1. HIPÓTESIS DE TRABAJO SOBRE ROTACIÓN LABORAL

Con base en el conjunto de datos “Rotación Laboral” se seleccionaron 6 variables: 3 cualitativas y 3 cuantitativas, para proponer una hipótesis respecto de su relación con la variable Rotación.

Selección de variables Cualitativas y Cuantitativas

Para el ejercicio propuesto se seleccionaron las variables cualitativas: Satisfacción Ambiente de trabajo, Rendimiento Laboral y Equilibrio Trabajo Vida, y las variables cuantitativas: Edad, Trabajos Anteriores y Antiguedad en el Cargo.

Variables Cualitativas:

Satisfacción Ambiente Se espera que la satisfacción en el ambiente laboral se relacione con la rotación, ya que los empleados con un nivel de satisfacción bajo en su lugar trabajo pueden ser más propensos al cambio de trabajo. La hipótesis es que las personas que no se encuentran muy satisfechas en su ambiente laboral tienen mayor posibilidad de rotar con respecto a las que se sienten muy satisfechas.

Rendimiento Laboral Con baja satisfacción en el ambiente laboral, se puede generar un mal rendimiento laboral, esta condición no permite pensar en tener oportunidades para seguir ascendiendo en la empresa. La hipótesis es que las personas con un bajo rendimiento laboral, dado por las condiciones del ambiente, buscan mejorar esa condición laboral, es por esta razón que se puede presentar mayor posibilidad de rotar que las que tienen un buen rendimiento laboral y se sienten más satisfechos en su trabajo.

Equilibrio trabajo y vida La satisfacción laboral influye de manera directa sobre la satisfacción en la vida cotidiana, esta variable evidencia el desarrollo de la persona tanto en su vida laboral como en su cotidianidad. la hipótesis que se puede generar es que las personas que perciben un desequilibrio entre su trabajo y su vida cotidiana, son más propensas a querer cambiar de trabajo y, por lo tanto, rotan más que aquellas que sienten equilibrio entre sus condiciones laborales y su vida personal,.

Variables Cuantitativas

Edad Se espera que en ciertos grupos de edad exista mayor probabilidad de rotación, ya que tiene oportunidad de buscar mejores condiciones laborales; es decir, la satisfacción de necesidades y la búsqueda de logros puede estar asociada con el ciclo vital de las personas. La hipótesis es que las personas en los grupos de edad inferiores a la media y por lo tanto más jóvenes roten más que aquellas personas en los grupos de edad superiores.

Trabajos Anteriores Si bien todas las personas cuentan con un historial laboral, en especial las personas con mayor tiempo en el mercado de trabajo, es probable que en algunas personas un mayor nñuero de trabajos indique un patrón. La hipótesis es que el grupo de personas que han tenido varios trabajos antes de llegar a la empresa tienen mayor posibilidad de rotar que aquellas que no han presentado cambios de trabajos.

Antigüedad en el cargo Se espera que la antiguedad en el cargo se relacioné con la rotación de dos maneras: por un lado, puede indicar que una mayor antiguedad en el cargo mayor satisfacción con el trabajo; por otro lado, puede indicar a que a mayor tiempo en el cargo se perciba un estancamiento laboral y por lo tanto mayor insatisfacción y deseo de cambiar de empleo. Se asumirá como hipótesis que las personas con mayor antigüedad en el cargo tienen menor probabilidad de rotar que aquellas que llevan más años en el cargo.

