DE TESIS DOCTORALLas ausencias por baja o permiso han sido siempre un contratiempo para las organi-zaciones, pero en la situación actual en que se generalizan las plantillas ajustadas y los pla-zos cortos para todo tipo de trabajos la posibilidad de que de lugar a repercusiones graves es cada vez mayor.Por otra parte, y a un ritmo muy acelerado, la difusión y potencia creciente de los equipos informáticos instalados da lugar a unas posibilidades de obtención, mantenimiento y análisis de la información impensables poco tiempo atrás.De este conjunto de circunstancias surge la idea de plantear un método que, aprove-chando estos recursos informáticos hoy disponible, detecte las situaciones en que la empre-sa incurre en un riesgo por la posibilidad que determinadas combinaciones de ausencias afecten de manera importante a su actividad. Y ello, en concreto, con la búsqueda de pro-babilidades individuales de ausencia, imprescindible para conseguir un mínimo realismo, dada la gran variabilidad de la tendencia a faltar entre los individuos.Se pretende que este método sea compatible con los resultados de las investigaciones previas conocidas, suficientemente predictivo del fenómeno del absentismo, con capacidad para relacionar la previsión de absentismo con el rendimiento funcional de los distintos servi-cios de una empresa y eficaz para la disminución de los riesgos que de él se deriven.Para ello, se analiza el fenómeno a partir de las diferentes definiciones y medidas utili-zadas en la literatura y de las distintas teorías explicativas. Se concluye que no es factible un modelo predictivo de carácter general en base a estos conocimientos, pero que sí pueden ser base para una elección de variables específica para cada colectivo que corresponda analizar con los fines aplicados que aquí se persiguen. Estas variables serán relativas a datos demográ-ficos, motivacionales, de comportamiento grupal, del puesto de trabajo y de historial indivi-dual.La predicción individual que se requiere precisa un modelo que relacione adecuadamen-te las variables predictivas que se vayan a utilizar y la tendencia al absentismo. Para ello, en el contexto del tipo de información disponible habitualmente sobre recursos humanos en un Sis-tema de Información empresarial, se analiza la viabilidad del uso de distintos modelos alterna-tivos. En concreto se valoran las distintas regresiones posibles sobre datos acumulados por pe-riodo, sobre datos de duraciones en alta o en baja y sobre datos día a día. Se llega a la conclu-sión de que el modelo lineal generalizado para viables binarias aplicado a los datos día a día, con las distintas funciones de enlace alternativas, cumple adecuadamente con los requerimien-tos que precisa el método. Ello es así en particular porque se dispone del aparato teórico y in-formático preciso, según se describe. Un modelo en duraciones, por su parte, sería de interés en presencia de una base de información muy ampliaSe analizan también los modelos con relaciones no paramétricas, en particular las esti-maciones independientes para tipologías con comportamiento uniforme, que podría ser aplicado si se desarrolla el correspondiente aparato teórico e informático, lo cual no es el caso. Finalmente se afrontan dos esquemas de alta capacidad analítica, los modelos data pa-nel y los modelos causales, que resultan demasiado exigentes en información para un uso apli-cado.Se concluye, pues, que lo más apropiado es el uso del modelo lineal generalizado para viables binarias aplicado a los datos día a día, dejando para cada caso la elección de la función de enlace.Una vez adoptada una solución a los aspectos de modelización del instrumento pre-dictivo a utilizar se afronta su aplicación a las tareas organizativas. Para ello, en primer lu-gar, se caracteriza el método que se va a proponer como un sistema de apoyo a la decisión. A continuación, se relacionan las reacciones de la organización frente a las ausencias a corto plazo y, finalmente, se considera el papel de las expectativas de bajas en todo el pro-ceso planificador, distinguiendo industria, proyectos y servicios.A partir de estos planteamientos generales se describen los casos descritos por la lite-ratura de inclusión de las bajas en los problemas de Organización Industrial, que son poco numerosos aunque no por ello menos relevantes, pese a lo cual su utilidad para la presente investigación resulta escasa lo que justifica el desarrollo de un planteamiento propio.Establecido este entorno se afronta la descripción del método que se propone. Se tra-ta, en primer lugar, de estimar las probabilidades individuales de baja según el modelo indi-cado, partiendo de un amplio número de variables potencialmente significativas que se van a descartar sucesivamente por la vía de analizar la variabilidad de los parámetros estimados para cada una de ellas, la disminución en la capacidad explicativa del modelo si se elimi-nan, la reacción del parámetro estimado frente a la eliminación de cada una de las otras va-riables y la capacidad explicativa de la variable en solitario. Con las variables que final-mente se mantengan se da por definido el instrumento de predicción.Con un planteamiento análogo de rendimiento a efectos descriptivos, finalmente, se escoge la función de enlace que corresponda.Que las predicciones obtenidas sean útiles requerirá que para cada sección o departa-mento de la organización se fije una relación de situaciones de bajas que se considera que tendrían consecuencias relevantes, así como el grado de importancia de las consecuencias. Estas situaciones pueden incluir tanto la ausencia simultánea de un conjunto concreto de individuos como la falta de un cierto número de componentes de un grupo.Por simulación, y a partir de las probabilidades individuales obtenidas, se podrá aproximar la probabilidad de cada una de estas situaciones. Para que el análisis del riesgo sea adecuado se tomará una medida anualizada definida al efecto para eliminar la distorsión que podrían producir las distinta duraciones de los casos objeto de estudio.Destaca en el método que las probabilidades individuales provienen de los valores de las variables que se hayan considerado relevantes y mantenido en el modelo y que pueden ser de muy distinto tipo según se ha señalado, de modo que las probabilidades se pueden obtener para personas sin historial en el colectivo, considerando este neutral cuando se ma-terializa en alguna variable.Del mismo modo, personas sin historial bajista pueden ser consideradas con alta ten-dencia absentista por sus características, sin menoscabo de la influencia que las variables que incluyan a los antecedentes puedan ejercer. Se trata, pues, de un procedimiento que po-tencialmente va más allá de una mera suposición de mantenimiento de los ratios anteriores de ausencia, siempre en todo caso que los datos disponibles avalen la inclusión de las dis-tintas variables.Todo este esquema se aplica a dos casos reales, que lo son por lo que respecta a los datos de bajas y a la estructura en departamentos, aunque las situaciones de riesgo por bajas a analizar son ficticias. Ello no obsta para que se verifique la viabilidad y la capacidad ana-lítica del método.La estimación de los parámetros del modelo lineal generalizado que se aplica, los consiguientes pasos de selección de variables y funciones de enlace y la simulación se efec-túan en Fortran 77 llamando a rutinas NAG, todo ello bajo VAX y con código que se inclu-ye a modo de anexo.Se incluyen como anexo, asimismo, el detalle de resultados de los casos prácticos es-tudiados, en tanto que muestran la virtualidad de las propuestas efectuadas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:TDX_UPC/oai:www.tdx.cat:10803/6762 |
| Date | 14 July 2000 |
| Creators | Olivella Nadal, Jordi |
| Contributors | Coll Solà, Joan, Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Organització d'Empreses |
| Publisher | Universitat Politècnica de Catalunya |
| Source Sets | Universitat Politècnica de Catalunya |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Format | application/pdf |
| Source | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs. |
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