Modelo Logístico Rotación
Juan David Torres y Manuel Jose Lopez
2025-04-03
Primera parte
Introducción
La analítica de personas, o People Analytics, es una herramienta clave para las empresas, ya que permite analizar datos relacionados con sus empleados para tomar decisiones más informadas. Uno de los problemas más comunes que enfrentan las organizaciones es la rotación de personal, es decir, cuando los empleados dejan la empresa. Una rotación alta puede generar costos elevados en reclutamiento y capacitación, afectar el clima laboral y disminuir la productividad. Por eso, entender qué factores influyen en la rotación es fundamental para que las empresas puedan anticiparse y tomar acciones preventivas.
En este análisis, contamos con una base de datos que incluye información sobre empleados que han permanecido en la empresa y otros que han decidido irse. Estos datos incluyen variables como edad, satisfacción en el trabajo e ingresos. Con esta información, desarrollaremos un modelo de regresión logística que nos permitirá predecir la probabilidad de que un empleado renuncie, ayudando así a la empresa a identificar riesgos y mejorar su estrategia de retención.
Selección de variables
Variables cuantitativas
Edad: Es usual que en las organizaciones las personas con menos edad sean las que más roten, a diferencia de las personas con mayor edad. Esto se debe a que entra en juego la experiencia laboral, alguien mayor ha tenido más experiencia en el mundo laboral que una persona joven. Esto hace que se retire primero un trabajador joven que uno mayor.
Ingreso mensual: La rotación laboral tiene una relación directa con el ingreso mensual, siendo una de las razones más comunes, ya que la principal razón para mantener un empleo es por la paga que recibirán. Si el trabajador no está satisfecho con su ingreso mensual, va a buscar otro empleo que sí satisfaga ese criterio, a diferencia de aquel que esté cómodo y satisfecho con su ingreso mensual.
Porcentaje de aumento salarial: Siendo el ingreso la principal razón para mantener un empleo, de la misma forma lo es el aumento salarial, ya que día a día tenemos exigencias económicas. Si en nuestro empleo el porcentaje de aumento salarial es muy bajo y no cumple con las expectativas del trabajador, este buscará empleo en otras partes hasta encontrar una que sí cumpla con los requisitos. Esa es la relación con la rotación del personal.
Variables cualitativas
Satisfacción ambiental: Una persona que esté satisfecha con el espacio en el que trabaja es más probable que permanezca en el puesto; así que, a menor grado de satisfacción, más probabilidad de que rote.
Satisfacción laboral: Los empleados que tienen una buena relación con las otras personas en su ambiente, con sus compañeros y con sus jefes, es más probable que continúen en su trabajo. Por otro lado, si los trabajadores se sienten insatisfechos o incómodos en su puesto, buscarán rotar de trabajo.
La satisfacción ambiental y laboral clasifican en una escala numérica que representa un nivel de satisfacción: 1 (Muy insatisfecho), 2 (Insatisfecho), 3 (Satisfecho) y 4 (Muy satisfecho)
Educación: Al tener un mayor grado de educación, les es más fácil a las personas conseguir otro tipo de empleo, por lo que se espera que la rotación sea mayor entre mejor educación tengan.
El nivel educativo está clasificado también en escala numérica que representa el nivel educativo alcanzado: 1 (primaria), 2 (Bachillerato), 3 (Técnico/Tecnólogo), 4 (Profesional) y 5 (Especialización)
Análisis univariado
Cuantitativas
Ingreso: La mayor parte de los trabajadores gana entre 2000 y 4000 dólares, seguido inmediatamente por los trabajadores entre 4000 y 6000 dólares. Se ve una tendencia donde entre mayor es el salario menor es la cantidad de trabajadores.
Edad: el histograma muestra la distribución de los empleados por grupos de edad. Se aprecia una mayor concentración en los rangos de edad comprendidos entre los 25 y 40 años.
Porcentaje de aumento salarial: A los trabajadores en su mayoría les aumentaron el salario entre un 11% y un 12%. Seguido por los trabajadores que les aumentaron entre un 12% y un 14%. A medida que va a aumentando el aumento salarial son menos las personas que lo reciben
Cualitativas
Educación: Esta gráfica de barras horizontales muestra la distribución de los empleados por nivel educativo. Predomina el nivel técnico o tecnológico, seguido por el bachillerato. Los niveles de educación superior (profesional y especialización) tienen una menor representación.