2. ANÁLISIS UNIVARIADO (Caracterización)

Variables cualitativas Se grafican las variables y a continuación se describen:

require(ggplot2)
## Loading required package: ggplot2
require(ggpubr)
## Loading required package: ggpubr
g1=ggplot(Rota,aes(x=`Satisfaccion_Ambiental`))+geom_bar()+theme_bw()
g2=ggplot(Rota,aes(x=`Rendimiento_Laboral`))+geom_bar()+theme_bw()
g3=ggplot(Rota,aes(x=`Equilibrio_Trabajo_Vida`))+geom_bar()+theme_bw()
ggarrange(g1, g2,g3, labels = c("A", "B","C"),ncol = 2, nrow = 2)

Satisfacción Ambiental De acuerdo con la distribución de frecuencias, en la satisfacción con el ambiente de trabajo, se puede observar que aproximadamente el 39% de los empleados perciben que su experiencia laboral actual, desde la relación individuo entorno laboral, se encuentra entre muy baja y baja. Realizando una asociación con la rotación, podemos observar que se presenta un grado de insatisfacción por parte de un sector de empleados de la empresa, ese ambiente laboral percibido puede evidenciar que para ciertas personas en la empresa las condiciones no son las mejores y por esa razón podría estar presentandose casos de rotación. Por el contrario, el restante 61% de los empleados con mejores niveles de satisfacción laboral pueden preferir continuar en la empresa en las condiciones actuales.

Rendimiento Laboral De acuerdo con la distribución de frecuencias, se observa que el 81% de los trabajadores de la empresa presentan un rendimiento laboral bajo. Este rendimiento puede estar influenciado por la insatisfacción observada en la variable anterior y por lo tanto, decidan salir de la empresa voluntariamente. De la misma manera, el 19% de los empleados de mejor rendimiento podrían relacionarse con aquellos de mayor satisfacción con el ambiente de trabajo y tal vez coincidan con aquellas que permanecen en la empresa.

Equilibrio Trabajo Vida Este aspecto es fundamental en el ámbito de la vida cotidiana ya que refleja el conflicto entre las condiciones de trabajo y la vida cotidiana y familiar, para el caso de esta empresa observamos que el 29% de los empleados consideran que no logran manejar esos dos aspectos, no obstante podemos observar un diferencia significativa correspondiente al 61% de los empleados que considera que es equilibrado el nivel que tienen entre su vida personal y su trabajo, y tan solo el 10% considera que tiene un nivel muy bueno en esta relación. El equilibrio entre el Trabajo y la Vida puede ser un factor fundamental en la decisión de cambiar de trabajo, además si las condiciones en el ambiente laboral no son las mejores y el rendimiento laboral no es el esperado, ese contexto puede estar impactando ese equilibrio entre la vida laboral y familiar del empleado.

Variables Cuantitativas Se grafican las variables y a continuación se describen:

Edad <- Rota[,"Edad"]
defE <- data.frame(Edad = table(Edad$Edad))
require(ggplot2)
require(ggpubr)
Rota$Antiguedad_Cargo_Grupo = cut(Rota$Antiguedad_Cargo,breaks = c(0,5,10,15,20))
Rota$Edad_grupo = cut(Rota$Edad,breaks = c(18,30,40,50,60))

g11=ggplot(defE, aes(x=Edad.Var1, y=Edad.Freq)) +
  geom_bar(stat="identity", fill="steelblue")
g22=ggplot(Rota,aes(x=Trabajos_Anteriores))+geom_bar()+theme_bw()
g33=ggplot(Rota,aes(x=`Antiguedad_Cargo`))+geom_bar()+theme_bw()
g44=ggplot(Rota,aes(x=Edad_grupo))+geom_bar()+theme_bw()
ggarrange(g11, g22,g33,g44, labels = c("A", "B","C"),ncol = 2, nrow = 2)

A continuación se explora una tabla con las medidas de tendencia central para las variables cuantitativas.

require(table1)
## Loading required package: table1
## 
## Attaching package: 'table1'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     units, units<-
y <- table1::table1(~ Edad+`Trabajos_Anteriores`+`Antiguedad_Cargo`| Rotacion, data = Rota)

Edad La distribución por grupos de edad muestra un concentración de los empleados principalmente entre los 30 y 40 años de edad, con el 42,1%, y entre los 18 y 29 de edad con el 36%; los grupos de edad minoritarios están entre los 41 y 50 con el 21,9% y los mayores de 51 años con el 9,7%. De acuerdo con la hipótesis planteada, se espera que los empleados en el grupo de edad entre 18 y 29 años tenga mayor rotación.

