar la efectividad de estas estrategias, recomendamos adherirse a los siguientes principios:

Enfoque basado en datos: Utilizar el modelo predictivo para priorizar intervenciones y monitorear su efectividad.
Personalización: Reconocer que diferentes grupos de empleados tienen necesidades distintas y adaptar las intervenciones en consecuencia.
Comunicación transparente: Compartir abiertamente los objetivos del programa y su evolución, sin comprometer la confidencialidad individual.
Involucramiento de líderes: Asegurar que los gerentes de línea estén capacitados y comprometidos con las estrategias de retención.
Mejora continua: Establecer ciclos regulares de evaluación y ajuste de las estrategias implementadas.

7.3 Sistema de seguimiento y evaluación

Para asegurar la efectividad de las estrategias implementadas, proponemos un sistema integral de seguimiento y evaluación:

Tabla 13. Sistema de seguimiento y evaluación por niveles
Nivel	Métricas	Frecuencia	Herramientas
Nivel 1: Actividades	Nº de intervenciones realizadas Cobertura del programa Nivel de participación Calidad de implementación	\|Mensual	\|Registros de actividad Informes de cobertura
Nivel 2: Resultados inmediatos	Reducción de horas extra Mejora en satisfacción laboral Aumento de flexibilidad Participación en program	s \|Trimestr	l \|Encuestas breves Registros de RRHH
Nivel 3: Resultados intermedios	Reducción en intención de rotación Mejora en engagement Disminución de quejas Aumento en recomendaciones	\|Semestra	\|Encuestas detalladas Entrevistas Observación
Nivel 4: Impacto	Reducción de rotación real Ahorro en costos Mejora en productividad Diferenciación competitiva	\|Anual	\|Análisis comparativo ROI Estudios longitudin

Este sistema de seguimiento garantiza que las intervenciones sean monitoreadas desde su implementación hasta su impacto final, permitiendo ajustes oportunos y la optimización continua de las estrategias.

7.4 Análisis de costo-beneficio

Para justificar la inversión en las estrategias propuestas, presentamos un análisis preliminar de costo-beneficio:

Tabla 14. Análisis preliminar de costo-beneficio
Categoría	Descripcción	Estimación
Costos directos de rotación	Reclutamiento, selección, contratación, inducción y capacitación de nuevos empleados	150% - 200% del salario anual por cada empleado que rota
Costos indirectos de rotación	Pérdida de productividad, conocimiento organizacional, clientes y oportunidades de negocio	Hasta 300% del salario anual por posiciones críticas o de alta especialización
Inversión en estrategias de retención	Implementación de las estrategias propuestas en este informe	30% - 50% del costo anual estimado de rotación
Beneficios esperados	Reducción de rotación, aumento de productividad, mejora en clima laboral y reputación	ROI esperado de 2:1 a 3:1 sobre la inversión en estrategias de retención

Este análisis preliminar sugiere que las estrategias propuestas representan una inversión con retorno positivo esperado, donde los beneficios de reducir la rotación superan significativamente los costos de implementación.

7.5 Conclusiones sobre estrategias recomendadas

Las estrategias propuestas en esta sección representan un enfoque integral para abordar los factores determinantes de la rotación identificados en el análisis. Al implementar estas recomendaciones, la organización puede esperar:

Reducción significativa de la rotación no deseada, especialmente en segmentos de alto riesgo como empleados que trabajan horas extra, solteros o con viajes frecuentes.
Mejora del clima organizacional al abordar factores que generan insatisfacción y potencialmente conducen a la rotación.
Optimización de costos al reducir gastos asociados con el reemplazo de personal y la pérdida de productividad.
Ventaja competitiva al posicionarse como un empleador preferido que valora y desarrolla a su talento.
Cultura de retención donde la gestión proactiva del compromiso y la satisfacción de los empleados se convierte en parte integral de la estrategia organizacional.

La implementación de estas estrategias, respaldada por el modelo predictivo desarrollado, permitirá a la organización transitar de un enfoque reactivo a uno proactivo en la gestión de la rotación, generando beneficios sostenibles tanto para los empleados como para la organización en su conjunto.

