Factors Influencing Employee Satisfaction Analysis

Oct 12, 2024, 7:34 PM

1base tercer producto_ 23-08 reco.sav

Missing file

What factors influence employee satisfaction?

To analyze the factors influencing employee satisfaction, we can look into various columns in the dataset that might correlate with satisfaction levels. Some potential factors to consider include:
  1. Demographic Information: Age (@2.Edad), Gender (Sexo), and Marital Status (@3.EstadoCivil).
  2. Work Conditions: Shift (@4.Turnoenelquelabora), Contract Type (@5.Cuentaconcontratodefinitivoplaza), and Experience (@7.Añosdeexperienciaenladocencia).
  3. Education Level: (@6.Niveldeformación).
  4. Burnout and Stress Levels: Indicators such as cansancio, Despersonalizacion, and Realizacion.
  5. Job Satisfaction Metrics: DEResfuerzo, DERrenco, and DERimplicacion.
We can perform statistical analysis and visualizations to explore the relationships between these factors and employee satisfaction. Would you like to proceed with a specific analysis or visualization?

PUEDES DESCRIBIR LAS CATEGORIAS DEL ANALISIS

Para realizar un análisis de satisfacción laboral, podemos categorizar los factores en diferentes grupos:
  1. Demografía:
    • Sexo: Género del empleado.
    • @2.Edad: Edad del empleado.
    • @3.EstadoCivil: Estado civil del empleado.
  2. Condiciones Laborales:
    • @4.Turnoenelquelabora: Turno en el que trabaja el empleado.
    • @5.Cuentaconcontratodefinitivoplaza: Si el empleado tiene un contrato definitivo.
    • @7.Añosdeexperienciaenladocencia: Años de experiencia en la docencia.
    • @8.Añoscomodocenteenestaescuela: Años como docente en la escuela actual.
  3. Educación:
    • @6.Niveldeformación: Nivel de formación académica del empleado.
  4. Indicadores de Estrés y Agotamiento:
    • cansancio: Nivel de cansancio percibido.
    • Despersonalizacion: Nivel de despersonalización.
    • Realizacion: Sentimiento de realización personal.
  5. Satisfacción Laboral:
    • DEResfuerzo: Esfuerzo percibido en el trabajo.
    • DERrenco: Rencor o resentimiento hacia el trabajo.
    • DERimplicacion: Nivel de implicación en el trabajo.
Estos grupos nos permiten analizar cómo diferentes aspectos de la vida laboral y personal de los empleados pueden influir en su satisfacción general. Podemos realizar análisis estadísticos y visualizaciones para explorar estas relaciones. ¿Te gustaría que realizara un análisis específico o alguna visualización?

ANALIZA SU RELACION ENTRE VARIABLES Y REDACTA UN TEXTO AL RESPECTO

The heatmap above displays the correlation matrix of various factors related to employee satisfaction. Here's a summary of the relationships observed:
  1. Demographic Factors:
    • Age (@2.Edad) shows a moderate correlation with years of experience (@7.Añosdeexperienciaenladocencia) and years as a teacher at the current school (@8.Añoscomodocenteenestaescuela). This is expected as older employees tend to have more experience.
    • Gender (Sexo) and Marital Status (@3.EstadoCivil) show weak correlations with other variables, indicating they might not significantly influence satisfaction directly.
  2. Work Conditions:
    • Shift (@4.Turnoenelquelabora) and Contract Type (@5.Cuentaconcontratodefinitivoplaza) have weak correlations with satisfaction metrics, suggesting that these factors alone might not strongly influence satisfaction.
  3. Education Level:
    • Education Level (@6.Niveldeformación) shows weak correlations with other variables, indicating it might not be a strong predictor of satisfaction.
  4. Burnout and Stress Indicators:
    • Cansancio, Despersonalizacion, and Realizacion have moderate to strong correlations with satisfaction metrics like DEResfuerzo, DERrenco, and DERimplicacion. This suggests that higher levels of burnout and stress are associated with lower satisfaction.
  5. Job Satisfaction Metrics:
    • DEResfuerzo, DERrenco, and DERimplicacion are strongly correlated with each other, indicating that these aspects of job satisfaction are interrelated.
In conclusion, while demographic and work condition factors show weak correlations, burnout and stress indicators have a more substantial impact on employee satisfaction. Addressing these issues could potentially improve overall satisfaction levels.
If you have any specific questions or need further analysis, feel free to ask!

DESCRIBE LAS ANOVAS EXISTENTES EN EL ANALISIS

The ANOVA (Analysis of Variance) tests were conducted to determine if there are statistically significant differences in satisfaction metrics based on categorical variables such as Sexo (Gender) and @3.EstadoCivil (Marital Status). However, the results returned NaN (Not a Number) values, which typically indicates that there might be issues with the data, such as:
  1. Insufficient Data: There might not be enough data points in each group to perform a valid ANOVA test.
  2. Missing Values: The presence of missing values in the dataset can lead to NaN results.
  3. Homogeneity of Variance: ANOVA assumes that the variances in different groups are equal. If this assumption is violated, it can affect the results.
To address these issues, we can:
  • Check for missing values and handle them appropriately.
  • Ensure there are enough data points in each group.
  • Consider using alternative statistical tests if assumptions are violated.
If you would like to explore further or need assistance with data cleaning, feel free to ask!

What alternative tests can we use if ANOVA assumptions are violated?

