PDF 한국노동패널 1-23차년도 조사자료 - Seoul National University

한국노동패널(KLIPS) 소개

KLIPS 조사개요

연구 11차년도에는 보충교육조사를 실시하여 중·고교, 대학 및 사교육 경험을 심층적으로 탐색하였다. 20차 연례 조사에서는 개인의 전략적 사고, 합리성 및 사회성을 측정했습니다.

현장실사 및 면접방식

이 경우 아들과 며느리는 원세대 구성원이 아니므로 이 세대는 추적하지 않았다. 설문조사 기간 동안 응답하지 않은 개인을 대상으로 추가 웹 설문조사를 실시할 예정입니다.

조사결과

원세대 분가세대 조사 대상 아님 전체. 분가가구는 원칙적으로 표본가구 중 1인 이상이 포함된 경우에만 조사한다.

표본설계 및 가중치

표본설계방법 및 표본추출과정

셋째, 각 지층에서 조사지역을 선정하는 방법으로 체계적 표본추출법을 사용하였다. 즉, 각 지역 내에서 조사영역을 추출할 확률이 특성값에 비례하도록 추출한다.

가중치 부여방식 및 사용방법

최종 가중치 값에 사후 조정이 적용되었습니다. 그리고 가구단위 분석에는 가구가중치를 사용한다.

자료의 주요 특성

설문지 구성

지난번 조사 이후에 시작되어 현재 진행 중인 일자리는 계약직은 ⑤유형, 무급직은 ⑦유형입니다. 따라서 개인의 업무 경험에 따라 여러 유형의 설문이 가능합니다.

자료 구성

지난 설문조사 이후 직업 관련 변화. 지난 설문조사 이후 직업 관련 변화.

조사내용

교육 및 직업훈련 ▪ 사회보험급여에 관한 사항. 개인의 경우 ▪일을 하면서 구직이 어려운 경우 ▪기업가 정신 교육에 대한 질문.

변수 가이드

변수 번호: 해당 변수의 일련 번호를 의미합니다. 패널 멤버의 이름이라고 할 수 있는 핵심 변수가 제공됩니다.

KLIPS 자료에서 가족 구성 유형과 . 이 문항은 1차년도에는 설문항목에 존재하였고, 2차년도에는 전년도 대비 변화만을 질문하였으며, 3차년도에는 삭제 및 4차년도에 수정하였다.

오픈 코드 (open code)

7년차 이후부터는 솔리드 변수와 캐릭터 변수로 사용 가능합니다. 중등학교명은 4~6차년도에는 코드변수로, 7차년도 이후에는 문자변수로, 직업훈련기관명은 5차년도부터 문자변수로 주어졌다.

무응답 대체 데이터 (Imputation)

직업코드 및 산업코드

개인 데이터 사업 이력 데이터 개인 데이터 사업 이력 데이터 Op. 노동패널의 연도별 개인자료에서는 직종과 산업코드에 연계된 변수가 매우 다르다. 개인 데이터 사업 이력 데이터 개인 데이터 사업 이력 데이터.

주제별 가이드

가구자료

도시 가구 조사가 있습니다.” 본 조사에서 소득은 '세전 소득'으로, KLIPS는 '세후 소득'을 '세금 제외'로 측정한다. 그러나 조사 2년차부터는 다음과 같은 세부항목에서 가구소득을 살펴보았다. 한편, 7차년도 조사에서 가장 큰 변화는 대학생 이상 자녀의 사교육비를 조사한 점이다.

개인자료

조사 5차년도부터는 통계청 경제활동인구조사의 비정규직 추가조사(2002) 내용을 반영하여 비정규직을 여러 유형으로 분류할 수 있었다. 사용자 참고사항과 동일: 급여근로자의 근로시간에 대한 질문은 정규근로시간의 유무에 따라 달라지므로, 급여근로자의 주당 평균근로시간을 계산할 때 정규근로시간으로 답하면 정규근로 응답자가 근로시간이 없다고 응답한 경우에는 주당 평균 근로시간을 기준으로 하여 주당 평균 근로시간을 산정한다. 1차년도에는 응답기간에 제한을 두지 않았고, 2차년도는 지난 조사 이후에 받은 직업훈련에 대해서만 응답을 받았고, 4차년도는 3차년도 조사라서 응답자가 1,999명이었다. 1월 이후 받은 직업훈련에 대한 답변을 물었다. 다만, '지난 조사 이후' 취득한 직업훈련은 5차 조사부터 재조사되었다.

직업력 자료

작업 검색 순서를 의미하며 작업이 조사된 순서를 나타냅니다. 동일한 작업에는 항상 동일한 작업 순서가 있습니다. 취업파동에서 "이게 본업이냐"는 뜻이다.

부가조사 자료

19차 조사자료에만 개인, 가계, 추가조사, 직업자료 등 총 2000여개의 변수가 있다. 이러한 변수들 중에서 해석 모델에서 사용할 변수를 찾아야 합니다. 어떤 것이 자신에게 적합한지 혼란스러울 수 있습니다. 1. 아래 예시 프로그램은 제23회 노동위원회 총회 자료를 바탕으로 작성되었습니다. 데이터 가져오기 경로를 지정해야 합니다. 다음은 아래 예에서 제공됩니다. 대부분의 경우 추가 조사 자료를 분석하기 위해서는 개인에게 핵심변수를 부여해야 하는데, 예를 들어 11학년 보충교육 조사에서 연구자가 개인자료에 '고교시절 수면시간'이라는 변수를 붙일 때 , 그는 다음을 수행할 수 있습니다.

노동 패널 자료에서는 가구 자료와 개인 자료를 결합해야 하는 경우가 많다. 예를 들어 23년차 자료를 이용하여 총 가계소비를 종속변수로 하는 회귀분석 모형을 구축한다. 그리고 설명변수로 총 가계 소득. 자산, 부채, 총 가구원수, 가구의 성별, 연령, 경제활동 여부 등의 변수로 구성된다. 개별적으로 모든 작업 정보를 포함하는 데이터가 작업 이력 데이터입니다. 하지만 이 데이터를 이용하는 많은 사람들은 “왜 직업 이력 데이터는 개인의 성별, 나이, 학력 등의 인구통계학적 특성이 연계되어 있지 않은지 불편함을 호소할 때가 있다.