PUNTO 1.

Variables Categóricas

  1. Viaje De Negocios:

Relación: Los empleados que viajan con frecuencia pueden experimentar fatiga, estrés y dificultades para equilibrar su vida personal y laboral. Esto puede hacer que busquen empleos con menor exigencia de viajes.

Hipotesis: Se espera que los empleados que viajan con frecuencia tengan una mayor tasa de rotación debido al desgaste y la separación de su vida personal.

  1. Estado Civil:

Relación: Las personas solteras tienen menos ataduras familiares y pueden estar más dispuestas a cambiar de empleo o mudarse por una mejor oferta. En cambio, los empleados casados o con hijos pueden preferir estabilidad.

Hipotesis: Se espera que los empleados solteros tengan una mayor tasa de rotación en comparación con los empleados casados o con familia debido a que tienen menos compromisos familiares que los atan a un lugar.

  1. Horas Extras:

Relación: Trabajar horas extra de manera constante puede generar agotamiento, estrés y una percepción de desequilibrio entre el trabajo y la vida personal, lo que motiva a los empleados a buscar alternativas con mejores condiciones.

Hipotesis: Se espera que los empleados que trabajan horas extra con regularidad tengan una mayor probabilidad de rotar en comparación con aquellos que no trabajan horas extra, ya que podrían sentirse más agotados y propensos a cambiar de trabajo.

Variables Cuantitativas

  1. Ingreso Mensual:

Relación: Los empleados con menores salarios pueden estar más motivados a cambiar de empleo en busca de mejores ingresos. Por otro lado, quienes tienen salarios altos pueden sentirse más satisfechos y menos propensos a renunciar.

Hipotesis: Se espera que los empleados con ingresos bajos tengan una mayor tasa de rotación en comparación con aquellos con salarios más altos debido a que buscan mejores oportunidades.

  1. Antiguedad en la Empresa:

Relación: Los empleados con poca antigüedad pueden no haber desarrollado un sentido de lealtad o pertenencia a la empresa, lo que los hace más propensos a buscar oportunidades en otros lugares. En cambio, quienes tienen más años en la empresa pueden sentirse más comprometidos.

Hipotesis: Se espera que los empleados con menor antigüedad tengan una mayor probabilidad de rotación en comparación con aquellos que llevan más tiempo en la empresa, ya que aún no han desarrollado lealtad a la empresa.

  1. Equilibrio Trabajo-Vida:

Relación: Un bajo equilibrio entre el trabajo y la vida personal puede generar insatisfacción y estrés, lo que motiva a los empleados a buscar trabajos con mejores condiciones.

Hipotesis: Se espera que los empleados con un bajo equilibrio entre el trabajo y la vida personal tengan una mayor tasa de rotación en comparación con aquellos que perciben un mejor balance, ya que los empleados buscarían mejores condiciones.

PUNTO 2.

CUALITATIVAS:

##  [1] "Rotación"                    "Edad"                       
##  [3] "Viaje_de_Negocios"           "Departamento"               
##  [5] "Distancia_Casa"              "Educación"                  
##  [7] "Campo_Educación"             "Satisfacción_Ambiental"     
##  [9] "Genero"                      "Cargo"                      
## [11] "Satisfación_Laboral"         "Estado_Civil"               
## [13] "Ingreso_Mensual"             "Trabajos_Anteriores"        
## [15] "Horas_Extra"                 "Porcentaje_aumento_salarial"
## [17] "Rendimiento_Laboral"         "Años_Experiencia"           
## [19] "Capacitaciones"              "Equilibrio_Trabajo_Vida"    
## [21] "Antigüedad"                  "Antigüedad_Cargo"           
## [23] "Años_ultima_promoción"       "Años_acargo_con_mismo_jefe"

CUANTITATIVAS:

##  Ingreso_Mensual   Antigüedad     Equilibrio_Trabajo_Vida
##  Min.   : 1009   Min.   : 0.000   Min.   :1.000          
##  1st Qu.: 2911   1st Qu.: 3.000   1st Qu.:2.000          
##  Median : 4919   Median : 5.000   Median :3.000          
##  Mean   : 6503   Mean   : 7.008   Mean   :2.761          
##  3rd Qu.: 8379   3rd Qu.: 9.000   3rd Qu.:3.000          
##  Max.   :19999   Max.   :40.000   Max.   :4.000

Interpretaciones de la Rotacion:

  • Si hay más empleados que no rotan, la empresa es estable.