8 CONCLUSIONES Y LIMITACIONES

8.1 Síntesis de hallazgos principales

El presente estudio ha abordado el fenómeno de la rotación de empleados desde una perspectiva analítica, utilizando técnicas estadísticas avanzadas para identificar factores determinantes y desarrollar un modelo predictivo. A continuación, se sintetizan los principales hallazgos obtenidos:

Factores determinantes de rotación:
- El análisis identificó las horas extra como el predictor más potente de rotación, con un odds ratio de 3.98, lo que representa un aumento de casi 300% en la probabilidad de rotación para empleados que trabajan horas adicionales.
- El estado civil mostró un efecto significativo, donde los empleados solteros presentan 131.9% mayor probabilidad de rotación que los casados (OR = 2.32).
- La frecuencia de viajes de negocios resultó un factor relevante, donde quienes no viajan tienen 71.1% menos probabilidad de rotación (OR = 0.29) en comparación con quienes viajan frecuentemente.
- El ingreso mensual y la edad mostraron relaciones inversas con la rotación, aunque con efectos más moderados.
Poder predictivo del modelo:
- El modelo de regresión logística alcanzó un AUC de 0.719 en el conjunto de prueba, indicando una capacidad discriminatoria aceptable.
- La exactitud global fue de 75.1%, con una sensibilidad de 56% y especificidad de 79%.
- El umbral óptimo de 0.21 maximiza el balance entre sensibilidad y especificidad, y resulta adecuado para aplicaciones prácticas de identificación de riesgo.
Segmentación y perfiles de riesgo:
- Se identificaron perfiles de alto riesgo caracterizados por la combinación de horas extra, estado civil soltero y viajes frecuentes.
- La segmentación estratégica permitió categorizar a los empleados en niveles de riesgo con tasas de rotación real significativamente diferenciadas.
Estrategias de intervención:
- Las recomendaciones prioritarias se centraron en la gestión de la carga laboral, programas específicos para empleados solteros y optimización de viajes de negocios.
- El enfoque propuesto combina intervenciones inmediatas para factores críticos con cambios estructurales para abordar causas subyacentes.

8.2 Respuesta a los objetivos iniciales

Al inicio de este estudio, se plantearon objetivos específicos que han sido abordados sistemáticamente:

Identificar variables relevantes: Se seleccionaron y analizaron 6 variables clave (3 categóricas y 3 cuantitativas) basadas en su relevancia teórica y disponibilidad en los datos. El análisis confirmó la significancia estadística de la mayoría de estas variables.
Caracterizar la población estudiada: El análisis univariado proporcionó una visión detallada de la distribución de cada variable en la población, revelando patrones como la prevalencia de horas extra (28.3%), la distribución del estado civil y las características demográficas.
Determinar relaciones bivariadas: Se identificaron asociaciones significativas entre las variables independientes y la rotación, con fuerte evidencia de relación para horas extra, estado civil y viajes de negocios.
Estimar un modelo predictivo: El modelo de regresión logística desarrollado permite calcular probabilidades individualizadas de rotación con precisión moderada pero útil para aplicaciones prácticas.
Evaluar la capacidad predictiva: La evaluación mediante curva ROC, matriz de confusión y métricas derivadas confirma la utilidad práctica del modelo, con un balance adecuado entre sensibilidad y especificidad.
Realizar predicciones aplicadas: Se demostró la aplicación práctica con casos hipotéticos, ilustrando cómo el modelo puede guiar decisiones sobre intervenciones personalizadas.
Formular estrategias: Se desarrolló un plan integral de intervenciones priorizadas según el impacto de cada factor, con acciones específicas, responsables y métricas de seguimiento.

8.3 Contrastación con la literatura existente

Los hallazgos de este estudio son en gran medida consistentes con la literatura previa sobre rotación laboral, aunque con algunas diferencias relevantes:

Horas extra: La fuerte asociación entre horas extra y rotación confirma investigaciones previas sobre burnout y equilibrio trabajo-vida (Golden & Jorgensen, 2002; Dembe et al., 2005).
Estado civil: El efecto del estado civil alineado con estudios previos (Price & Mueller, 1981) refuerza la importancia de factores personales en decisiones laborales.
Viajes de negocios: Aunque menos estudiado en la literatura general, nuestros hallazgos sobre el impacto de los viajes frecuentes concuerdan con investigaciones específicas sobre estrés en viajeros corporativos (DeFrank et al., 2000).
Efectos moderados de edad e ingresos: Encontramos efectos más moderados para estas variables que algunos estudios previos, posiblemente debido a las particularidades de nuestra población o a efectos de mediación cuando se controlan múltiples factores simultáneamente.

