Actividad 2
Wilfredo Gomez
2022-03-07
library(readxl)
Datos =read_excel("C:/Users/Wilfredo Gomez/iCloudDrive/Downloads/Maestria/Metodos y Simulacion/Material Clase/Actividad 2/Datos_Rotacion copy.xlsx")
names(Datos)## [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"1. Seleccionar 3 variables categóricas (distintas de rotación) y 3 variables cuantitativas, que consideren estén relacionadas con la rotación. Nota: Justificar por que estas variables están relacionadas y que tipo de relación se espera (Hipótesis). Ejemplo: Se espera que las horas extra se relacionen con la rotación ya que las personas podrían desgastarse mas al trabajar horas extra y descuidan aspectos personales. La hipótesis es que las personas que trabajan horas extra tienen mayor posibilidad de rotar que las que no trabajan extra. (serian 6, una por variable).
Variables Categóricas :
Satisfacción Laboral: H1 Las personas que estan satisfechas laboralmente tienen menos posibilidad de presentar una rotación, debido a que puedan generar mas compromiso con la compañia
Cargo: H2 Los cargos operativos tienden a tener rotaciones mas altas por la variedad de la demanda en el mercado laboral
Estado Civil: H3 Las personas solteras tendrian mayor rotación, por que en general sus familias no dependen de la estabilidad laboral por lo que les cuesta menos cambiar de trabajo
Variables Cuantitativas:
Edad: H4 Las personas jovenes tienden a tener mayor rotación por que a medidad que adquieren experiencia buscan nuevas oportunidades
Distancia_Casa: H5 A mayor distancia a casa las personas tienen a rotar mas para buscar oportunidades en lugares donde el tiempo de desplazamiento sea menor.
Porcentaje_aumento_salarial: H6 A bajos porcentajes de aumento salarial se tiene mayor posibilidad de rotación pues las personas no sienten valoración de su trabajo respecton a su pago.
2. Realizar un análisis univariado (caracterización). Nota: Los indicadores o gráficos se usan dependiendo del tipo de variable (cuanti o cuali). Incluir interpretaciones de la rotación.
require(ggplot2)
require(ggpubr)
g0=ggplot(Datos,aes(x=Rotación))+geom_bar()+theme_bw()
g0
TablaRot=prop.table(table(Datos$Rotación))*100
TablaRot##
## No Si
## 83.87755 16.12245#Categóricas
g1=ggplot(Datos, aes(x=Satisfación_Laboral))+geom_bar()+theme_bw()
g2=ggplot(Datos, aes(x=Cargo))+geom_bar()+theme_bw()+theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
g3=ggplot(Datos, aes(x=Estado_Civil))+geom_bar()+theme_bw()
ggarrange(g1,g2,g3,labels=c("A","B","C"),ncol=2,nrow=2)
#Satisfaccion Laboral
Tablag1=prop.table(table(Datos$Satisfación_Laboral))*100
Tablag1##
## 1 2 3 4
## 19.65986 19.04762 30.06803 31.22449#Satisfaccion Laboral
Tablag2=prop.table(table(Datos$Cargo))*100
Tablag2##
## Director_Investigación Director_Manofactura Ejecutivo_Ventas
## 5.442177 9.863946 22.176871
## Gerente Investigador_Cientifico Recursos_Humanos
## 6.938776 19.863946 3.537415
## Representante_Salud Representante_Ventas Tecnico_Laboratorio
## 8.911565 5.646259 17.619048#Estado Civil
Tablag3=prop.table(table(Datos$Estado_Civil))*100
Tablag3##
## Casado Divorciado Soltero
## 45.78231 22.24490 31.97279Se observa en la gráfica A la mayoria de las personas tienen una buena satisfacción laboral (Categorias 3 y 4) alrededor del 61%, que inicialmente contrasta con la baja rotación.
Se observa en la gráfica B que el cargo con mas personal corresponde a Ejecutivo de Ventas seguido por Investigador Cientifico y por tecnico de Laboratorio, el cargo con menor cantidad de personas corresponde a Recursos humanos, en muchos de los casos no será facil identificar la operatividad de los cargos.