Satisfacción laboral: La gráfica de barras muestra la distribución de los empleados según su nivel de satisfacción laboral. Se observa una tendencia hacia la satisfacción, con una mayor concentración en las categorías de “satisfecho” y “muy satisfecho”.
Satisfacción ambiental: Similar a la anterior, esta gráfica muestra una distribución similar en cuanto a la satisfacción ambiental, con una mayoría de empleados reportando estar satisfechos o muy satisfechos con su entorno laboral.
Análisis Bivariado
Cuantitativas vs Rotación
Cualitativas vs Rotación
Comparación frente a la hipotesis y prioridad de las variables
| Variables | Resultado | Prioridad |
|---|---|---|
| Edad | Se puede encontrar una relación ligeramente significativa debido a que hay una diferencia del 11% aproximadamente, que equivale a una diferencia de 4 años, sin embargo, 4 años no es una diferencia en edad tan importante así que puede no ser tan importante | 2 |
| Ingreso mensual | Se observa que hay una relación entre la rotación y el ingreso mensual, mostrando que las personas que rotaron tienen un ingreso promedio (4800 USD) que es inferior a los que no rotaron en un 43% aproximadamente. Esto va de acuerdo con la hipótesis planteada. | 5 |
| Porcentaje aumento salarial | No se observa una relación entre la rotación y el porcentaje de aumento salarial, es muy similar los aumentos que recibieron las personas que rotaron y las que no, con una diferencia de apenas el 0,008%. No apoya la hipótesis que habíamos planteado. | 1 |
| Educacion | No se observa una relación fuerte entre la educación y la rotación, los que más rotan son los que tienen educación primaria, sin embargo, no es muy diferente a las demás categorías. Los que menos rotan son los que tienen especialidad. No apoya la hipótesis que habíamos planteado. | 2 |
| Satisfaccion laboral | Se observa que hay relación entre la rotación y la satisfacción laboral, donde las personas que más rotan son las que están muy insatisfechas, con un porcentaje mayor a las otras categorías. Esto va de acuerdo con la hipótesis planteada. | 4 |
| Satisfaccion ambiental | Se observa una relación entre la rotación y la satisfacción ambiental, donde las personas en la categoría muy insatisfechas son las que más rotan con un mayor porcentaje, y menor porcentaje en las otras categorías. Si apoya la hipótesis que se planteó. | 4 |
Estrategias para disminuir la rotación de la empresa
La información esta adaptada del siguiente Prompt de ChatGPT:
Ingreso: Para reducir la rotación laboral por temas salariales, creemos que es clave revisar y ajustar los sueldos para que sean competitivos en el mercado. Esto incluye implementar incrementos según las expectativas del sector y el desempeño individual. También es importante ofrecer una estructura de compensación atractiva con bonificaciones, incentivos por rendimiento y beneficios adicionales. Estas acciones pueden aumentar la satisfacción y reducir la intención de cambiar de trabajo.
Satisfacción laboral: Para disminuir la rotación causada por la insatisfacción laboral, proponemos realizar encuestas periódicas para entender las necesidades y preocupaciones de los empleados y ajustar las condiciones según esos resultados. Además, es fundamental mejorar el ambiente de trabajo, asegurando que el entorno físico sea cómodo y seguro, y fomentando una cultura organizacional positiva.
Satisfacción ambiental: Para reducir la rotación relacionada con el entorno de trabajo, concluimos que es necesario mejorar la percepción y las experiencias de los empleados en el espacio laboral. Esto se puede lograr optimizando el área de trabajo con un entorno más cómodo y agradable, incluyendo plantas, muebles ergonómicos, espacios para el descanso y una mejor iluminación. También es importante fortalecer el clima organizacional, promoviendo la interacción, el apoyo mutuo, la comunicación abierta, el respeto, la inclusión y una colaboración sana entre el equipo.
Edad (agregado despues del analísis con el modelo logistico): Para reducir la rotación considerando la edad, es clave ofrecer beneficios y oportunidades alineadas con cada etapa profesional. Los empleados jóvenes valoran el aprendizaje y la flexibilidad, mientras que los de mayor edad priorizan estabilidad y reconocimiento. Implementar programas de desarrollo, esquemas de trabajo flexible y una cultura inclusiva puede aumentar la satisfacción y retención del talento en todas las generaciones.
