Distribució Gamma

En la gestió avançada del talent, no tots els fenòmens organitzatius segueixen patrons simètrics. Hi ha altres variables que no es comporten com una corba normal i la seva distribució presenta una clara asimetria. En aquests casos, la Distribució Gamma esdevé una eina especialment útil per interpretar la realitat amb més precisió.

La Distribució Gamma és una distribució estadística contínua que es caracteritza per:

• Prendre únicament valors positius.
• Presentar asimetria cap a la dreta (cua llarga positiva).
• Adaptar-se a fenòmens on la concentració es produeix en valors baixos o mitjans, però existeixen casos extrems elevats.

En l’àmbit dels Recursos Humans, moltes variables no segueixen una distribució normal. Per exemple:

• Temps fins a la promoció.
• Dies de baixa acumulats.
• Antiguitat en determinats llocs.
• Temps necessari per assolir objectius.
• Nombre de formacions completades.
• Temps de permanència en processos de selecció.

En aquests casos, és habitual que:

• La majoria de les persones es concentrin en valors baixos o mitjans.
• Existeixi una minoria amb valors significativament més alts.
• La distribució sigui clarament asimètrica.

Exemple pràctic: temps fins a la promoció

Imaginem una organització que analitza el temps que triguen els empleats a obtenir la seva primera promoció.

Les dades mostren que:

• La majoria es promociona entre els 2 i 4 anys.
• Un grup reduït triga 8, 10 o fins i tot més anys.
• Ningú té un valor negatiu (el temps sempre és positiu).

Si representem aquestes dades, veurem una concentració inicial i una “cua” llarga cap a la dreta. Aquest patró encaixa amb una Distribució Gamma.

Comprendre aquesta forma permet:

• Identificar coll d’ampolla en desenvolupament.
• Detectar possibles desigualtats.
• Analitzar si existeixen col·lectius sistemàticament endarrerits.
• Establir expectatives realistes de carrera professional.

Exemple pràctic: absentisme

En l’anàlisi de dies d’absència:

• La majoria d’empleats pot tenir entre 0 i 3 dies.
• Un grup petit pot acumular 20 o més dies.
• La mitjana pot veure’s distorsionada per aquests valors extrems.

Aquí, utilitzar només la mitjana pot ser enganyós. Modelar la variable amb una Distribució Gamma permet entendre millor el comportament global i la probabilitat de casos extrems.

Què aporta estratègicament

Aplicar aquest enfocament permet:

• Ajustar models predictius més realistes.
• Dissenyar polítiques basades en probabilitats reals.
• Evitar interpretacions simplistes de la mitjana.
• Identificar patrons de risc.
• Millorar la planificació de recursos.

En People Analytics, comprendre la forma de la distribució és tan important com conèixer el valor mitjà.

D’aquesta manera, podem determinar que la Distribució Gamma és una eina estadística que permet analitzar variables positives i asimètriques en la gestió del talent. Amb ella, aconseguim una visió més ajustada de fenòmens on existeixen concentracions i casos extrems.