Estudio de desempeño laboral en la empresa Luz Ltda

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DESARROLLO

Le han solicitado elaborar un estudio de desempeño laboral en la empresa Luz Ltda. con el fin de observar la incidencia y determinar si es relevante que un empleado realice actividades personales en su horario de trabajo. Es por esto que se tomó́ como referencia el tiempo en horas que un empleado navega en internet en su puesto durante la semana hábil y verificar si existe relación entre el consumo de internet y las siguientes variables: edad, antigüedad laboral, sueldo mensual que percibe y su escolaridad, además de si el sexo del funcionario incide en este comportamiento de actividades no laborales en su lugar de trabajo.

PREGUNTA A: Realice un gráfico de dispersión e indique el tipo de relación entre las variables edad del trabajador y horas conectadas a internet.

Se definen las variables, ya que la edad del trabajador es una medida de tiempo, esta es independiente a las horas conectado a internet.

Variable independiente X: Edad del trabajador (años)

Variable dependiente Y: Horas a la semana conectado a internet (horas por semana)

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Se observa mediante el gráfico de dispersión que existe una relación inversa entre las variables, pues en medida que el trabajador tiene más edad, este pasa menos cantidad de horas a la semana conectado a internet.

Covarianza = -11,6465. La relación entre la variable x e y es inversa, es decir, si una de las variables aumenta la otra disminuye o si una de ellas disminuye la otra aumenta.

Coeficiente correlación = -0,8661311. La relación entre la variable x e y es lineal con pendiente negativa, es decir, la nube de puntos puede aproximarse por una línea recta con pendiente negativa (una recta decreciente).

Se confirma entonces, mediante la observación del gráfico de dispersión, la covarianza y el coeficiente de correlación que existe una relación lineal negativa (inversa) entre la variable Edad del trabajador en años y las Horas que está conectado a internet a la semana. Donde a mayor edad del trabajador menor es la cantidad de horas a la semana conectado a internet.

PREGUNTA B:

Con respecto a las mismas variables de la letra a), construya un modelo de regresión e interprete el valor de la pendiente.

Obteniendo manualmente para utilizar las fórmulas:

Con Excel se obtienen los mismos valores:

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MODELO REGRESIÓN LINEAL: Y = -0,3488 · X + 27,39

Horas conectado a internet a la semana = -0,3488 · Años de Edad trabajador + 27,39

Interpretación pendiente: Por cada año más de edad del trabajador este pasa 0,3488 horas menos a la semana conectado a internet

PREGUNTA C:

 Estime el número de horas que un trabajador está conectado a internet, si tiene 62 años.

Estimar Y si X = 62

Y = -0,3488 · 62 + 27,39 = 5,77

Se estima que un trabajador de 62 años de edad pase 5,77 horas a la semana conectado a internet

PREGUNTA D:

 Si un trabajador está conectado 18 horas a internet, ¿qué edad se puede estimar que tiene el trabajador?

Determinar X si Y = 18

18 = -0,3488 · X + 27,39

X = (18 - 27,39) / -0,3488 = 26,93

Si un trabajador está conectado 18 horas a internet, se estima que su edad es de aproximadamente 26,93 años

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