8.4 Limitaciones del estudio

A pesar del rigor metodológico aplicado, este estudio presenta varias limitaciones que deben considerarse al interpretar sus resultados:

Limitaciones de los datos:
- El estudio se basa en datos transversales, lo que limita la capacidad para establecer relaciones causales definitivas.
- No se incluyeron variables potencialmente relevantes como cultura organizacional, estilo de liderazgo o condiciones del mercado laboral externo.
- La variable dependiente (rotación) no distingue entre rotación voluntaria e involuntaria, lo que podría afectar la interpretación de algunos factores.
Limitaciones metodológicas:
- El modelo asume relaciones lineales en el logit, lo que podría no capturar adecuadamente relaciones más complejas.
- No se exploraron interacciones entre variables que podrían revelar patrones más sofisticados.
- La partición de datos, aunque metodológicamente sólida, reduce el tamaño muestral para la estimación y validación.
Limitaciones de generalización:
- Los hallazgos podrían estar influenciados por características específicas de la organización estudiada.
- La aplicabilidad a otros contextos industriales, culturales o geográficos requiere validación adicional.
- Los patrones identificados pueden variar en períodos de condiciones económicas o laborales diferentes.
Limitaciones prácticas:
- Algunas variables significativas (como estado civil) tienen limitada capacidad de intervención directa.
- El modelo logra una capacidad predictiva moderada (AUC = 0.719), lo que implica un margen de error no despreciable.
- La implementación efectiva de las recomendaciones depende de factores organizacionales que van más allá del alcance de este estudio.

8.5 Futuras líneas de investigación

Este estudio abre varias posibilidades para investigación futura que permitiría profundizar la comprensión de la rotación laboral:

Estudios longitudinales que permitan analizar cómo evoluciona el riesgo de rotación a lo largo del tiempo y en respuesta a cambios organizacionales.
Inclusión de variables adicionales como satisfacción con el liderazgo, percepción de justicia organizacional o factores del mercado laboral externo.
Exploración de interacciones entre variables para identificar combinaciones específicas de factores que amplifican o reducen el riesgo de rotación.
Modelado avanzado mediante técnicas de machine learning que puedan capturar relaciones no lineales o patrones complejos no evidentes en modelos paramétricos.
Evaluación de impacto de las intervenciones propuestas, mediante diseños experimentales o cuasi-experimentales que permitan establecer relaciones causales.

8.6 Implicaciones para la práctica profesional

Las implicaciones de este estudio para la gestión del talento son significativas:

Enfoque preventivo: Los resultados apoyan la transición desde un enfoque reactivo hacia uno preventivo en la gestión de la rotación, utilizando datos para identificar y abordar factores de riesgo antes de que se materialicen en decisiones de salida.
Personalización de intervenciones: La identificación de perfiles diferenciados de riesgo sugiere la necesidad de abandonar estrategias universales en favor de intervenciones personalizadas según características específicas.
Priorización basada en evidencia: El análisis proporciona criterios claros para priorizar acciones, enfocándose en factores con mayor impacto como la gestión de horas extra.
Integración de la analítica avanzada: El estudio demuestra el valor de incorporar técnicas analíticas avanzadas en la gestión del talento humano, complementando el juicio experto con evidencia empírica.
Enfoque integral: Los resultados sugieren que la rotación es un fenómeno multifactorial que requiere abordajes integrales, combinando intervenciones en condiciones laborales, desarrollo profesional y beneficios.

8.7 Conclusión general

Este estudio ha demostrado que la rotación de empleados puede ser modelada y predecida con precisión aceptable utilizando variables disponibles en los sistemas de información de recursos humanos. Los hallazgos revelan la importancia crítica de factores laborales como las horas extra y los viajes de negocios, junto con factores personales como el estado civil.

El modelo desarrollado no solo permite identificar empleados en riesgo de rotación, sino también comprender los mecanismos subyacentes y diseñar intervenciones específicas. La implementación de las estrategias propuestas, priorizadas según la evidencia empírica, tiene el potencial de reducir significativamente la rotación no deseada, optimizar costos y mejorar el clima organizacional.

En un entorno laboral cada vez más competitivo y dinámico, este enfoque basado en evidencia para la gestión del talento representa una ventaja competitiva para organizaciones que buscan retener a sus colaboradores clave y fomentar relaciones laborales estables y productivas.

9 ANEXOS

9.1 Anexo 1: Detalles técnicos del modelo

9.1.1 Expresión matemática del modelo