PUNTO 3.

PUNTO 4.

CONCLUSIONES:

El análisis de las variables Horas Extras, Viaje de Negocios, Estado Civil, Ingreso Mensual, Antigüedad en la Empresa y Equilibrio Trabajo-Vida ha permitido identificar factores clave que influyen en la rotación de los empleados. Con base en estos hallazgos, se proponen las siguientes estrategias para reducir la rotación y mejorar la retención del talento:

  1. Regulación de las Horas Extras y Equilibrio Trabajo-Vida:

    • Implementar límites en la cantidad de horas extras permitidas por empleado.

    • Reorganizar los turnos de trabajo para distribuir mejor la carga laboral.

    • Ofrecer horarios flexibles o días de descanso adicionales a quienes realicen horas extra de forma frecuente.

    • Desarrollar programas de bienestar y salud mental que ayuden a los empleados a manejar el estrés y mejorar su calidad de vida.

  2. Optimización del Viaje de Negocios:

    • Implementar políticas de rotación de viajes para distribuir la carga entre diferentes empleados.

    • Ofrecer compensaciones adicionales o beneficios (como días de descanso) para quienes viajan con frecuencia.

    • Promover herramientas tecnológicas que permitan reducir la necesidad de viajes físicos, como reuniones virtuales.

  3. Estrategias según el Estado Civil:

    • Diseñar beneficios que incentiven la permanencia de los empleados solteros, como oportunidades de crecimiento profesional y bonos de retención.

    • Brindar estabilidad laboral y apoyo en conciliación familiar para empleados casados o con hijos, como permisos parentales extendidos y horarios flexibles.

  4. Mejorar el Ingreso Mensual:

    • Revisar y ajustar la escala salarial de la empresa para que sea competitiva en el mercado.

    • Ofrecer bonos por desempeño y beneficios adicionales que complementen el salario.

    • Crear planes de desarrollo profesional que permitan a los empleados aumentar sus ingresos con el tiempo.

  5. Fomento de la Lealtad y Permanencia:

    • Implementar programas de mentoría y acompañamiento para empleados nuevos, facilitando su integración y sentido de pertenencia.

    • Desarrollar planes de carrera que incentiven a los empleados a proyectar su futuro dentro de la empresa.

    • Otorgar incentivos por antigüedad, como aumentos salariales, bonos de lealtad o beneficios exclusivos para empleados con mayor tiempo en la empresa.

PUNTO 5.

## 
## Call:
## glm(formula = Rotación ~ Viaje_de_Negocios + Estado_Civil + 
##     Horas_Extra + Ingreso_Mensual + Antigüedad + Equilibrio_Trabajo_Vida, 
##     family = binomial, data = df)
## 
## Coefficients:
##                              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
## (Intercept)                -3.963e-01  3.719e-01  -1.066 0.286583    
## Viaje_de_NegociosNo_Viaja  -1.276e+00  3.481e-01  -3.666 0.000246 ***
## Viaje_de_NegociosRaramente -6.547e-01  1.797e-01  -3.643 0.000269 ***
## Estado_CivilDivorciado     -2.827e-01  2.294e-01  -1.232 0.217957    
## Estado_CivilSoltero         8.754e-01  1.697e-01   5.159 2.48e-07 ***
## Horas_ExtraSi               1.431e+00  1.567e-01   9.129  < 2e-16 ***
## Ingreso_Mensual            -9.961e-05  2.451e-05  -4.064 4.83e-05 ***
## Antigüedad                 -4.520e-02  1.828e-02  -2.473 0.013407 *  
## Equilibrio_Trabajo_Vida    -2.526e-01  1.075e-01  -2.351 0.018725 *  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 1298.6  on 1469  degrees of freedom
## Residual deviance: 1095.6  on 1461  degrees of freedom
## AIC: 1113.6
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 5

Factores más significativos (Pr(>|z|) < 0.05):

Los empleados que NO VIAJAN por negocios tienen menos probabilidad de rotación.