Segunda parte
Modelo logistico con todas las variables
| Variable | Estimación | Error Estándar | Valor z | Pr(>|z|) | Signif. |
|---|---|---|---|---|---|
| (Intercept) | 1.6998 | 0.5269 | 3.23 | 0.0013 | ** |
| Edad | -0.0330 | 0.0099 | -3.33 | 0.0009 | *** |
| Satisfaccion_Ambiental | -0.2763 | 0.0666 | -4.15 | 0.0000 | *** |
| Satisfaccion_Laboral | -0.2693 | 0.0657 | -4.10 | 0.0000 | *** |
| Ingreso_Mensual | -0.0001 | 0.0000 | -4.15 | 0.0000 | *** |
| Educacion | 0.0089 | 0.0734 | 0.12 | 0.9035 | |
| Porcentaje_aumento_salarial | -0.0141 | 0.0203 | -0.70 | 0.4862 | |
| Nota: | |||||
| Significancia: ‘’ < 0.001, ’’ < 0.01, ’’ < 0.05, ‘.’ < 0.1 |
Modelo logistico Final
Después de una verificación con el modelo logístico entrega las siguientes variables como las más relevantes: Edad, Ingreso, Satisfacción laboral y Satisfacción Ambiental. Todas tienen el nivel más alto de relevancia posible, lo interesante es que la gran mayoría estan de acuerdo con el análisis bivariado que se realizó, la única variable que tiene diferencia es la edad, que la teníamos con una importancia baja y el modelo dice que tiene una importancia alta. Las otras dos variables de porcentaje de aumento salarial y de educación no tienen relevancia.
| Variable | Estimación | Error Estándar | Valor z | Pr(>|z|) | Signif. |
|---|---|---|---|---|---|
| (Intercept) | 1.5014 | 0.4018 | 3.74 | 2e-04 | *** |
| Edad | -0.0329 | 0.0097 | -3.40 | 7e-04 | *** |
| Satisfaccion_Ambiental | -0.2751 | 0.0665 | -4.14 | 0e+00 | *** |
| Satisfaccion_Laboral | -0.2697 | 0.0656 | -4.11 | 0e+00 | *** |
| Ingreso_Mensual | -0.0001 | 0.0000 | -4.13 | 0e+00 | *** |
| Nota: | |||||
| Significancia: ‘’ < 0.001, ’’ < 0.01, ’’ < 0.05, ‘.’ < 0.1 |
Edad: Nos muestra que por cada año adicional de edad la probabilidad de rotación disminuye un 3,29%. Indicando que los empleados más jóvenes tienen mayor riesgo de rotar.
Satisfacción Laboral y Ambiental: Muestra efectos similares indicando que a medida que aumenta la satisfacción la rotación disminuye aproximadamente entre un 26% y un 27%. Lo que significa que a menor grado de satisfacción mayor probabilidad hay de rotar.
Ingreso: para este el coeficiente muestra un porcentaje por cada dólar adicional de ingreso, pero para hacer más sencilla la interpretación vamos a expresar que por cada 500 dólares de ingreso extra la probabilidad de rotar es 5% menor. Indicando que a menor nivel de ingreso mayor probabilidad de rotar.
Maximizar el umbral de desempeño
Los cuatro gráficos muestran cómo cambia la clasificación de los casos según el ajuste del umbral. La gráfica de la métrica compuesta es útil para identificar el umbral óptimo, ya que combina los tres indicadores principales: exactitud, sensibilidad y especificidad. El objetivo es encontrar el punto donde esta gráfica alcanza su valor máximo, logrando un equilibrio entre identificar los casos positivos y minimizar los errores, con el mejor desempeño general.
En este caso, el umbral que mejor ajusta el modelo es 0.24, ya que ofrece un buen balance entre todas las métricas. Sin embargo, en este análisis es más importante la sensibilidad, es decir, identificar correctamente los casos positivos, ya que pasar por alto un caso donde un empleado efectivamente vaya a rotar ser perjudicial. Por esta razón, en lugar de elegir únicamente el umbral de 0.20, es más conveniente elegir en un rango entre 0.2 y 0.24 que son las áreas sombreadas. En lo personal escogemos un umbral de 0.20 priorizando un mejor rendimiento en la métrica de sensibilidad sin dejar de lado un rendimiento adecuado en las otras métricas.
