Potenciar la utilidad de los métodos estadísticos
las variables de control. Por ejemplo, el coeficiente de regresión estandarizado para la primera variable de control —el absentismo— es de
-0.19; en la tabla 1 se presenta el coeficiente equivalente no estandarizado (-3330) y su significancia se describe en función del escenario que se
está modelando.
En lugar de describir una curva en forma de U invertida, en términos
de los coeficientes de regresión estandarizados para las expresiones lineales
y al cuadrado (0.17 y -0.45), podríamos utilizar los coeficientes no estandarizados (1097 y -86.7), pero estos aún son un poco difíciles de interpretar. De manera más útil, podríamos citar los coeficientes en la tabla 1: la
ubicación del nivel óptimo (6.3 %) y la curvatura en forma de U invertida
(86.7). Estas son matemáticamente equivalentes a los resultados de la regresión estándar presentadas por Glebbeek y Bax, en el sentido de que el
primero puede calcularse a partir de este último por medio de fórmulas
simples y viceversa (Wood, 2012a). No hay pérdida de información, pero
están en un formato que facilita el relacionarlos con la realidad.
A modo de ejemplo, para el rendimiento de una oficina con una tasa
de rotación de personal del 2 % por encima del nivel óptimo (8.3 %), en
la región 1 con la media de absentismo y la media de edad, se haría la siguiente predicción utilizando las ecuaciones en Wood (2012a):
69 575 - 86.7 (8.3 - 6.3)2 = 69 228
En esta ecuación la curvatura representa claramente el grado en que
el rendimiento disminuye a medida que la tasa de rotación de los empleados se aparta de su valor óptimo. El impacto de las variables de control se
puede adicionar fácilmente: si, por ejemplo, el absentismo fuera del 5 %
por encima de la media, entonces el rendimiento previsto se reduciría en
5 × 3330 a 52 578. Por último, no hay valores p en la tabla 1; en su lugar, se
presenta un nivel de confianza para la hipótesis. La derivación de esto y
la razón para no dar los valores de p se discuten en la siguiente sección.
Paradigmas, ene.-jun., 2014, Vol. 6, No. 1, 37-73
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