Trabajos Anteriores De acuerdo con la distribución de la variable, la mayoría de los empleados ha tenido al menos 1 trabajo anterior, representando el 35,4% del total de empleados de la empresa, seguido de aquellos que se encuentran en su primera experiencia laboral en la empresa con el 13,4%. Aquellos con 2, 3 y 4 trabajos anteriores representan cada uno aproximadamente el 10%, mientras los empleados con más de 5 trabajos anteriores suman el 21%. De acuerdo con la hipótesis planteada, se espera que aquellos empleados con 5 o más trabajos previos tengan mayor rotación.

Antiguedad en el Cargo De acuerdo con la distribución de frecuencias, se observa que en orden descendente, los empleados con 7 años de antigüedad en el cargo representan el 25%, con 2 años de experiencia representan el 12%, con 8 años de experiencia el 11,5% y con 9 años el 9,7%. Por otra lado, se observa que a mayor antigüedad en el cargo, disminuye el porcentaje de empleados. Siguiendo la hipótesis planteada, son los empleados con menor antigüedad en el cargo los que rotan más.

require(table1)
y <- table1::table1(~ Edad+`Trabajos_Anteriores`+`Antiguedad_Cargo`| Rotacion, data = Rota)
**3. ANÁLISIS BIVARIADO**