  • Viaje_de_NegociosNo_Viaja (-1.276, p = 0.000246): Los empleados que no viajan tienen una menor probabilidad de rotación en comparación con los que viajan frecuentemente.

Los empleados que viajan RARAMENTE también tienen menos probabilidad de rotación.

Viaje_de_NegociosRaramente (-0.654, p = 0.000269): Los empleados que viajan raramente también presentan menos rotación en comparación con los que viajan frecuentemente.

Los empleados SOLTEROS tienen MAYOR probabilidad de rotación.

  • Estado_CivilSoltero (0.875, p = 2.48e-07): Los empleados solteros tienen una mayor probabilidad de rotación en comparación con los casados.

Los empleados que hacen HORAS EXTRA tienen MAYOR probabilidad de rotación.

  • Horas_ExtraSi (1.431, p < 2e-16): Si un empleado trabaja horas extra, su probabilidad de rotación aumenta significativamente.

A medida que aumenta el INGRESO MENSUAL, la probabilidad de rotación disminuye.

  • Ingreso_Mensual (-0.0000996, p = 4.83e-05): Aunque el coeficiente es pequeño, indica que los empleados con mayor salario tienen menos probabilidad de rotación.

A mayor ANTIGÜEDAD, menor rotación.

  • Antigüedad (-0.045, p = 0.0134): Los empleados con más tiempo en la empresa tienen menor probabilidad de rotación.

Un mejor EQUILIBRIO ENTRE TRABAJO Y VIDA disminuye la rotación.

  • Equilibrio_Trabajo_Vida (-0.253, p = 0.0187): Los empleados que perciben un mejor balance entre su trabajo y vida personal tienen menos probabilidad de renunciar.

Factores NO Significativos (Pr(>|z|) > 0.05)

Estado_CivilDivorciado (-0.282, p = 0.218): Ser divorciado no tiene un efecto estadísticamente

PUNTO 6.

##            Umbral  Accuracy Sensitivity Specificity  F1_Score
## Accuracy     0.10 0.5659864   0.5174371 0.818565401 0.6666667
## Accuracy1    0.15 0.6836735   0.6715328 0.746835443 0.7807638
## Accuracy2    0.20 0.7591837   0.7793998 0.654008439 0.8444640
## Accuracy3    0.25 0.8040816   0.8532036 0.548523207 0.8795987
## Accuracy4    0.30 0.8367347   0.9132198 0.438818565 0.9036918
## Accuracy5    0.35 0.8476190   0.9432279 0.350210970 0.9121569
## Accuracy6    0.40 0.8503401   0.9610706 0.274261603 0.9150579
## Accuracy7    0.45 0.8503401   0.9708029 0.223628692 0.9158378
## Accuracy8    0.50 0.8469388   0.9789132 0.160337553 0.9147404
## Accuracy9    0.55 0.8489796   0.9894566 0.118143460 0.9166041
## Accuracy10   0.60 0.8476190   0.9967559 0.071729958 0.9164802
## Accuracy11   0.65 0.8455782   0.9975669 0.054852321 0.9155192
## Accuracy12   0.70 0.8408163   0.9983779 0.021097046 0.9132047
## Accuracy13   0.75 0.8394558   1.0000000 0.004219409 0.9126573
## Accuracy14   0.80 0.8387755   1.0000000 0.000000000 0.9123196
## Accuracy15   0.85 0.8387755   1.0000000 0.000000000 0.9123196
## Accuracy16   0.90 0.8387755   1.0000000 0.000000000 0.9123196
## [1] "El mejor umbral para el modelo logístico es: 0.25 con un promedio de métricas de: 0.7353"

INTERPRETACION UMBRAL:

El análisis del modelo de predicción de rotación revela que la selección del umbral de clasificación es fundamental para equilibrar la sensibilidad y la precisión del sistema. Cuando se establece un umbral bajo (0.1–0.2), el modelo prioriza la identificación de la mayor cantidad posible de casos reales de rotación, lo que resulta en una alta tasa de detección. Sin embargo, esto conlleva un mayor riesgo de falsos positivos, es decir, clasificar erróneamente a empleados que, en realidad, no tienen intención de dejar la empresa. Por el contrario, un umbral alto (0.5–0.6) aumenta la precisión, asegurando que la mayoría de las predicciones positivas sean correctas, pero puede pasar por alto empleados que sí están en riesgo de rotación (falsos negativos).

