Contexto La base de datos utilizada en este trabajo fue construida para analizar distintos factores asociados al bienestar laboral dentro de una organización. Su propósito es identificar cómo ciertas condiciones de trabajo, así como elementos del entorno organizacional, influyen en la satisfacción y el desempeño de los empleados. Los registros corresponden a información individual de cada trabajador, identificado mediante un código único. Entre los datos recopilados se incluyen características objetivas de sus condiciones laborales (como horas de trabajo semanales o acceso a soporte institucional), además de valoraciones subjetivas relacionadas con su experiencia dentro de la empresa. Este análisis permite comprender, desde un enfoque cuantitativo, qué variables pueden estar afectando el bienestar y la productividad del personal.

La distribución normal o gaussiana es una de las más utilizadas en estadística. En R, existen funciones que permiten calcular su densidad, probabilidad acumulada, cuantiles y generar valores aleatorios.

La distribución exponencial es una de las más usadas en estadística, especialmente para modelar tiempos de espera y procesos de Poisson.

La distribución chi-cuadrado es una distribución de probabilidad que se obtiene al elevar al cuadrado k variables aleatorias normales estándar independientes. Su función de densidad (PDF) depende de los grados de libertad (k) y es una herramienta clave en estadística, especialmente en pruebas de hipótesis y análisis de varianza (ANOVA).

La distribución de Poisson es un modelo probabilístico que representa la cantidad de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio determinado, asumiendo que se presentan de forma independiente y con una tasa promedio constante. Es ideal para describir sucesos poco comunes.

La distribución de Poisson es un modelo de probabilidad que describe el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio fijo, suponiendo que suceden de manera independiente y con una tasa promedio constante. Se utiliza principalmente para representar eventos poco frecuentes.

Primer ejemplo