**Variables Cualitativas**

**Satisfacción Ambiente**
De acuerdo con la relación entre los niveles de satisfacción laboral y la rotación, se observa una tendencia clara: a menor satisfacción laboral mayor rotación y viceversa, a mayor satisfacción laboral menor rotación de los empleados. De esta manera, los empleados con menor satisfacción laboral, nivel 1, rotan un 25% respecto del 13% de los empleados con mayor satisfacción laboral nivel 4. En este sentido se confirma la hipótesis planteada.



```r
require(CGPfunctions)
## Loading required package: CGPfunctions
PlotXTabs2(data = Rota,x = Satisfaccion_Ambiental,y = Rotacion)

Rendimiento laboral Los resultados observados no muestran una relación de causalidad entre el nivel de rendimiento laboral y rotación, mostrando el mismo porcentaje de empleados con rotación laboral en cada uno de los niveles de rendimiento. En ese sentido la hipótesis inicial debe ser desestimada.

require(CGPfunctions)
PlotXTabs2(data = Rota,x = Rendimiento_Laboral,y = Rotacion)

Equilibrio Trabajo Vida De acuerdo con la relación observada entre los niveles de equilibrio trabajo y vida con la rotación, es claro que del total de los empleados con menor equilibrio trabajo y vida, nivel 1, rotaron un 31%, mientras que del total de los empleados con mayor equilibrio trabajo y vida, nivel 4, rotaron un 18%. Se observa una tendencia clara entre las variables equilibrio trabajo vida y la rotación, que confirma la hipótesis planteada: a menor nivel de equilibrio myor rotación laboral.

require(CGPfunctions)
PlotXTabs2(data = Rota,x = Equilibrio_Trabajo_Vida,y = Rotacion)

Variables Cuantitativas

Edad
De acuerdo con los resultados del test de significancia, la variable Edad tiene un peso promedio (p-value) de 1,38. De acuerdo con los resultados observados en la gráfica de cajas y alambres, se observa que la mediana de la edad de los empleados que NO rotan es mayor que la mediana de la edad de los empleados que SÍ rotan. La tendencia observada es que la edad se relaciona de manera directa con la rotación: a mayor grupo de edad menor rotación y viceversa, por lo tanto, se comprueba la hipótesis planteada.

t.test(Rota$Edad~Rota$Rotacion)
## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Rota$Edad by Rota$Rotacion
## t = 5.828, df = 316.93, p-value = 1.38e-08
## alternative hypothesis: true difference in means between group No and group Si is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  2.618930 5.288346
## sample estimates:
## mean in group No mean in group Si 
##         37.56123         33.60759
ggplot(data = Rota) + geom_boxplot(aes(x = Rotacion, y = Edad, colour = "")) + theme_bw() + theme(legend.position = "none")

Trabajos_Anteriores De acuerdo con los resultados del test de significancia, la variable Trabajos Anteriores tiene un peso promedio (p-value) de 0,1163. Además se observa en la gráfica de cajas y alambres que existe mayor dispersión en la cantidad de trabajos anteriores realizados por personas que SÍ rotan respecto de la cantidad de trabajos anteriores de las personas que NO rotaron. En ambos casos, tanto para las personas que rotaron como para las que no rotaron, la mediana se encuentra en un nivel cercano entre 1 y 2 trabajos anteriores.

t.test(Rota$Trabajos_Anteriores~Rota$Rotacion)
## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Rota$Trabajos_Anteriores by Rota$Rotacion
## t = -1.5747, df = 317.14, p-value = 0.1163
## alternative hypothesis: true difference in means between group No and group Si is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.66437603  0.07367926
## sample estimates:
## mean in group No mean in group Si 
##         2.645580         2.940928
ggplot(data = Rota) + geom_boxplot(aes(x = Rotacion, y = Trabajos_Anteriores, colour = "")) + theme_bw() + theme(legend.position = "none")

Antiguedad Cargo
De acuerdo con los resultados del test de significancia, la variable Trabajos Anteriores tiene un peso promedio (p-value) de 3,187, lo cual constituye la mayor significancia observada contra la variable rotación entre las variables cuantitativas analizadas. De acuerdo con los resultados observados en la gráfica de cajas y alambres, se observa que entre los empleados con menos de 10 años de antigüedad en el cargo, la mediana de los años de antigüedad en el cargo de las personas que SÍ rotaron es menor a la mediana de los años de antigüedad en el cargo de las personas que NO rotaron. En general, la mayoría de las personas que SÍ rotaron tienen menor antigüedad en el cargo que las personas que NO rotaron. Por lo tanto, se comprueba la hipótesis que indica que a mayor antigüedad en el cargo menor es la rotación.

t.test(Rota$Antiguedad_Cargo~Rota$Rotacion)
## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Rota$Antiguedad_Cargo by Rota$Rotacion
## t = 6.8471, df = 366.57, p-value = 3.187e-11
## alternative hypothesis: true difference in means between group No and group Si is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  1.127107 2.035355
## sample estimates:
## mean in group No mean in group Si 
##         4.484185         2.902954
ggplot(data = Rota) + geom_boxplot(aes(x = Rotacion, y = Antiguedad_Cargo, colour = "")) + theme_bw() + theme(legend.position = "none")

4. CONCLUSIONES

El análisis exploratorio de datos permite identificar el comportamiento de las variables y de sus relaciones entre ellas. Las hipótesis de trabajo permiten evaluar el comportamiento de una variable que se está observando en relación con una variable de interés, para este caso la variable Rotación. El análisis bivariado permitió confirmar algunas hipótesis y falsear otras. Las variables cualitativas Satisfacción con el Ambiente de Trabajo y Equilibrio Trabajo-Vida mostraron tener una relación explicativa con Rotación Laboral evidenciando que a mayor satisfacción Ambiente y mayor sensación de Equibrio Trabajo-Vida se presenta menor rotación, mientras que la variable Rendimiento Laboral no mostró ninguna incidencia con la Rotación. Por su parte las variables cuantitativas Edad y Antiguedad en el Cargo mostraron tener significancia en la explicación de la Rotación de los empleados, mientras que la variable Número de trabajos anteriores mostró una relación de menor significancia.