Wykorzystanie testu Graya do oceny wpływu płci na formę wyjścia z bezrobocia

• Autorzy: Beata Bieszk-Stolorz

Warianty tytułu

Application of the Gray Test to the Assessment of the Influence of Gender on the Form of the Unemployment Exit

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem artykułu jest ocena wpływu płci na prawdopodobieństwo wyrejestrowania z urzędu pracy z powodu podjęcia pracy niesubsydiowanej, pracy subsydiowanej, podjęcia działalności gospodarczej, wyjazdu za granicę, przejścia na rentę, emeryturę lub zasiłek i pozostałych przyczyn. Te formy wyjścia z bezrobocia stanowią różnego rodzaju zdarzenia konkurujące. W badaniu wykorzystano metody analizy trwania uwzględniające występowanie obserwacji cenzurowanych. Do oceny ryzyka zdarzeń konkurujących zastosowano funkcję skumulowanej częstości (CIF). Pozwoliła ona na ocenę prawdopodobieństwa formy wyjścia z bezrobocia.W celu zbadania różnic we wpływie płci na prawdopodobieństwo wyrejestrowania z powodu określonej przyczyny zastosowano test Graya. Analizowano je w podgrupach wyodrębnionych ze względu na cechy osób bezrobotnych: wykształcenie, wiek, liczbę zarejestrowań i staż pracy. W badaniu skorzystano z danych indywidualnych osób zarejestrowanych w Powiatowym Urzędzie Pracy w Szczecinie. (abstrakt oryginalny)

EN

The goal of the article is the assessment of the influence of gender on the probability of deregistration from the labour office because of accepting the unsubsidised job, subsidised job, starting the economic activity, going abroad, receiving invalidity pension, becoming retired, receiving benefitsand other causes. These forms of the unemployment exit are the various competing risks. Methods of the survival analysis taking censored observation were used in the research. The cumulative incidence function was used for the assessment of the competing risks. It enabled the assessment of the probability of the form of the unemployment exit. The Gray test was used for the analysis of differences of the influence of gender on the probability of deregistration because of the specific reason. These differences were analysed in subgroups that were extracted because of the features of the unemployed persons: education, age, the number of subsequent registrations and seniority. The analysis was conducted on the basis of the individual data of thepersons registered in the Poviat Labour Office in Szczecin.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Bezrobocie; Płeć

EN

Unemployment; Gender

• Czasopismo: Studia i Prace WNEiZ US
• Rocznik: 2018
• Numer: nr 54 T. 3. Metody ilościowe w ekonomii
• Strony: 71--83

Twórcy

autor

Beata Bieszk-Stolorz

• Uniwersytet Szczeciński

Bibliografia

• Aly, E.A.A., Kochar, S., McKeague, E. (1994). Some Tests for Comparing Cumulative Incidence Functions and Cause-Specific Hazard Rates. Journal of the American Statistical Association, 89 (427), 994-999. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476833.
• Bieszk-Stolorz, B. (2013). Analiza historii zdarzeń w badaniu bezrobocia. Szczecin: Volumina. pl.
• Bieszk-Stolorz, B. (2017a). Cumulative Incidence Function in Studies on the Duration of the Unemployment Exit Process. Folia Oeconomica Stetinensia, 17 (1), 138-150. DOI:10.1515/foli-2017-0011.
• Bieszk-Stolorz, B. (2017b). Zastosowanie metod analizy trwania w badaniu form wychodzenia z bezrobocia. Wiadomości Statystyczne, 8, 5-18.
• Bieszk-Stolorz, B., Markowicz, I. (2012). Modele regresji Coxa w analizie bezrobocia. Warszawa: CeDeWu.
• Bieszk-Stolorz, B., Markowicz, I. (2013). Płeć jako determinanta szansy podjęcia zatrudnienia i ryzyka rezygnacji z pośrednictwa urzędu pracy. Optimum. Studia Ekonomiczne, 6 (66), 20-30.
• Crowder, M. (1994). Identifiability Crises in Competing Risks. International Statistical Review, 62 (3), 379-391. DOI: 10.2307/1403768.
• Crowder, M. (1996). On Assessing Independence of Competing Risks when Failure Times are Discrete. Lifetime Data Analysis, 2 (2), 195-209. DOI: 10.1007/BF00128575.
• Crowder, M. (1997). A Test for Independence of Competing Risks with Discrete Failure Times. Lifetime Data Analysis, 3 (3), 215-223. DOI: 10.1023/A:1009696830515.
• Gooley, T.A., Leisenring, W., Crowley, J., Storer, B.E. (1999). Estimation of Failure Probabilities in the Presence of Competing Risks: New Representations of Old Estimators. Statistics in Medicine, 18 (6), 695-706. DOI: 10.1002/(SICI)1097- 0258(19990330)18:6<695::AID-SIM60>3.0.CO;2-O.
• Gray, R.J. (1988). A Class of K-Sample Tests for Comparing the Cumulative Incidence of a Competing Risk. The Annals of Statistics, 16 (3), 1141-1154.
• Kalbfleisch, J.D., Prentice, R.L. (2002). The Statistical Analysis of Failure Time Data, Second Edition. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons.
• Klein, J.P., Bajorunaite, R. (2004). Inference for Competing Risks. W: N. Balakrishnan, C.R. Rao (red.), Handbook of Statistics: Advances in Survival Analysis (s. 291-311). Vol. 23. Amsterdam: Elsevier.
• Klein, J.P., Moeschberger, M.L. (2003). Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data. Second Edition. New York: Springer-Verlag.
• Kotowska, I.E. (red.) (2009). Strukturalne i kulturowe uwarunkowania aktywności zawodowej kobiet w Polsce. Warszawa: Scholar.
• Landmesser, J. (2013). Wykorzystanie metod analizy czasu trwania do badania aktywności ekonomicznej ludności w Polsce. Warszawa: Wyd. SGGW.
• Marubini, E., Valsecchi, M. (1995). Analysing Survival Data from Clinical Trials and Observational Studies. New York: John Wiley& Sons.
• Matuszewska-Janica, A., Hozer-Koćmiel, M. (2015). Struktura zatrudnienia oraz wynagrodzenia kobiet i mężczyzn a przedmiotowa struktura gospodarcza w państwach UE. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 385, 178-186. DOI: 10.15611/pn.2015.385.19.
• Sytuacja kobiet i mężczyzn na rynku pracy w 2016 roku (2017). Pobrane z: http://www. mpips.gov.pl/analizy-i-raporty/raporty-sprawozdania/rynek-pracy/ (15.09.2017).

Identyfikatory

DOI

10.18276/sip.2018.54/3-05