Se observa en la gráfica C que la población casada es la mayor y que la población divorciada es la menor, de igual manera hay un contraste inicial de esta información con la baja rotación.
#Cuantitativas
g4=ggplot(Datos,aes(x=Edad))+geom_histogram()+theme_bw()
g5=ggplot(Datos,aes(x=Distancia_Casa))+geom_histogram()+theme_bw()
g6=ggplot(Datos,aes(x=Porcentaje_aumento_salarial))+geom_histogram()+theme_bw()
ggarrange(g4,g5,g6,labels=c("D","E","F"),ncol=2,nrow=2)
edad_promedio=mean(Datos$Edad)
edad_promedio## [1] 36.92381Distancia_promedio=mean(Datos$Distancia_Casa)
Distancia_promedio## [1] 9.192517PorcentajeAumento_promedio=mean(Datos$Porcentaje_aumento_salarial)
PorcentajeAumento_promedio## [1] 15.20952library(summarytools)
descr(Datos$Edad,stats = "common")## Descriptive Statistics
## Datos$Edad
## N: 1470
##
## Edad
## --------------- ---------
## Mean 36.92
## Std.Dev 9.14
## Min 18.00
## Median 36.00
## Max 60.00
## N.Valid 1470.00
## Pct.Valid 100.00descr(Datos$Distancia_Casa,stats = "common")## Descriptive Statistics
## Datos$Distancia_Casa
## N: 1470
##
## Distancia_Casa
## --------------- ----------------
## Mean 9.19
## Std.Dev 8.11
## Min 1.00
## Median 7.00
## Max 29.00
## N.Valid 1470.00
## Pct.Valid 100.00descr(Datos$Porcentaje_aumento_salarial,stats = "common")## Descriptive Statistics
## Datos$Porcentaje_aumento_salarial
## N: 1470
##
## Porcentaje_aumento_salarial
## --------------- -----------------------------
## Mean 15.21
## Std.Dev 3.66
## Min 11.00
## Median 14.00
## Max 25.00
## N.Valid 1470.00
## Pct.Valid 100.00Se observa en la gráfica D que la población tiene en promedio una edad alrededor de los 37 años y la mayoria se ubican entre los 25 y 40 años de edad, de igual manera esto contrasta con la baja rotación
Se observa en la gráfica E que las mayoria de personas viven a menos de 10 km de casa con una mediana de alrededor a los 7 Km, de igual manera esto contrasta con la baja rotación
Se observa en la gráfica F el porcentaje de aumento salarial promedio es alrededor del 15%, se observa que la mayor parte de la pobnlación no recibe aumentos por encima del 15% lo que puede no estar muy relacionado directamente con la baja rotación como inicalmente se pensaba.
3.Realizar un análisis bivariado (siempre contra la rotación). Nota: Los indicadores y gráficos se usan dependiendo del tipo de variable (cuanti VS cuali, cuali VS cuali). Comparar los resultados con lahipótesis planteada inicialmente y determinar si los datos apoyan o no la hipótesis.
require(CGPfunctions)
g1=PlotXTabs2(Datos, `Satisfación_Laboral`,Rotación, plottype = "percent" )
g1
prop.table(table(Datos$Satisfación_Laboral,Datos$Rotación),margin = 1)*100##
## No Si
## 1 77.16263 22.83737
## 2 83.57143 16.42857
## 3 83.48416 16.51584
## 4 88.67102 11.32898g2=PlotXTabs2(Datos, `Cargo`,Rotación, plottype = "percent" )
g2
prop.table(table(Datos$Cargo,Datos$Rotación),margin = 1)*100##
## No Si
## Director_Investigación 97.500000 2.500000
## Director_Manofactura 93.103448 6.896552
## Ejecutivo_Ventas 82.515337 17.484663
## Gerente 95.098039 4.901961
## Investigador_Cientifico 83.904110 16.095890
## Recursos_Humanos 76.923077 23.076923
## Representante_Salud 93.129771 6.870229
## Representante_Ventas 60.240964 39.759036
## Tecnico_Laboratorio 76.061776 23.938224g3=PlotXTabs2(Datos, `Estado_Civil`,Rotación, plottype = "percent" )
g3
prop.table(table(Datos$Estado_Civil,Datos$Rotación),margin = 1)*100##
## No Si
## Casado 87.51857 12.48143
## Divorciado 89.90826 10.09174
## Soltero 74.46809 25.53191Se observa que a menores niveles de satisfacción personal el porcentaje de rotación es mas alto por lo que es visible una relación inversa entre las dos variables, lo anterior da correspondencia a la hipótesis.