El umbral óptimo se identificó en 0.25, con un promedio de métricas de 0.7353, lo que indica un equilibrio adecuado entre la capacidad del modelo para predecir correctamente los casos de rotación y minimizar los errores de clasificación. Este balance permite a la empresa tomar decisiones más confiables sin sacrificar ni la detección temprana ni la exactitud.

Además, el modelo confirma que ciertas variables tienen un impacto significativo en la probabilidad de rotación, entre ellas:

  • Factores laborales: Frecuencia de viajes de negocios, horas extras, nivel de ingreso mensual y antigüedad en la empresa.

  • Factores personales y de bienestar: Estado civil y equilibrio entre la vida personal y laboral.

Estos hallazgos proporcionan una base sólida para diseñar estrategias de retención proactivas. Por ejemplo:

  • Si el modelo señala que las largas jornadas y el desequilibrio trabajo-vida aumentan la rotación, la empresa podría implementar políticas de flexibilidad horaria, programas de gestión del estrés o incentivos para promover un mejor balance.

  • Si los viajes frecuentes o el bajo ingreso son factores determinantes, se podrían revisar las compensaciones económicas o ajustar las políticas de desplazamiento.

En conclusión, este modelo no solo predice riesgos de rotación, sino que también orienta intervenciones estratégicas basadas en datos. Al aplicar estos insights, la organización puede reducir costos asociados a la pérdida de talento, mejorar la satisfacción laboral y optimizar sus políticas de recursos humanos de manera efectiva y sostenible.

PUNTO 7.

Riesgo Bajo

##   Estado_Civil Horas_Extra Equilibrio_Trabajo_Vida Ingreso_Mensual Antigüedad
## 1       Casado          No                       5            8000         10
##   Viaje_de_Negocios Probabilidad Prediccion
## 1         Raramente        0.448       Baja

Riesgo Alto

##   Estado_Civil Horas_Extra Equilibrio_Trabajo_Vida Ingreso_Mensual Antigüedad
## 1      Soltero          Si                       1             500          1
##   Viaje_de_Negocios Probabilidad Prediccion
## 1          No_Viaja        0.756       Alta

Riesgo Medio

##   Estado_Civil Horas_Extra Equilibrio_Trabajo_Vida Ingreso_Mensual Antigüedad
## 1      Soltero          Si                       2            3000          3
##   Viaje_de_Negocios Probabilidad Prediccion
## 1         Raramente        0.636      Medio

PUNTO 8.

El modelo predictivo de rotación de empleados es una herramienta clave para la gestión del talento dentro de una organización. Su aplicación puede generar múltiples beneficios estratégicos, entre ellos:

  • Permite detectar qué características aumentan la probabilidad de rotación, como bajos niveles de equilibrio trabajo-vida, bajos ingresos o la necesidad de realizar viajes frecuentes por trabajo. Con esta información, la empresa puede ajustar políticas laborales, ofreciendo incentivos o flexibilizando horarios para reducir la rotación.

  • Mejora la experiencia del empleado, aumentando la satisfacción laboral y reduciendo costos asociados a la contratación y capacitación de nuevo personal.

  • Permite a los departamentos de recursos humanos enfocar esfuerzos en los empleados más propensos a renunciar, en lugar de aplicar estrategias generales que pueden no ser efectivas.

  • Ayuda a predecir futuras necesidades de contratación y planificar con anticipación la gestión del talento.

  • Al reducir la rotación y mejorar las condiciones laborales, la empresa fomenta un ambiente de trabajo estable y positivo.

  • Se incrementa el compromiso y la motivación de los empleados, mejorando la productividad y el desempeño general.