Как на продолжительность поиска работы влияет зарплата, возраст и стаж на предыдущем месте работы

Докладываю первые результаты нашего Исследования времени поиска работы (даю ссылку, чтобы заинтересованные поучаствовали в опросе с тем, чтобы повысить качество результатов). У нас большая проблема: для обсчета было принято 167 голосов респондентов, из которых 77 нашли работу на момент заполнения опросника, а остальные находились в поиске.

Как зарплата влияет на время поиска работы

В HR-квест я задал вопрос. Как вы считаете, какое из утверждений корректно:

1. Специалисты с более высокой зарплатой БЫСТРЕЕ выходят на новое место работы при условии, что инициатором увольнения с последнего места работы был работодатель 
2. Специалисты с более высокой зарплатой ДОЛЬШЕ ищут новую работу при условии, что инициатором увольнения с последнего места работы был работодатель
3. размер оплаты не влияет на срок поиска работы

И ответ на вопрос

На картинке:

• по оси X - ZP - уровень зарплаты респондента на последнем месте работы (в тысячах рублей);
• по оси Y - time - время поиска работы в днях;
• зеленые точки - те специалисты, что вышли на новое место работы (нашли работу);
• красные - еще находятся в поиске (не нашли работу).
• красная и зеленая линии - линии тренда, которые показывают, что чем выше зарплата, том дольше человек ищет работу.

Специалисты, конечно, скажут и будут првы, что диаграмма не корректна, что показывать тренд на ненормированных данных неправильно, но я решил пренебречь корректностью в пользу наглядности, а для специалистов показать уравнение регрессии
Call:
coxph(formula = Surv(time, event) ~ log(ZP), data = q)

  n= 167, number of events= 77

              coef       exp(coef)   se(coef)      z           Pr(>|z|)  
log(ZP) -0.7543    0.4703         0.1535     -4.913 8.97e-07 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

        exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
log(ZP)    0.4703      2.126    0.3481    0.6355

Concordance= 0.694  (se = 0.037 )
Rsquare= 0.129   (max possible= 0.98 )
Likelihood ratio test= 23.07  on 1 df,   p=1.565e-06
Wald test            = 24.14  on 1 df,   p=8.97e-07
Score (logrank) test = 25.11  on 1 df,   p=5.405e-07

Обратите внимание, что я в формуле использую LOG зарплаты с тем, чтобы нормализовать переменную. и объясненная дисперсия вполне себе даже ничего.

Как стаж работы влияет на продолжительность поиска работы

Имеется ввиду стаж работы на последнем месте работы. И здесь картина не столь очевидная

• По оси X - стаж работы на предыдущем месте работы в годах;
• По оси Y - время поиска работы в годах;
• зеленые точки - те специалисты, что вышли на новое место работы (нашли работу);
• красные - еще находятся в поиске (не нашли работу).
• красная и зеленая линии - линии тренда, которые показывают, что чем выше зарплата, том дольше человек ищет работу.

Показатели такие
Call:
coxph(formula = Surv(time, event) ~ log(stag), data = q1)

  n= 163, number of events= 75
   (2 observations deleted due to missingness)

             coef exp(coef) se(coef)      z Pr(>|z|)
log(stag) -0.2338    0.7916   0.1123 -2.081   0.0374 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

          exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
log(stag)    0.7916      1.263    0.6352    0.9865

Concordance= 0.565  (se = 0.038 )
Rsquare= 0.026   (max possible= 0.98 )
Likelihood ratio test= 4.33  on 1 df,   p=0.03747
Wald test            = 4.33  on 1 df,   p=0.03741
Score (logrank) test = 4.37  on 1 df,   p=0.03658
Объясненная дисперсия очень небольшая - всего 2,6 %, а значимость коэффициента 0, 037.

Про возраст

И еще потерпите немного

в обозначениях, думаю, все в порядке, уравнение регрессии значимо и дает 6 % объясненной дисперсии.
А теперь мы в одном уравнении объединяем возраст и стаж и получаем
                              coef       exp(coef) se(coef)      z           Pr(>|z|)
Год.Рождения  0.04163   1.04251      0.01602     2.598  0.00939 **
log(stag)            -0.16068   0.85157      0.12011   -1.338  0.18099

Т.е. переводя с русского на русский, мы говорим, что стаж работы на предыдущем месте работы не влияет на продолжительность поиска работы. Влияет возраст кандидата. И чем старше кандидат, тем дольше он ищет работу.

Приглашаю поучаствовать! Исследование времени поиска работы
И главное: потренируйтесь в гипотезах: напишите, как вы считаете, какие факторы (из используемых в опросе) могут влиять на продолжительность поиска работы

Резюме

Самое забавное возникает, когда мы объединим вместе зарплату, стаж и возраст. В этом случае значимой остается только переменная "зарплата".
Отсюда я вижу два важных вывода:

1. возраст сам по себе не является помехой в поиске работы
2. за всеми этими переменными стоят скорее всего зарплатные и карьерные ожидания: чем дольше специалист работает в компании, тем он выше поднимается по карьерной лестнице, тем дольше ищет подходящую работу