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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제17권 제3호
발행연도
2015.1
수록면
1,337 - 1,346 (10page)

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대졸 취업자들이 직장에서 재직기간이 경과하면서 이직 또는 실업 상태로 탈출확률 및 탈출요인 문제를 분석하는 것은 취업의 질을 측정할 수 있는 좋은 방법이다. 일반적으로 대졸자들이 이직 또는 실업으로의 탈출은 취업자의 개인특성뿐 만 아니라, 취업지역 특성에도 영향을 받는 복수의 분석단위를 가지게 된다. 복수의 분석단위를 가지는 위계적(hierarchical) 자료구조에서는 취업지역별 공유되는 특성이 존재하게 되어 집단 내의 상관이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 취업자 개인특성(1-수준)과 취업지역 특성(2-수준)의 위계적 자료구조 하에서 Cox의 혼합모형(Cox’s mixed effects model)을 이용하여 대졸 취업자들의 재직기간 중 실직 및 이직으로의 탈출요인을 분석하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 1-수준 변수들의 영향력을 살펴보면, 성별, 연령, 평점, 대학유형, 전공계열, 정규직 여부 및 기업규모 등이 통계적으로 유의하게 탈출확률에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 2-수준 변수들의 영향력을 살펴보면, 경제활동참가율과 고용률이 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.
#Cox의 비례위험 모형 #위계적 자료구조 #의사결정나무분석 #임의효과 #혼합모형 #Cox's proportional hazard model #hierarchical structure #decision tree analysis #random effect #mixed effect model

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/ / http://kosis.kr/ / / http://survey.keis.or.kr/ Boheim, R. / 2000 / Unemployment duration and exit states in Britain : 1 ~ 32 google schola Chang, J. E. / 2001 / Change of labor market and re-employment of women after the economic crisis / Korean Sociological Association 35 : 159 ~ 188 google schola Ethington, C. A. / 1997 / Higher Education: Handbook of Theory and Research, 12 / Agathon Press : 165 ~ 194 google schola

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