工作轨迹的定量分析。最先进的技术

IF 0.8 Q3 SOCIOLOGY Papers-Revista de Sociologia Pub Date : 2022-10-20 DOI:10.5565/rev/papers.3079
Juan Antonio Carbonell Asins, Carles Xavier Simó Noguera
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摘要

应用于工作轨迹研究的定量方法迅速发展,并超越了传统的序列分析。这篇文章是发展新的统计技术的最新进展,这些技术可以应用或已经应用于工作轨迹的研究。此外,我们还包括应用所描述的每一种技术的统计软件建议。在整个文本中,我们可以看到,每一种技术的描述都是从概念的角度进行的,目的是达到不需要大量统计训练的广泛受众。正是通过这个概述,我们将展示每种技术的优缺点,以及将我们从一种技术带到另一种技术的共同线索。本文从全球视角出发,研究工作轨迹,然后转向更复杂的视角,重点关注这些轨迹的一小部分,甚至是简单的状态变化。所开发的模型日益复杂,将成为最后讨论的主题,因为它们的应用和实现带来了新的挑战。正是在这种背景下,我们将讨论在研究项目框架内需要一个统计概况,就像在其他科学领域一样。最后,我们将讨论贝叶斯统计在处理复杂建模时的有用性。
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El análisis cuantitativo de trayectorias laborales. Un estado del arte
La metodología cuantitativa aplicada al estudio de las trayectorias laborales ha experimentado un rápido auge que se ha extendido más allá del tradicional análisis de secuencias. El presente artículo es un estado del arte del desarrollo de nuevas técnicas estadísticas que pueden aplicarse o ya se aplican al estudio de trayectorias laborales. Además, incluimos sugerencias de software estadístico para la aplicación de cada una de las técnicas descritas. A lo largo de todo el texto, podrá observarse que la descripción de cada técnica se ha realizado desde un punto de vista conceptual, con el objetivo de llegar a un público amplio, que no necesite poseer una fuerte formación estadística. Es mediante esta visión general que mostraremos las debilidades y fortalezas que cada técnica presenta, así como el hilo conductor que nos lleva de una a otra. Este trabajo parte de una perspectiva global en el estudio de las trayectorias laborales que luego tiende hacia una perspectiva más compleja, en que el interés se centra en una pequeña parte de dichas trayectorias o incluso de simples cambios de estado. La creciente complejidad de los modelos desarrollados será objeto de discusión final debido a los nuevos retos que presentan su aplicación e implementación. Es en este contexto donde argumentaremos la necesidad de un perfil estadístico en el marco de los proyectos de investigación, tal y como sucede en otras áreas científicas. Finalmente, debatiremos la utilidad de la estadística bayesiana a la hora de enfrentarse a modelización compleja.
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