People Analytics con R Commander. Análisis de datos en RRHH

Análisis de datos en Psicología y Recursos Humanos con el programa R Commander

People Analytics con R Commander. Análisis de datos en RRHH
People Analytics con R Commander. Análisis de datos en RRHH

People Analytics con R Commander. Análisis de datos en RRHH free download

Análisis de datos en Psicología y Recursos Humanos con el programa R Commander

Iníciate en R sin necesidad de saber lenguaje de programación, mediante la interfaz gráfica de ventanas "tipo windows" que te proporciona R Commander.

People Analytics es una disciplina que utiliza herramientas estadísticas bajo un diseño de investigación. Que se utiliza para analizar datos de empleados (o candidatos) disponibles para resolver problemas de negocio y tomar las mejores decisiones que afecten a personas.

Sin duda, el ejercicio de People Analytics implica conocer las principales técnicas estadísticas y conceptos asociados de un proceso de Investigación. Es por ello que este curso puede ser útil también a alumnos de psicología que se encuentren realizando el doctorado o cualquier proyecto de investigación y que quieran aprender, repasar o profundizar en las principales técnicas estadísticas de análisis de datos a través de R, en concreto, R Commander.

El curso se realiza a través de un Dataset de Recursos Humanos donde responderemos a preguntas como:

  • ¿Podemos afirmar que existe un salario desigual entre hombres y mujeres? Esa diferencia salarial, ¿es estadísticamente significativa?

  • ¿Cuál es la causa de la rotación externa en nuestra empresa?

  • ¿Cómo se relacionan las variables que tenemos registradas en nuestra base de datos?

  • ¿Cómo se distribuyen nuestros datos (en relación a variables de interés)?

Sin embargo, puede serte útil si estás investigando ya que veremos conceptos de estadística que se mencionan a continuación.

En este curso aprenderás a realizar e interpretar:

  • Estadística descriptiva básica: Promedios, desviación típica, gráfica de medias, histogramas...

  • Correlación de Pearson

  • Diagrama de Dispersión y Matriz de Dispersión

  • El contraste de hipótesis

  • Test de Normalidad

  • Test Paramétricos de varianzas homogéneas: T de Student y ANOVA

  • Test Paramétricos de varianzas desiguales: Test de Welch

  • Test no Paramétricos: Test de Wilconxon. U de Mann-Whitney y Test de Kruskal-Wallis

  • Test de Homogeneidad de varianzas: Levene o Barlett

  • Modelos de regresión: Regresión lineal

Aprenderemos desde 0 sin necesidad de disponer de ningún conocimiento estadístico previo.