25 abril, 2024

Evaluación de Ausentismo

Voy a analizar a los empleados de estaciones de servicios de YPF, el grado de ausentismo anual y la época o el mes en el cual se da esto. Para realizar este análisis tome 30 empleados con sus respectivas ausencias en el lapso de 12 meses.

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Realice un análisis  del promedio de ausentismo anual y en qué mes del año se genera con mayor frecuencia, tome como muestra a 30 empleados que trabajan en estaciones de servicios. Voy a utilizar los datos que tengo en  la planilla que se encuentra al principio de este informe el cual me dan los datos para poder realizar la tabla de frecuencia. En esa planilla tengo la cantidad de empleados encuestados que son 30, total de ausencias anuales y mensuales. Con estos voy a realizar mi análisis. Al principio en el cuadro detallando todos los datos y empleados tengo es  una variable cualitativa nominal y al final de mi análisis termina siendo una variable cuantitativa discreta.

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Primero  realizo la tabla de Frecuencia para lo cual ordene de menor a mayor las ausencias que tuvo cada uno de los 30 empleados en el transcurso de 1 año y después realice los siguientes pasos:

1) ubique en la primera Columna las ausencias ordenadas de menor a mayor

2) puse la cantidad de  veces que se repiten esas ausencias en la columna de frecuencia relativa “fi” luego realizamos el cálculo sumando el primer número con el segundo de esta misma columna

3) el resultado del cálculo anterior lo coloco en la 3ra columna que se llama frecuencia relativa acumulada y de esta manera vamos sumando todas las columnas.

4) en la 4ta columna que es la de frecuencia absoluta “ni” se  calcula dividiendo FI por el total de datos que tengo, el cual en este caso es 30.

5) en la última columna que se llama frecuencia absoluta acumulada “NI” vuelvo a realizar la suma entre la frecuencia absoluta, este resultado al final de la tabla me tiene que dar 1 como resultado siempre.

Para averiguar en qué mes hay más ausencias realice la segunda tabla de frecuencia en la cual  segui los mismos pasos que en la tabla anterior pero con otros datos ya que en este caso lo que voy a utilizar son la cantidad de ausencias mensuales y  los 12 meses.

Luego realice el cálculo de la media aritmética el cual es el valor obtenido al sumar todos los datos y dividir el resultado entre el número total de datos, este me dio como resultado en el primer caso 8 y en el segundo caso  16.

Mediana es el valor que ocupa en el lugar central de todos los datos cuando estos están ordenados de menor a mayor y los que tengo en el centro los sumo y eso lo divido por la cantidad de datos en este caso me dio como resultado 9 y 2.58

Moda es el que tiene mayor frecuencia absoluta en síntesis el dato que mas se repite en el primer análisis me dio  9  y en el segundo 7 y 21

 

Además realice el análisis con medidas de dispersión las cuales informan sobre cuánto se alejan del centro los valores de la distribución.

El rango es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una distribución estadística el cual me dio como resultado 16 y 33

La varianza es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media de la distribución estadística que me dio como resultado 17.93 y 107.17

El gráfico que utilice para volcar todos los datos es el de Histograma el cual me marca cuanto ausentismo tiene cada uno de los empleados y en el segundo gráfico me determina el mes en el cual hubo más ausentismo en el año.

En conclusión tomamos los resultados de la moda, mediana y media aritmética para decir que los empleados de estaciones de servicios tienen la particularidad de que en promedio tienen 9 ausencias anuales que pueden ser a causa de varios motivos como enfermedad, ausencias injustificadas, familiar  directo enfermo, días de estudio, etc. A la vez cuando analizamos en que momento del año  hay más ausencia nos da como resultado el mes de junio, el cual es razonable ya que el tipo de trabajo al realizarse a la intemperie lo que genera es que los empleados sufran afecciones como resfríos y problemas respiratorios.

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