La fórmula
Cómo calcular factor Bradford
El factor Bradford es una medida de RR. HH. diseñada para penalizar más las ausencias cortas y frecuentes que una sola ausencia larga, partiendo de la idea de que la ausencia repetida e imprevisible altera más al equipo que un único periodo de baja planificado.
La cifra de ausencias se eleva al cuadrado, y eso es lo que provoca el efecto de que "las ausencias cortas y frecuentes puntúan peor": cinco ausencias separadas de un día (5² × 5 = 125) puntúan mucho más que una ausencia de cinco días (1² × 5 = 5), aunque ambas sumen cinco días de baja.
La calculadora pide:
- Número de ausencias — ocasiones separadas de ausencia en el periodo analizado, no el total de días
- Total de días ausente
- Total de empleados
El resultado se actualiza con cada pulsación. La URL también, lo que hace que la versión rellenada sea fácil de guardar en marcadores o enviar a otra persona.
Cuando una cifra no está a mano — un tipo de interés exacto, un saldo preciso — una estimación razonable es un buen punto de partida. Como cada resultado se actualiza al instante, afinar una cifra aproximada hasta la real en cuanto la tengas lleva un momento, y el cálculo no depende de acertar a la primera.
Por qué importa factor Bradford
La mayoría de quienes buscan un cálculo de factor Bradford ya tienen una cifra concreta en mente — un presupuesto, una oferta, un objetivo — y quieren comprobarla en lugar de aprender la teoría detrás. Esta página está pensada para eso: introduce tus propias cifras, ve el resultado al instante, y cambia cualquier campo para ver cómo se mueve la respuesta sin rehacer la aritmética desde cero cada vez.
También es útil como comprobación antes de firmar algo. Un presupuesto, una carta de oferta o una hoja de cálculo de otra persona puede contener un error, un supuesto optimista, o simplemente un criterio de redondeo distinto — pasar los mismos datos por una calculadora independiente es una forma rápida de confirmar una cifra antes de confiar en ella.
Este tipo de cálculo rara vez está aislado del todo. Una cifra de factor Bradford suele alimentar una decisión más amplia — cómo se compara con una oferta de la competencia, si encaja en un presupuesto mensual, qué efecto tiene en un plan a más largo plazo — y el valor de tenerla como cifra exacta en lugar de una estimación aproximada es que esas comparaciones posteriores dejan de ser también una conjetura. Una vez que una cifra de la decisión es precisa, merece la pena el esfuerzo de que las demás también lo sean, en lugar de mezclar un cálculo exacto con varias estimaciones y tratar el resultado como igual de fiable en todos los casos.
En la práctica, la mayoría de quienes llegan a una página así ya han probado una versión del cálculo a mano o en una hoja de cálculo, y usan la calculadora de aquí para confirmarlo en lugar de sustituirlo. Es una forma razonable de usarla — los dos deberían coincidir hasta el último decimal si se usan los mismos datos y la misma fórmula, y si no coinciden, la fórmula mostrada arriba es la que conviene revisar primero contra tu propio cálculo.
Ejemplo práctico
Aquí tienes el cálculo con los valores de partida:
- Número de ausencias: 5
- Total de días ausente: 10
- Total de empleados: 100
Eso da:
- Puntuación Bradford: 2,5
Estas cifras son solo los valores de partida de la calculadora, incluidos para que el proceso sea visible en lugar de quedar oculto dentro de la herramienta de arriba. Sustitúyelas por tus propios números y se aplica la misma aritmética — nada del método cambia, solo los datos que lo alimentan.
Interpretar el resultado
Muchas empresas del Reino Unido usan bandas de activación aproximadas de 51–100 para una conversación informal, 200–500 para una revisión formal y por encima de 500 o 600 para medidas más serias, pero los umbrales exactos los fija la política de cada empleador, no un estándar universal.
Dónde suele fallar esto. Aplicar el factor Bradford sin excluir las ausencias protegidas —enfermedad relacionada con discapacidad, ausencia por embarazo o permiso parental aprobado— suele dar lugar a resultados injustos o incluso ilegales. La mayoría de las políticas de RR. HH. excluyen explícitamente estas categorías del recuento antes de puntuar.
Una comprobación útil ante cualquier resultado desconocido es compararlo primero con una estimación mental aproximada — redondea los datos a cifras cómodas y ve si la respuesta de la calculadora cae más o menos en el mismo terreno. Una cifra muy distinta suele significar que uno de los campos se introdujo con la unidad equivocada, casi siempre un porcentaje escrito como número entero donde se esperaba un decimal, o al revés.
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No existe un límite universal fijo, pero muchas organizaciones consideran que una puntuación superior a 200–500 es el umbral para una conversación formal, y a partir de ahí va escalando. Los documentos de política deberían indicar las bandas propias del empleador en lugar de basarse en una cifra genérica.
No: ese es precisamente el sentido de la fórmula. Como el número de ausencias se eleva al cuadrado, varias ausencias cortas producen una puntuación mucho mayor que una sola ausencia continua que sume el mismo número de días.
La respuesta que da es puntuación Bradford. Con 5 número de ausencias, 10 total de días ausente y 100 total de empleados, eso da 2,5. Cambia cualquier campo y la cifra se mueve con él.
Cada vez que cambie uno de los datos de partida — un nuevo tipo de interés, un saldo distinto, un plazo actualizado —, ya que el resultado solo refleja lo que hay ahora mismo en los campos. No hace falta llevar un registro aparte de resultados pasados; la dirección web de una versión ya rellenada ya lleva consigo las cifras usadas para producirla.
No, salvo que un tipo impositivo o una comisión sean explícitamente uno de los datos de arriba. Donde no lo son, la cifra mostrada es un cálculo bruto, y el impuesto que corresponda depende de tu situación personal y de la normativa fiscal vigente, que conviene comprobar aparte.
La aritmética en sí es exacta — la calculadora aplica la fórmula mostrada arriba con precisión, sin redondear hasta mostrar la cifra final. La incertidumbre, donde existe, está por completo en los datos: un tipo estimado o un saldo aproximado arrastran esa misma aproximación hasta el resultado.