Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 3

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  model regresji Coxa
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
W wielu dziedzinach nauki zachodzi konieczność analizy powtarzających się zdarzeń. W naukach medycznych problemem jest ocena ryzyka nawrotu przewlekłej choroby. W naukach ekonomiczno‑społecznych analizować można czas kolejnych wejść i wyjść w sferę ubóstwa, czas kolejnych roszczeń gwarancyjnych lub ubezpieczeniowych, a także czas kolejnych okresów bezrobocia. W badaniach tych w różny sposób można definiować przedziały ryzyka, czyli przedział czasu, w którym dla danej jednostki istnieje ryzyko (lub szansa) wystąpienia zdarzenia. Badania bezrobocia rejestrowanego w Polsce wskazują na duży odsetek osób powracających do urzędu pracy i rejestrujących się ponownie. Celem artykułu jest analiza ryzyka kolejnych zarejestrowań w urzędzie pracy w zależności od wybranych cech osób bezrobotnych: płci, wieku, wykształcenia oraz stażu pracy. W badaniu wykorzystano metody analizy trwania. Porównano wyniki otrzymane dla czterech modeli będących rozszerzeniem modelu proporcjonalnego hazardu Coxa. W modelu Andersona‑Gila nie rozróżnia się, które zdarzenie wystąpiło jako pierwsze, a które jako kolejne. Istotna jest liczba zdarzeń, które wystąpiły. Dwa modele warunkowe Prentince’a, Williamsa i Petersona oraz Wei, Lin i Weissfelda bazują na warstwowym modelu Coxa. Warstwami są kolejne zdarzenia. Modele te różnią się sposobem wyznaczania przedziałów ryzyka. W analizowanym okresie tylko wiek i wykształcenie wpływały na ryzyko wielokrotnych zarejestrowań w Powiatowym Urzędzie Pracy w Szczecinie. Płeć i staż pracy nie miały na to istotnego wpływu. Analiza wykonana dla kolejnych zarejestrowań potwierdziła wpływ tych samych cech na pierwsze z kolejnych zarejestrowań. Ogólnie można stwierdzić, że analizowane cechy osób bezrobotnych nie miały istotnego wpływu na drugi i kolejne powroty do urzędu pracy.
EN
In many fields of science, it is necessary to analyse recurrent events. In medical science, the problem is to assess the risk of chronic disease recurrence. In economic and social sciences, it is possible to analyse the time of entering and leaving the sphere of poverty, the time of subsequent guarantee or insurance claims, as well as the time of subsequent periods of unemployment. In these studies, there are different ways of defining risk intervals, i.e. the time frame over which an event is at risk (or likely to occur) for an entity. Research on registered unemployment in Poland shows a high percentage of people returning to the labour office and registering again. The aim of the article is assessment of the risk of subsequent registrations in the labour office depending on selected characteristics of the unemployed: gender, age, education, and seniority. In the study, methods of survival analysis were used. The results obtained for four models being an extension of the Cox proportional hazard model were compared. The Anderson‑Gil model does not distinguish between first and next events. The number of events that occurred is important. Two Prentince‑Williams‑Peterson conditional models and the Wei, Lin and Weissfeld models are based on the Cox stratified model. The strata are consecutive events. They differ in the way risk intervals are determined. In the analysed period, only age and education influenced the risk of multiple registrations at the Poviat Labour Office in Szczecin. Gender and seniority did not have a significant impact on this risk. The analysis performed for subsequent registrations confirmed the impact of the same features on the first subsequent registration. In general, it can be stated that the analysed characteristics of the unemployed did not have a significant impact on the second and subsequent returns to the labour office.
EN
Methods of survival analysis are more and more often used in analysis of social and economic occurrences. Due to lack of distributional information regarding the random variable, much attention is put on non-parametric or semi-parametric models. They are more and more commonly used for analysis of occurrences different than life expectancy. The condition of use of models of survival analysis is appropriate database that makes possible estimation of duration time of defined state for particular elements of analysed population. They are usually retrospective analyses with use of records. The example of such database is unemployment records. The article presents results of analysis of influence of encryption of variables on estimation of parameters of the Cox proportional hazard model and their interpretation. The authors also presented correlation between parameters of the model estimated for the data encrypted in two ways. The cohort consisted of the unemployed persons unregistered in specific period. Sub-clusters were allocated with respect to age that is a determinant of period of waiting for a job.
PL
Metody analizy przeżycia są coraz częściej stosowane w badaniach zjawisk społeczno-ekonomicznych. Ze względu na brak konieczności znajomości rozkładu badanej zmiennej losowej szczególną wagę przywiązuje się do modeli nieparametrycznych bądź semiparametrycznych. Coraz powszechniej wykorzystywane są one do badania zjawisk innych niż czas trwania życia ludzkiego. Warunkiem stosowania modeli analizy przeżycia jest odpowiednia baza danych umożliwiająca wyznaczenie czasu trwania zdefiniowanego stanu dla poszczególnych jednostek badanej zbiorowości. Zazwyczaj są to badania retrospektywne z wykorzystaniem sporządzanych rejestrów. Przykładem takiej bazy danych jest rejestr bezrobotnych. Celem artykułu jest wskazanie wpływu sposobu kodowania zmiennych na oszacowania parametrów modelu regresji Coxa i ich interpretację. Autorki przedstawiły również związek między parametrami modelu szacowanymi dla danych zakodowanych w dwojaki sposób. Badaną kohortę stanowią osoby bezrobotne wyrejestrowane w określonym okresie czasu. Podziału na podgrupy dokonano ze względu na wiek, który jest determinantą czasu poszukiwania pracy.
PL
Rejestr bezrobotnych może stanowić bazę danych do badania sytuacji na regionalnym rynku pracy. Ważne są w tym przypadku zarówno przyczyna bezrobocia, jak i powód wyrejestrowania. Osoby, które nie zgłosiły się w urzędzie w wyznaczonym terminie lub nie przyjęły propozycji pracy stanowią dużą grupę wśród zarejestrowanych. Stąd podjęto próbę identyfikacji cech wpływających na ryzyko wykreślenia z rejestru. Celem artykułu jest ocena ryzyka wykreślenia z rejestru i identyfikacja jego determinant. Analizie poddano czas pozostawania w rejestrze bezrobotnych, stąd wykorzystano metody analizy trwania.
EN
The unemployment registry may be the database for analysis of the situation on the regional labour market. In this case there are important both the cause of unemployment and the deregistration reason. The lack of clearly defined cause of erasure from the labour office registry makes analyses difficult. Therefore the authors tried to identify the features of these persons influencing the risk of erasure from the unemployment registry. The aim of the paper is assessment of the risk of erasure from the registry and identification of its determinants. Because the time of staying in the unemployment registry was analysed, selected methods of duration analysis were applied. Keywords: the Cox hazard model, duration tables, hazard function, unemployment
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.