Exemplos de viés por variável omitida

Seu colega de analytics de RH está animado com um resultado estatisticamente significativo que acabou de encontrar. Os testes mostram que funcionários que foram promovidos recentemente são menos propensos a serem demitidos no ano seguinte. Você suspeita que o resultado pode estar afetado por viés por variável omitida. Qual destas variáveis excluídas não se enquadra na definição de viés por variável omitida apresentada no vídeo?

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Neste capítulo, você terá uma introdução sobre como a ciência de dados é usada no contexto de Recursos Humanos. Em seguida, vai mergulhar em um estudo de caso para analisar e visualizar dados de recrutamento e determinar qual fonte de candidatos traz, de fato, as melhores contratações. O conjunto de dados usado neste e nos demais capítulos é sintético, para preservar a privacidade dos funcionários reais.

Exercise 1: Bem-vindo(a) ao curso!Exercise 2: Aplicações de análise de recursos humanos (RH)Exercise 3: Observando os dados de recrutamento Exercise 4: Recrutamento e qualidade de contratação Exercise 5: Identificando grupos nos dados Exercise 6: Números de vendas por fonte de recrutamento Exercise 7: Taxas de rotatividade por fonte de recrutamento Exercise 8: Visualizando os dados de recrutamento Exercise 9: Visualizando as diferenças de desempenho em vendas Exercise 10: Visualizando as diferenças de desligamento Exercise 11: Tirando conclusões

A Gallup define funcionários engajados como aqueles que estão envolvidos, entusiasmados e comprometidos com seu trabalho e seu local de trabalho. Há divergências sobre a força da relação entre engajamento e resultados de negócio, mas a ideia é que funcionários mais engajados sejam mais produtivos e permaneçam mais tempo na organização. Neste capítulo, você vai investigar possíveis razões pelas quais os índices de engajamento de um departamento estão mais baixos do que os dos demais.

Exercise 1: Analisando o engajamento dos funcionários Exercise 2: Importando os dados da pesquisa Exercise 3: Qual departamento tem o menor engajamento?Exercise 4: Comparando outros fatores por departamento Exercise 5: Visualizando os dados de engajamento Exercise 6: Visualizando várias variáveis de uma vez Exercise 7: Visualizando várias variáveis de uma vez com facets Exercise 8: Tirando conclusões a partir de gráficos Exercise 9: Essa diferença é significativa?Exercise 10: Significância estatística - funcionários desengajados Exercise 11: Significância estatística - dias de férias Exercise 12: Tirando conclusões a partir dos testes

Quando empregadores fazem uma nova contratação, precisam definir quanto essa pessoa vai receber. Se não houver cuidado, novos contratados podem entrar com salário maior do que funcionários atuais na mesma função, o que pode gerar rotatividade e insatisfação. Neste capítulo, você vai verificar se os novos contratados estão realmente ganhando mais do que os atuais e como conferir suas observações iniciais.

Exercise 1: Pagar novos contratados de forma justa Exercise 2: Importando os dados de salário Exercise 3: A diferença é significativa?Exercise 4: Viés por variável omitida Exercise 5: Exemplos de viés por variável omitida

Exercício atual

Exercise 6: Que outras diferenças existem?Exercise 7: Como está a diferença salarial agora?Exercise 8: Novas contratações por hora recebem mais?Exercise 9: Regressão linear Exercise 10: Pagamento de novos contratados: uma regressão simples Exercise 11: Salário de novas contratações: considerando os níveis de cargo Exercise 12: Tirando conclusões a partir dos testes

A gestão de desempenho ajuda a organização a acompanhar quais funcionários geram valor acima da média, ou abaixo dela, e a compensá-los de acordo. Seja uma nota ou o resultado de um questionário, seja a avaliação anual ou mais frequente, o processo é em certa medida subjetivo. A organização deve verificar se as notas estão sendo dadas com base no desempenho — e não nas preferências de gestores individuais, ou até em vieses (conscientes ou inconscientes).

Exercise 1: Combinando dados de RH Exercise 2: Importando os dois conjuntos de dados Exercise 3: Combinando dados de desempenho Exercise 4: Avaliações de desempenho e justiça Exercise 5: Foque nos funcionários de alto desempenho Exercise 6: Comparando distribuições de profissionais de alta performance Exercise 7: Verificando viés por variável omitida Exercise 8: Regressão logística Exercise 9: Regressão linear e logística Exercise 10: Avaliações de desempenho: uma regressão logística simples Exercise 11: Avaliações de performance: considerando níveis de cargo Exercise 12: Conclusões e recomendações

Em muitos setores, a segurança no trabalho é um fator crítico. Manter um ambiente seguro dá confiança aos funcionários e reduz custos com indenizações e responsabilidades legais. Neste capítulo, você vai buscar explicações para o aumento de acidentes de trabalho.

Exercise 1: Segurança do trabalhador Exercise 2: Importando e juntando os dados de acidentes Exercise 3: Onde está a maior taxa de acidentes?Exercise 4: Onde a taxa de acidentes mais aumentou?Exercise 5: Focando no local de interesse Exercise 6: Focando no local do problema Exercise 7: Trazendo mais dados Exercise 8: Verificando variáveis omitidas Exercise 9: Essa mudança está isolada ao local do problema?Exercise 10: Explicando o aumento de acidentes Exercise 11: Usando regressão para identificar fatores de mudança Exercise 12: O que você pode concluir?Exercise 13: Conclusão