If the assumptions of ANOVA are violated, there are several alternative tests that can be used:
  1. Kruskal-Wallis Test: This is a non-parametric alternative to ANOVA. It does not assume normality and is used when the data does not meet the assumptions of ANOVA.
  2. Welch's ANOVA: This is a variation of the ANOVA test that does not assume equal variances. It is useful when the assumption of homogeneity of variance is violated.
  3. Mann-Whitney U Test: This is a non-parametric test used to compare differences between two independent groups. It is an alternative to the t-test when the data does not meet the assumptions of normality.
  4. Permutation Tests: These tests involve reshuffling the data and calculating the test statistic for each permutation. They do not rely on distributional assumptions.
  5. Bootstrap Methods: These involve resampling the data with replacement to estimate the distribution of the test statistic. They are useful when the sample size is small or the data does not meet the assumptions of parametric tests.
Each of these tests has its own assumptions and limitations, so it's important to choose the one that best fits the characteristics of your data. If you need help implementing any of these tests, feel free to ask!

Can you clean the data for missing values?

The dataset contains some missing values in various columns. Here are a few columns with missing values:
  • DEResfuerzo: 5 missing values
  • DERrenco: 6 missing values
  • DERimplicacion: 8 missing values
  • añosgradorecodificado: 1 missing value
  • laborrecodificado: 2 missing values
To handle these missing values, we can consider the following approaches:
  1. Remove Rows with Missing Values: This is a straightforward approach but may lead to loss of data if many rows have missing values.
  2. Impute Missing Values: Replace missing values with the mean, median, or mode of the column, or use more sophisticated methods like K-Nearest Neighbors imputation.
  3. Use Models that Handle Missing Data: Some machine learning models can handle missing data without requiring imputation.
Would you like to proceed with any specific method for handling these missing values?

QUE ES LO MAS RELEVANTE DEL ANALISIS, Y REDACTA UN RESUMEN DE TODO LO ANTERIOR CON RESULTADOS Y COMPARACIONES

Análisis de Satisfacción de Empleados: Resumen y Resultados
En este análisis, se exploraron diversos factores que podrían influir en la satisfacción de los empleados, utilizando un conjunto de datos que incluye variables demográficas, condiciones laborales, niveles de educación, y métricas de satisfacción laboral.

Correlaciones Clave

  • Factores Demográficos: La edad mostró una correlación moderada con los años de experiencia y los años como docente en la escuela actual, lo cual es esperado ya que los empleados mayores tienden a tener más experiencia.
  • Indicadores de Estrés y Agotamiento: Las métricas de cansancio, despersonalización y realización mostraron correlaciones moderadas a fuertes con las métricas de satisfacción laboral como DEResfuerzo, DERrenco, y DERimplicacion. Esto sugiere que niveles más altos de agotamiento y estrés están asociados con una menor satisfacción.

Resultados de ANOVA

Se realizaron pruebas ANOVA para determinar si existen diferencias significativas en las métricas de satisfacción basadas en variables categóricas como Sexo y EstadoCivil. Sin embargo, los resultados devolvieron valores NaN, lo que indica posibles problemas con los datos, como valores insuficientes o valores faltantes.

Alternativas a ANOVA

Dado que las suposiciones del ANOVA podrían no cumplirse, se sugirieron pruebas alternativas como el test de Kruskal-Wallis y el ANOVA de Welch, que no asumen normalidad o igualdad de varianzas.

Manejo de Valores Faltantes

Se identificaron valores faltantes en varias columnas, incluyendo DEResfuerzo, DERrenco, y DERimplicacion. Se propusieron métodos para manejar estos valores, como la eliminación de filas con valores faltantes o la imputación de valores utilizando la media, mediana o moda.

Conclusión

El análisis sugiere que los indicadores de estrés y agotamiento tienen un impacto más significativo en la satisfacción de los empleados en comparación con los factores demográficos y las condiciones laborales. Abordar estos problemas podría mejorar potencialmente los niveles generales de satisfacción.
Si tienes más preguntas o necesitas más análisis, ¡no dudes en preguntar!

REALIZA UNA DESCRIPCION DE LAS VARIABLES ATRIBUTIVAS

Las variables atributivas en un conjunto de datos son aquellas que describen características o atributos de las observaciones, generalmente de tipo categórico o cualitativo. A continuación se presenta una descripción de algunas de las variables atributivas presentes en el conjunto de datos:
  1. Sexo: Esta variable indica el género de los empleados. Generalmente codificada como 1 para masculino y 2 para femenino.
  2. @3.EstadoCivil: Describe el estado civil de los empleados. Puede incluir categorías como soltero, casado, divorciado, etc.
  3. @4.Turnoenelquelabora: Indica el turno en el que trabaja el empleado, como turno diurno, nocturno, o rotativo.
  4. @5.Cuentaconcontratodefinitivoplaza: Indica si el empleado tiene un contrato definitivo o una plaza fija.
  5. @6.Niveldeformación: Describe el nivel de educación alcanzado por el empleado, como secundaria, licenciatura, maestría, etc.
  6. experienciarecodificada: Una variable que categoriza la experiencia laboral de los empleados en diferentes niveles.
  7. laborrecodificado: Esta variable podría representar una categorización de las funciones laborales o el tipo de trabajo realizado por los empleados.
Estas variables son cruciales para segmentar y analizar los datos, permitiendo realizar comparaciones entre diferentes grupos y entender cómo las características demográficas y laborales afectan otros aspectos como la satisfacción laboral y el rendimiento.

PRESENTA UNA TABLA CON LOS DATOS ANTERIORES CON SUS CANTIDADES Y PORCENTAJES CORRESPONDIENTES

Get started with Vizly