Сначала принимаем участие в исследовании, потом читаем.
Сегодня про связь времени поиска работы и зарплаты, на которые соглашаются кандидаты. И еще про различие корреляции и причинно-следственной связи.
Гипотеза на простом русском языке звучит так:
чем дольше кандидат ищет работу, тем больше вероятность того, что он согласится на зарплату меньшую, чем он получал на предыдущем месте работы? Или планка зарплаты не зависит от времени поиска работы?
Решение
На этой картине по оси Y показана разница в зарплате в тыс рублей на новом и предыдущем месте работы. Т.е. если точка соответствует значению "- 50", то значит кандидат потерял в зарплате 50 000 рублей. И т.п.
По оси X логарифм времени поиска работы. Аналитикам понятно, почему я логарифмирую время, не аналитикам скажу только, что такая форма представления является более корректной с т.з. анализа. Но вы можете сами перевести логарифм в настоящее время, если используете формулу EXP в excel. Так например 5 на диаграмме обозначает примерно 148 дней поиска работы EXP(5) и т.д..
На картинке видно, что с увеличением времени поиска работы кандидаты склонны соглашаться на меньшую зарплату. И математика нам говорит, что связь есть
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 39.649 14.476 2.739 0.00658 **
log(time) -8.617 3.082 -2.796 0.00556 **
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 44.66 on 264 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.02876, Adjusted R-squared: 0.02508
F-statistic: 7.817 on 1 and 264 DF, p-value: 0.005557
Но посмотрите на эту картинку
Эта картинка идентична вышеприведенной, только я ввел цвет точек: красные точки обозначают кандидатов, которые сами приняли решение уволиться, зеленые - когда решение принял работодатель (сокращение и т.п..).
Чувствуете подвох?)
Линии тренда показывают, что на меньшую зарплату соглашаются кандидаты, инициатором увольнения которых был работодатель. А те, кто сами приняли решение об увольнении, могут хоть год искать работу, по планка не снижается.
Но тут
Если мы попробуем вставить переменную время поиска работы в уравнение прогноза зарплаты кандидата (см. пост Управляем зарплатными ожиданиями: что влияет на повышение / понижение зарплаты), то выяснится, что переменная не значима и не влияет на уровень зарплаты на новом месте
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 105.9424 17.4527 6.070 4.56e-09 ***
log(time) -3.7472 2.8113 -1.333 0.18374
log(oldwage) -10.8584 3.3127 -3.278 0.00119 **
Инициаторработодатель -29.2304 5.3710 -5.442 1.23e-07 ***
возраст -1.0004 0.3626 -2.759 0.00621 **
Связь получается опосредованная. На время поиска работы влияет зарплата на старом месте: более высокооплачиваемые кандидаты дольше ищут работу и соглашаются на худшую зарплату в итоге.
Это очень круто!
ОтветитьУдалитьИнтересно, да
ОтветитьУдалитьПожалуй, самый интересный вывод из пакета по данному исследованию.
ОтветитьУдалить