Métricas de recursos humanos: datos cualitativos y cuantitativos

Publicado el 10 noviembre, 2020 por Rodrigo Ricardo

Resumen de métricas y datos de recursos humanos

El análisis de la fuerza laboral se utiliza en los negocios para medir el funcionamiento interno de las empresas. A menudo, las decisiones se toman en función de la cantidad o la cantidad de ganancias que obtiene una empresa. Sin embargo, los datos de RR.HH. son recursos vitales para tomar decisiones de gestión y pueden proporcionar una imagen más amplia de por qué, cómo y cuándo los empleados hacen ciertas cosas.

Los datos son piezas de información que se utilizan para analizar algo. Dos tipos de datos utilizados en el análisis de la fuerza laboral son los datos cualitativos y cuantitativos. Aunque existen varias diferencias, la diferencia más aparente es que los datos cuantitativos implican números.

Datos cuantitativos

Los datos cuantitativos son números y se pueden medir para producir estadísticas cuantitativas. Ejemplos de datos cuantitativos de RR.HH. son la tasa de retención, el salario, las horas extraordinarias trabajadas, el número de horas de desarrollo profesional tomadas y la edad. Muchos de estos números se recopilan fácilmente en el software de análisis de la fuerza laboral y se pueden analizar con estadísticas. El término estadísticas se refiere a un conjunto de procedimientos matemáticos que se utilizan para organizar, resumir, interpretar y reportar información.

La recopilación de datos cuantitativos es bastante sencilla si los datos ya se están recopilando. Un tipo común de datos cuantitativos con el que la mayoría de nosotros estamos familiarizados son los datos demográficos, que incluyen edad, género, raza y educación.

Combinado con otros datos, puede decirnos:

  • A qué edad se jubilan los empleados.
  • Si las mujeres avanzan tan rápido como los hombres.
  • Si se reclutan suficientes minorías.
  • Si la educación es un factor de producción.

Datos cualitativos

Los datos cualitativos , por otro lado, involucran acciones y comportamientos que se observan, no se miden. No se han producido números. Esto significa que los datos son subjetivos. Qué datos se registran depende de la interpretación de la persona que los registra. Los ejemplos incluyen por qué un empleado se queda o deja una empresa, cómo administra un supervisor, si vale la pena tomar un beneficio de jubilación, qué tan cómodo es un entorno de oficina y qué valor es el trabajo en equipo para el éxito.

Estos datos pueden obtenerse de encuestas, entrevistas, debates, análisis de estudios de casos y observaciones. Dada la tecnología disponible, se pueden recopilar datos cualitativos de más que solo encuestas telefónicas y por correo. Skype, mensajería instantánea, correo electrónico, Twitter, LinkedIn y Facebook se pueden utilizar para recopilar datos cualitativos.

Los beneficios de utilizar datos cualitativos son que producen información muy detallada. Esto significa que los datos cualitativos son vitales para las decisiones de recursos humanos, porque pueden proporcionar las razones del cómo, por qué, qué, dónde y cuándo. ¿Cómo se puede mantener la moral mediante una reducción de personal? ¿Por qué los empleados abandonan la empresa? ¿Qué produce la moral alta? ¿A dónde van los empleados para recibir capacitación? ¿Cuándo se sienten más apoyados los empleados? Los inconvenientes de utilizar datos cualitativos son que los datos están intrínsecamente sesgados, y es muy difícil evitarlo, ya sea por parte del investigador que recopila los datos o del sujeto que los proporciona.

Ejemplo: producción de estadísticas

Ya sea que los datos sean cuantitativos o cualitativos, se pueden usar juntos para brindar una imagen estadística de la fuerza laboral. Una estadística importante es la frecuencia , que es la cantidad de veces que ocurre algo.

Supongamos que usamos dos conjuntos de datos, el número de horas extraordinarias trabajadas, que es cuantitativo, y lo que nuestros empleados consideran que son los impulsores de moral más efectivos, que es cualitativo. Obtenemos nuestros datos cuantitativos de nuestro software de análisis de la fuerza laboral y obtenemos nuestros datos cualitativos de las encuestas a nuestros empleados.

Nuestros datos cuantitativos se pueden graficar de la siguiente manera:

Gráfico de barras cuantitativo

Podemos ver la frecuencia de las edades de los trabajadores entre los 20 y los 70 años.

Nuestros datos cualitativos se pueden graficar de la siguiente manera:

Gráfico de barras cualitativo

En este gráfico, vemos la frecuencia de los impulsores de la moral que funcionan, incluido el dinero, las vacaciones, el trabajo en equipo y los espacios de estacionamiento.

Juntos, nuestros datos cuantitativos y cualitativos nos muestran que la mayoría de nuestros trabajadores tienen entre 31 y 50 años, y la mayoría de nuestros trabajadores encuentran que las vacaciones son el motivador clave para mejorar su moral. Podemos suponer que las personas en este rango de edad quieren pasar más tiempo con sus familias, por lo que podría ser bueno para nosotros invertir en más actividades familiares. También podríamos asumir que aumentar el tiempo de vacaciones y los salarios mejorará la moral. Incluso podemos dar un salto y adivinar que estos aumentos también mejorarían las tasas de retención de las personas de 31 a 50 años.

Resumen de la lección

Los datos cuantitativos son números y se pueden medir para producir estadísticas cuantitativas. En contraste, los datos cualitativos involucran acciones y comportamientos que se observan. Los datos cuantitativos y cualitativos son importantes para los gerentes de recursos humanos, porque brindan una imagen basada en números, así como en los sentimientos de los trabajadores. Cuando cambiamos algo en el lugar de trabajo, ¿cómo reaccionarán los empleados? ¿Podemos encontrar formas de realizar mejoras? ¿Hay inversiones que sean una pérdida de tiempo? Un gerente utiliza datos para maximizar los recursos humanos de la empresa y, para ello, se utilizan datos tanto cualitativos como cuantitativos para mostrar el panorama general de lo que podemos hacer de manera diferente, mejor y más eficiente.

Articulos relacionados