국내패널조사 사례 - 한국노동패널조사(KLIPS). 국내패널조사 사례 - 한국복지패널조사(KOWEPS).
표본배분
그리고 시·도별 인구의 연령별 분포와 장애유형별 분포를 토대로 비례분포로 연령별, 15개 장애유형별 분포를 산출하고 표본분포 결과는 <표 2-4>와 같다.
가중치 산출
- 가중치 산출방법
- 가중치 산출절차
- 종단 가중치 및 횡단 가중치 정의
- 종단 가중치 산출방법
- 횡단 가중치 산출방법
- 가중치 산출절차
- 조사 재참여 패널들의 기준 가중치 대체 방법
장애고용패널조사와 본조사의 응답자와 무응답자의 비율과 연령대를 고려한 기준에 따라 벤치마킹 보정가중치를 산정하였다. 설문 재참여 패널의 기본 가중치를 대체하는 방법입니다.
모수 추정
종단면은 1년차부터 연구에 참여한 패널의 순서에 따라 무응답에 대해 보정된 가중치(이를 종단면이라고 함)이며 종단면에만 주어집니다. 따라서 조사에 재진입한 패널의 경우 이전 조사에서 종단가중치가 없으므로 적절한 가중치 대입을 통해 횡단면가중치를 구하여야 한다.
자료의 주요 특성 1. 조사표 개발과정
- 문헌연구 및 국내 주요 패널조사 조사표 검토
- 자문 및 전문가 검토
- 조사표 구성
- 설문 항목 구성(5차년도)
- 패널 기본정보 확인(DQ)
- 지난 조사 이후 일자리 상황(SQ)
- 경제활동상태 판별(A)
- 일자리 정보(B)
- 실업자(BC)
- 비경제활동인구(BD)
- 직업적 능력(C)
- 고용서비스(D)
- 직업능력개발(E)
- 일상생활과 삶의 질(F)
- 개인소득(G)
- 가구 일반 사항(H)
- 직업력 부가조사(JOB)
패널의 개인 및 장애 정보를 재확인하고 마지막 설문조사 이후 변경 사항을 확인합니다. 고용 상태 마지막 설문 조사 직업 유형. 현재 근로조건 및 근로생활 + 현재 근로환경 + 이전 조사 대비 변화.
지난 설문조사 이후 이사 여부, 이사 시기, 그리고. 이전 연구 고용 상태 고용 상태 현재 지속 유형.
변수 가이드 1. 개요
데이터 구조
- 메인 데이터
- 통합 데이터
- 직업력 데이터
PSED는 데이터 이용자의 이해를 돕기 위해 마스터 데이터, 통합 데이터(브로드형, 롱형), 경력 데이터의 4가지 형태로 가공되어 제공됩니다. 메인 데이터를 이용하여 처리되며, Job 정보 부분을 제외한 나머지 부분의 정보는 동일하게 제공됩니다. 직업 정보는 동일한 직업 상태에 해당하는 항목을 조합하여 제공됩니다.
또한, 업무 정보를 조합한 후, 도별 데이터를 수평(MERGE), 수직(SET)으로 조합하여 2가지 형태(와이드, 롱)로 제공한다. 업무가 여러 개인 경우 현재 하고 있는 업무, 퇴사한 업무 등 모든 주 업무와 부업에 대한 업무 정보를 업무 이력 기록에서 확인할 수 있습니다.
- 패널ID(pid)
- 그 외의 key 변수
- 차수별 조사참여 여부(p**)
- 조사참여 시기(month**/day**)
- 성(gender**)
- 연령(age**)
- 장애유형(type**)
- 장애등급(grade**)
- 경제활동상태(emp**)
- 종사상 지위(emp**type)
새로운 자영업자 무급 가족 근로자 무급 가족 근로자를 위한 기존 직업. 취업자격은 취업자 중 임금근로자와 자영업자에 대해서만 구체적으로 구분하고 있으며, 무급가족종사자에 대해서는 별도 구분하지 않고 있다. 현실적으로 무급가족종사자는 무급근로자의 범주에 속하지만, 사회민주당은 이들을 분류하여 구체적인 특성을 파악하기 위해 적용하였다.
정규직 비정규직 일용직 자영업자. 직원이 없는 자영업자(노점 제외) 직원이 없는 자영업자(노점).
기타 변수
- 가구주와 패널과의 관계(h**001004)
- 직업코드 및 산업코드
임금근로자는 정규직, 비정규직, 일용직으로 구분되며, 자영업자의 경우 직원이 없는 자영업자와 직원이 있는 자영업자로 구분됩니다. 비임금근로자 : 개인사업을 영위하는 자영업자, 단독으로 전문적인 업무에 종사하는 자 또는 그 사업체에서 보수를 받지 아니하고 18시간 이상 일하는 자 같은 집에 있는 가족. PSED 산업 및 직업 코딩 작업은 전문가가 실사 과정에서 산업 및 직업을 식별할 수 있도록 정확한 정보를 수집하고 전문가가 수집된 정보를 바탕으로 주요 분류 코드를 부여하는 방식을 취하고 있습니다.