Se observa que los cargos con mayores porcentajes de rotación corresponden a representantes de ventas, recursos humanos y tecnico de laboratorio, apriori no es tan claro el alcance operativo de los cargos de representante de ventas y recursos humanos por lo que no puede concluirse con claridad una relación directa de la operatividad del cargo y la rotación pues esta solo es visible en el caso de técnico de laboratorio, hay otra potencial relación con los cargos asociados a ventas y la rotación.
Se observa que la categoria Soltero presenta los porcentajes mas altos de rotación, sin embargo los divorciados presentan los porcentajes mas bajos de rotación que incluso los casados.La relación a priori es correspondiente a la hipótesis
g5=ggplot(Datos,aes(x=Rotación, y=Edad, fill=Rotación))+geom_boxplot()+theme_bw()
g5
g6=ggplot(Datos,aes(x=Rotación, y=Distancia_Casa, fill=Rotación))+geom_boxplot()+theme_bw()
g6
g7=ggplot(Datos,aes(x=Rotación, y=Porcentaje_aumento_salarial, fill=Rotación))+geom_boxplot()+theme_bw()
g7
Se observa que hay un comportamiento relacionado a que la tendencia de las personas que rotan esta en un rango menor al que las personas que no rotan, los valores de edad del personal que presento rotación corresponden Q1= 27,75 y Q3=39,0 con una mediana de 32,0
Se observa un comportamiento ligeramente mayor de las personas que tienden a vivir mas lejos en función de la rotación, los valores de Distancia a casa que si presentaron rotación son Q1=3 Q3=17 con una mediana de 9
Se observa que no hay un comportamiento significativamente diferencial entre el aumento salarial y la rotación, tanto para los que rotan como no rotan en función del porcentaje de aumento salarial tienen una mediana de 12, lo que se observa es una mayor concentración de los datos de Porcentaje de aumento salarial para los que rotan entre un Q1=12 y Q3=17,25
4.En las conclusiones se discute sobre cual seria la estrategia para disminuir la rotación en la empresa. Ejemplo: Mejorar el ambiente laboral, los incentivos económicos, distribuir la carga de horas extra (menos turnos y mas personal).
Para mitigar o contrarestar algunos de los comportamientos observados se proponen las siguientes estrategias:
Procesos de ascenso para empleados jovenes, ofreciendo una ruta de crecimiento en la empresa clara y objetiva con el fin de incentivar que las personas jovenes vean en la empresa un lugar donde puedan tener estabilidad y continuidad
Facilidades para personas que viven lejos de su trabajo como incentivos de transporte o alternativas de trabajo remoto que eviten los desplazamientos largo o mitiguien los costos de dichos desplazamientos
Mantener y/o potenciar dinamicas que fomenten la satisfacción laboral, que tengan en cuenta las expectativas y permitan una comunicación continua frente a sus necesidades.
Incentivar la capacitación de los trabajadores tecnicos con el fin que puedan generar apropiación con la compañia y junto con las rutas de crecimiento puedan visualizar una carrera estable dentro de la misma en función del fortalecimiento de su competitividad.
En los casos donde las relaciones no fueron contundentes como el porcentaje de aumento salarial y los cargos frente a las rotaciones se recomienda profundizar en los estudios y encontrar nuevas relaciones asociadas a los comportamientos preliminarmente observados.