Análisis de datos de felicidad laboral: métodos, técnicas, herramientas

Que los datos son importantes en recursos humanos, lo sabemos. Que el análisis de datos ayuda a la gestión de talento, lo sabemos. Que un uso estratégico tiene un impacto directo en la felicidad, lo sabemos. Entonces, ¿por qué se nos atraganta el análisis de datos de felicidad laboral? Seguramente sea por la confusión entre métodos, técnicas y herramientas.

Seguramente porque no tengamos claro que la analítica de datos es un proceso complejo que pasa por unas fases de recopilación, inspección, limpieza y transformación; y porque la estrategia (o su ausencia), junto con las características de la organización, definen ese proceso. En este artículo nos conformamos con mencionar y diferenciar algunos de esos métodos, técnicas y herramientas.

Métodos: ¿qué queremos conseguir?

Toda investigación con vocación práctica comienza por la misma pregunta: ¿para qué estamos haciendo esto? Cuando lo tengamos claro, podremos optar por uno u otro método de análisis estadístico para llegar a donde queremos. Merece la pena definir rápidamente los métodos principales:

  • Análisis descriptivo: consiste en “hacer una foto” de la situación, conocer las variables implicadas y su significación. Suele ser un primer paso.
  • Análisis exploratorio: la intención es encontrar relaciones desconocidas entre variables (descubrir patrones, detectar anomalías, plantear hipótesis, etc.)
  • Análisis de diagnóstico: responde a la doble pregunta de qué ha pasado aquí y por qué. Suele pasar por comparar series temporales de datos con otras variables.
  • Análisis inferencial: se trata de extender aprendizajes y deducciones a partir de una muestra de datos pequeña a una población mayor.
  • Análisis predictivo: el objetivo es poder anticipar sucesos y tendencias dentro de márgenes de error aceptables.
  • Análisis prescriptivo: partiendo de otros métodos y apoyado en computación compleja, está claramente orientado a la toma de decisiones.

Sean cuantitativos o cualitativos, experimentales u observacionales, exploratorios o confirmatorios, lineales o no, elegir el método (o el cóctel de métodos) más adecuado es fundamental para empezar un análisis de datos de felicidad laboral con buen pie.

Técnicas: ¿cómo vamos a hacerlo?

Tras definir el método, vamos a ver las técnicas. En este caso debemos tener en cuenta que se trata de “magia” propia de la estadística y el análisis de datos, por lo que es muy probable que elegirlas sea el tipo de cosas que dejemos en manos de los expertos.

Entre estas técnicas encontramos gran variedad de pruebas, creación de coeficientes, mecanismos de análisis, modelado, agrupamiento, asociaciones… que a su vez se pueden emplear de distintas maneras. De modo que vamos a dar un repaso muy somero por algunos procedimientos que permiten el análisis de datos de felicidad laboral.

  • Regresión: permite entender la dependencia entre dos variables. Por ejemplo, si el salario y la felicidad están relacionadas entre sí. Puede ser lineal o no lineal, simple o múltiple, etc.
  • Correlación: nos habla de las características de una relación y la proporcionalidad de las variables. Por ejemplo, de la importancia del salario en la felicidad. Hay varios coeficientes, como el de Pearson.
  • Reducción: se usa para reducir el número de variables aleatorias en un modelo. Por ejemplo, para determinar qué aspectos de un plan de conciliación son más efectivos. También hay varios tipos.
  • Asociación: se emplean reglas de asociación para tratar de descubrir sucesos comunes en un dataset. Por ejemplo, si un empleado tiene compromiso y tiene motivación, ¿tendrá felicidad?
  • Modelización: ayuda a representar una teoría y probar hipótesis para comprobar una relación. Por ejemplo, ¿si pongo una máquina de pinball, sube la felicidad (ya te decimos nosotros que no)?
  • Clustering: viene consistiendo en agrupar o segmentar datos para encontrar o confirmar o descartar patrones. Por ejemplo, ¿todos los empleados solteros son más felices?
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Ahí, en alguna parte, está lo que necesitas…

Herramientas: ¿qué vamos a usar?

Y por fin, vamos con algunas soluciones de software para analizar datos y extraer conclusiones basadas en los mismos. De nuevo, lo esencial es discernir entre las diferentes fases del análisis, ya que algunas herramientas nos ayudarán en un sentido y otras, en otro.

Así, los “grandes softwares (plataformas, entornos y lenguajes de programación) suelen estar orientados a la extracción y procesamiento de datos, la gestión de bases de datos, el diseño de modelos estadísticos, la computación de algoritmos y la visualización gráfica de los resultados. Su uso puede ser complejo y muchas organizaciones lo externalizan.

Para la obtención de datos de manera estructurada podemos emplear otros programas y aplicaciones específicamente diseñados, por ejemplo, para la medición de datos de felicidad en el trabajo; así nos aseguramos de tener datos de calidad a partir de los que podemos empezar a trabajar con fiabilidad. Si no, nunca se sabe.

¿A punto para hacer el análisis de datos de felicidad laboral de tu organización?

Toda idea empieza por una intuición; ahora tienes la ocasión de comprobarla y llevarla adelante.

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