Matriz de confusión del modelo
El umbral es el punto de partida para la clasificación, una vez realizado el ajuste el umbral de referencia que tenemos es de 0,22. Esto significa que si la probabilidad estimada supera los 0,22, el caso se clasifica como que va a rotar, en el caso contrario, se clasifica como que no va a rotar. Con esto se construye la matriz de confusión que permite identificar que tan bien se están clasificando los casos, identificando los falsos positivos y los falsos negativos.
| No | Si | |
|---|---|---|
| Observación Real | ||
| No | 926 | 307 |
| Si | 114 | 123 |
| Nota: | ||
| Umbral de clasificación: 0.20 | ||
Metricas de Desempeño
Las métricas nos ayudan a evaluar que tan bueno es el modelo para clasificar a los empleados, en este caso el modelo tiene un muy buen desempeño en la clasificación en especificidad que son los verdaderos negativos con un 75% y un desempeño adecuado en la sensibilidad que son la tasa de verdaderos positivos con un 51%.
Desempeño = (VP + VN) / Total: El modelo predice bien el 71% de los casos
Sensibilidad = VP / (VP + FN): El modelo predice bien el 51% de los positivos
Especificidad = VN / (VN + FP): El modelo predice bien el 75% de los negativos
Métrica compuesta = (Desempeño + Sensibilidad + Especificidad) / 3
Aplicación y escenarios
Escenarios de Predicción de Rotación
| Bajo Riesgo | Riesgo Medio | Alto Riesgo |
|---|---|---|
| Edad: 40 años | Edad: 30 años | Edad: 22 años |
| Satisfacción Ambiental: Muy satisfecha (4) | Satisfacción Ambiental: Satisfecha (3) | Satisfacción Ambiental: Insatisfecha (2) |
| Satisfacción Laboral: Muy satisfecha (4) | Satisfacción Laboral: Insatisfecha (2) | Satisfacción Laboral: Muy Insatisfecha (1) |
| Ingreso Mensual: $4,500 | Ingreso Mensual: $3,800 | Ingreso Mensual: $3,000 |
Aplicación
Puedes acceder a la aplicación interactiva para calcular la probabilidad de rotación en el siguiente enlace:
Utilidad el modelo
1. Reducción de costos en procesos de selección y contratación
El proceso de selección y contratación de nuevos empleados es costoso y demanda tiempo. Cada vez que un trabajador deja la empresa, esta debe invertir en la búsqueda, selección y capacitación de un reemplazo, lo que representa una pérdida de recursos. Con un modelo que prediga qué empleados tienen mayor probabilidad de rotación, la empresa puede anticiparse a estos cambios y aplicar estrategias de retención para disminuir la salida de talento clave, reduciendo así la necesidad de contratar y capacitar nuevos empleados constantemente.
2. Aumento en la productividad y eficiencia operativa
Una alta rotación de personal genera interrupciones en los procesos, afecta la estabilidad de los equipos y provoca una pérdida de conocimiento valioso dentro de la empresa. Al predecir qué empleados podrían renunciar, la organización puede implementar estrategias para retenerlos y evitar estos efectos negativos. Un equipo estable mantiene la continuidad en el trabajo, mejora la eficiencia operativa y contribuye a un mejor desempeño general de la empresa, lo que a su vez impacta de manera positiva en los resultados financieros.
3. Mejora del clima organizacional y satisfacción laboral
Si el modelo identifica que ciertos factores, como la insatisfacción laboral o condiciones salariales poco competitivas, influyen en la rotación, la empresa puede tomar medidas para mejorar el ambiente de trabajo antes de que esto se traduzca en renuncias. Ajustes en la compensación, oportunidades de desarrollo profesional y mejoras en la cultura organizacional pueden ayudar a fortalecer el compromiso de los empleados. Programas como Great Place to Work (GPTW) pueden ser herramientas útiles para diagnosticar y mejorar el clima laboral, generando un entorno donde los empleados se sientan más motivados y menos propensos a dejar la empresa.