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절단된 가산자료모형을 이용한 이직횟수 결정요인 분석

Turnover determinants with truncated count data model
한국데이터정보과학회지 제29권 제6호, 2018.11, 1595-1604 (10 pages)
DOI :10.7465/jkdi.2018.29.6.1595
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초록
본 논문에서는 이직경험이 있는 대졸 취업자의 이직횟수에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 종속변수인 이직횟수는 ‘0’에서 절단된 가산자료 (truncated count data)이다. 이와 같이 절단된 가산자료에 대해서 일반적인 포아송 회귀모형 또는 음이항 회귀모형을 이용하여 분석할 경우, 추정된 통계량은 편의 추정량과 불일치 추정량을 갖게 되는 문제점이 발생된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 절단된 가산자료 모형을 활용한 절단 포아송 회귀모형 및 절단 음이항 회귀모형을 이용하여 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 절단 음이항 회귀모형이 가장 타당한 모형임을 알 수 있었다. 둘째, 전문대에 비해서 4년제 대졸취업자들의 이직횟수가 높음을 알 수 있었다. 셋째, 전공 및 대학만족도가 높고 평균평점이 높을수록 유의하게 이직횟수가 낮음을 알 수 있다. 넷째, 급여와 기업규모가 클수록, 그리고 비정규직에 비해서 정규직일수록 이직횟수는 유의하게 감소하는 것으로 나타났다.

In this paper, we analyze the determinants that affect the turnover frequency of college graduates who have experienced turnover. Since the number of turnover which is a dependent variable has only a positive integer value that does not include ‘0’, it has count data truncated at ‘0’. In the case of using the standard Poisson regression model or the negative binomial regression model for the data with truncated count data, the estimated statistic has a problem with the bias and inconsistent estimator. To solve this problem, we analyzed Poisson and negative binomial regression models using truncated count data model. The main results are as follows; First, we note that the truncated negative binomial regression model is most significant. Second, it can be seen that the turnover rate of college graduates is higher than that of vocational colleges. Third, the higher the grade point average and the higher the satisfaction of major and university, the lower the turnover frequency. Finally, as the salary and firm size increased, and the number of regular employees decreased, the number of turnover decreased significantly.

목차
요약
1. 서론
2. 자료소개 및 기술통계
3. 연구방법
4. 분석결과
5. 결론
References
Abstract
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