Actividad_2

Ejercicio 2

Seleccion de Variables e Hipótesis

1. Ingresos:

Argumento: el nivel de ingresos de la compañia determina el nivel de satisfacción del empleado, debido a que el empleado mejor remunerado, se dificultará el mismo o mejor pago en otra compañia Hipotesis: a mayor nivel de ingresos, menor es la rotación

2. Edad:

Argumento: la edad se encuentra relacionada con la estabildad laboral y profesional Hipotesis: a mayor edad menor es la rotación

3. Trabajos Anteriores:

Argumento: El cambio de trabajo constante demuestra inestabilidad laboral Hipotesis: Se espera que a mayor trabajos ateriores, mayor es la rotación

4. Educacion:

Argumento: La formación demuestra una idea clara de los objetivos laborales, oportinidades y nuevos retos Hipotesis: Se espera que a mayor educación, mayor rotación

5. Genero:

Argumento: el genero tiene causalidad en la rotación, por terminos de maternidad y formacion de familia Hipotesis: Se espera que las mujeres tengan menor rotación que los hombres

6. Estado Civil

Argumento: La persona al tener con quien tomar las decisiones, dificulta la toma de decisiones arriesgadas debido a que esta debe ser compartida Hipotesis: Se espera que los hombres casados, tengan menor rotacion

Cuantitativas

library(readxl)
datos<- read_excel("C:/Users/Faber.Hurtado/OneDrive - insidemedia.net/Documents/Maestria Javeriana/Metodos y Simulacion estadistica/Modulo 2/Datos_Rotacion.xlsx")
View(datos)
head(datos)

## # A tibble: 6 x 24
##   Rotación  Edad `Viaje de Negocios` Departamento Distancia_Casa Educación
##   <chr>    <dbl> <chr>               <chr>                 <dbl>     <dbl>
## 1 Si          41 Raramente           Ventas                    1         2
## 2 No          49 Frecuentemente      IyD                       8         1
## 3 Si          37 Raramente           IyD                       2         2
## 4 No          33 Frecuentemente      IyD                       3         4
## 5 No          27 Raramente           IyD                       2         1
## 6 No          32 Frecuentemente      IyD                       2         2
## # ... with 18 more variables: Campo_Educación <chr>,
## #   Satisfacción_Ambiental <dbl>, Genero <chr>, Cargo <chr>,
## #   Satisfación_Laboral <dbl>, Estado_Civil <chr>, Ingreso_Mensual <dbl>,
## #   Trabajos_Anteriores <dbl>, Horas_Extra <chr>,
## #   Porcentaje_aumento_salarial <dbl>, Rendimiento_Laboral <dbl>,
## #   Años_Experiencia <dbl>, Capacitaciones <dbl>,
## #   Equilibrio_Trabajo_Vida <dbl>, Antigüedad <dbl>, ...

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(hrbrthemes)
p <- datos %>%
  ggplot( aes(x=datos$Ingreso_Mensual, fill=datos$Rotación)) +
    geom_histogram( color="#e9ecef", alpha=0.6, position = 'identity') +
    scale_fill_manual(values=c("#69b3a2", "#404080")) +
    theme_ipsum() +
    labs(fill="")
p

ggplot(datos, aes(x=Rotación, y=Ingreso_Mensual, fill=Rotación)) + 
    geom_boxplot()+xlab("Ingreso Mensual vs Rotación")

ggplot(datos, aes(x=Rotación, y=Edad, fill=Rotación)) + 
    geom_boxplot()+xlab("Edad vs Rotación")

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(hrbrthemes)
p <- datos %>%
  ggplot( aes(x=datos$Edad, fill=datos$Rotación)) +
    geom_histogram( color="#e9ecef", alpha=0.6, position = 'identity') +
    scale_fill_manual(values=c("#69b3a2", "#404080")) +
    theme_ipsum() +
    labs(fill="")
p

p <- ggplot(data=datos, aes(x=Trabajos_Anteriores, group=Rotación, fill=Rotación)) +
    geom_density(adjust=1.5, position="fill") +
    theme_ipsum()
p

library(ggstatsplot)
library(tidyverse)

plt <- ggbetweenstats(
  data = datos,
  x = Rotación,
  y = Trabajos_Anteriores
)

plt

## Cualitativas

ggplot(datos, aes(x=Educación, fill=Rotación )) + 
  geom_bar( ) +
  scale_fill_hue(c = 40) +
  theme(legend.position="none")

ggplot(datos, aes(x=Genero, fill=Rotación )) + 
  geom_bar( ) +
  scale_fill_hue(c = 40) +
  theme(legend.position="none")

ggplot(datos, aes(x=Estado_Civil, fill=Rotación )) + 
  geom_bar( ) +
  scale_fill_hue(c = 40) +
  theme(legend.position="none")

### Analisis Univariado