线性回归也是检验组间差异的工具之一。先用一个简单线性回归来检验最初的想法：不考虑其他因素，新员工的薪酬是否高于在职员工。以下练习继续使用 pay 数据集。
pay
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通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Run the simple regression model_simple <- lm(___, data = ___)
本章将介绍数据科学在人力资源情境中的应用。随后，您将进入一个案例研究，分析并可视化招聘数据，以判断哪个候选人来源最终能带来最优秀的新员工。为保护真实员工隐私，您在本章及本课程其他章节中使用的数据集均为合成数据。
盖洛普将"高敬业度员工"定义为那些投入工作、对工作与职场充满热情并对其作出承诺的员工。关于员工敬业度与业务结果之间联系的强度仍有分歧，但总体思路是：敬业度更高的员工更高效，也更可能在组织中待得更久。本章中，您将探究某个部门的敬业度得分为何低于其他部门的潜在原因。
雇主在招聘新员工时，需要确定其薪酬水平。若不加注意，新员工的薪资可能高于同岗位在职员工，从而引发离职与不满。本章中，您将检验新员工是否真的拿到高于在职员工的薪酬，以及如何对最初的观察结果进行复核。
当前练习
绩效管理帮助组织识别哪些员工创造了额外价值、哪些低于平均水平，并据此进行激励或调整。无论绩效以评分呈现，还是来自问卷结果，无论评定频率为每年一次还是更频繁，这一过程都带有一定主观性。组织应当确认评分基于绩效本身，而非个别管理者的偏好，甚至显性或隐性的偏见。
在许多行业中，工作场所安全至关重要。保持安全的工作环境能让员工更有信心，并降低工伤赔偿与法律责任成本。在本章中，您将寻找职场事故增加的可能原因。