사업내용(산업) : 사업단위 내에서 연구대상의 활동을 의미하는 것이 아니라, 소속 사업단위가 하는 일(주요 산업활동을 기준으로 함)을 나타낸다. 직무기술서(직업) : 연구대상이 어떤 일을 하는지 또는 연구대상이 속한 회사에서 수행할 업무.
주제별 가이드 1. 개인 자료
- 개인 자료의 내용
- 장애정보
- 지난 조사 이후 일자리 정보
- 경제활동
- 취업자
- 임금근로자
- 자영업주
- 무급가족종사자
- 미취업자
- 자격증
- 고용서비스
- 직업능력개발
- 일상생활
- 건강 상태 및 만성질병
- 운동 시간
- 도움 받는 시간
- 차별경험
- 일상생활 만족도
- 장애수용도
- 자아존중감
- 개인소득
- 근로소득
- 근로 외 소득
- 가구 자료
- 가구 자료의 내용
- 가구원 정보
- 가구소득 1. 근로소득
- 가구 소비
- 직업력 자료
- 직업력 자료의 구조
- 직업력 자료의 내용
장애에 대한 정보는 지난 설문조사에서 응답한 정보를 확인하고 지난 설문조사 이후의 변화에 대해 질문하십시오. 이전 조사의 정보만을 살펴보는 특성상 2차년도 조사부터 새롭게 만들었다. 해고 후 동일 직무를 재개한 경우, 재취업 과정(공개채용, 면접 등)이 있었던 경우에는 해당 직무를 그만두고 새로운 직무를 시작하는 것으로 파악하였다.
초과근무시간 결정을 위한 대상변수는 조사 4년차부터 추가되었다. 근로자 수, 근무일수, 근무시간, 근무시간 체계 등의 변수는 1년차부터 지속적으로 조사되었다. 자존감은 패널 구성원 개개인의 자신에 대한 생각을 10문항(Rosenberg Self-Esteem Scales)으로 측정하였다.
개별 패널 연구인 PSED의 특성상 대부분의 변수는 개인을 기반으로 합니다.
예 시 〉
- 조사차수(p_year)
- 일자리id(jobid)
- 일자리 종류(jobtype)
- 일자리 최초 조사차수(jobfirstyear)
- 직전조사 일자리id(jobpreid)
- 현재 주업 여부(jobmain)
구성변수: 조사 횟수(p_year), 직업 유형(jobtype), 첫 번째 직업 조사(jobfirstyear), 이전 조사의 직업 ID(jobpreid), 현재 주요 직업(jobmain). 작업이 처음에 조사된 횟수를 나타냅니다. 패널에 따라 1년차부터 같은 직무가 계속되는 경우도 있었지만 일부 직무가 옮겨지는 경우도 있어 조사한 1순위를 별도의 변수로 구성했다.
따라서 직업 이력 데이터를 분석하기 위해서는 이전 조사 직업의 ID를 참고할 필요가 있다. 주된 직업은 1이며, 주된 직업 이외의 직업은 누락(Sysmis)으로 처리됩니다.
FAQ의 예제 프로그램 사용 전 기본 숙지사항
- 데이터 구조와 종류
- 데이터 이용 시 주의사항
- 데이터를 불러오기 위한 경로 지정 방법
- 차수별 데이터를 횡으로 합치는 방법(merge)
- 차수별 데이터를 종으로 합치는 방법(set)
- 직업력자료에 개인의 성별, 연령 붙이기
- 개인(가구) 근로 외 소득 항목 구성하기
- 근로 외 소득 중 특정 항목에 대한 수급자 추출
- 인적특성, 경제활동상태 변수가 필요할 때
- 장애유형, 등급 변수가 필요할 때
이때 차수별로 필요한 변수를 추출한 후 pid를 참조변수로 설정하여 집계하여 사용한다. 하지만 Waves 1~5까지의 모든 변수는 통합데이터(WIDE TYPE)에 이미 통합되어 수평으로 공급되어 있으므로 필요한 변수만 따로 저장하여 사용하는 것이 더욱 편리합니다. ② 필요한 변수를 추출한 wave 1~5의 데이터를 표준변수 pid(동일한 패널번호)로 정렬한다.
다만, 1년차부터 5년차까지의 모든 변수는 이미 통합데이터(LONG TYPE)에 유형으로 지정되어 있으므로 필요한 변수만 따로 저장하여 사용하는 것이 더 적절할 것이다. 또한 아래 절차에 따라 이름을 바꾸지 않고 필요한 변수만 추출하여 사용할 수 있습니다.
