Análisis de correspondencias y estudio de historias de vida: una aplicación a la encuesta de transición educativo-formativa e inserción laboral
DOI:
https://doi.org/10.18002/pec.v0i6.697Palavras-chave:
Analisis de correspondencias, Datos de historias de vida, Transición al empleo, Correspondence analysis, Event history data, Job transitionResumo
En las últimas décadas, muchos son los trabajos que han puesto de manifiesto la importancia de adoptar una perspectiva dinámica a la hora de abordar el estudio de los procesos sociales. Por esta razón, de forma creciente, la información que se recoge para realizar este tipo de estudios refiere para cada individuo los tiempos transcurridos en diferentes estados o entre distintos eventos.Este tipo de información dinámica, que se suele denominar "datos de historias de vida' (event history dato), habitualmente se analiza utilizando procedimientos relacionados con el análisis de supervivencia o los modelos de regresión para datos de duración. Sin embargo, en este artículo se adopta un enfoque distinto al utilizar un método multivariante exploratorio, como es el Análisis de Correspondencias, y aplicarlo a la super-matriz indicador que recoge las historias de vida de los individuos como secuencias de eventos.Para ilustrar la utilización de esta metodología, presentaremos una aplicación de la misma al análisis de datos procedentes de la Encuesta de Transición Educativo-Formativa e Inserción Laboral elaborada por el Instituto Nacional de Estadística en 2005. Dicha encuesta tiene por objetivo conocer las diferentes formas de transición desde la educación y la formación al mercado laboral mediante el estudio de las trayectorias formativas y laborales de 45.000 jóvenes entre los años 2001 y 2005.In the last decades, many papers have outlined the importance of adopting a dynamic perspective to analyze social processes. That is the reason why, for these studies, the collected data increasingly report durations of episodes and changes in time.This kind of information, the so-called 'event history data', is usually analyzed by means of statistical methods such as survival analysis or regression models for transition data. However, in this paper a different approach is outlined applying correspondence analysis, an exploratory multivariate method, to a super indicator matrix that records event history data as sequences of events.In order to illustrate its use, in this paper we apply this methodology to analyze data from an education-to-job transition survey (Encuesta de Transición Educativo-Formativa e Inserción Laboral) conducted by the Spanish Statistics Institute (Instituto Nacional de Estadistica) in 2005. This survey is intended to study the different ways of transition from education to labour market for 45.000 young people during the period 2001-2005.
Downloads
Referências
BENZÉCRI, J.-P. (1992) Correspondence Analysis Handbook. New York: Marcel Dekker.
BLOSSFELD, H.-P.; A. HAMERLE & K.-U. MAYER (1989) Event History Analysis: Statistical Theory and Application in the Social Sciences. Hillsdale (New Jersey): Lawrence Erlbaum Associates.
DE LEEUW, J.; P.G.M. VAN DER HEIJDEN & I. KREFT (1985) "Homogeneity Analysis of Event History Data", Methods of Operations Research, 50, pp. 299-316.
FRANCIS, B. & M. FULLER (1996) "Visualization of Event Histories", Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 159, pp. 301-308.
GREENACRE, M. (1984) Theory and Applications of Correspondence Analysis. London: Academic Press.
GREENACRE, M. (1993) Correspondence Analysis in Practice. London: Academic Press.
INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICA (2007) Encuesta de transición educativo- formativa e inserción laboral. Resumen Metodológico. http://www.ine.es/welcome.shtml
JAMBU, M. (1989) Exploration Informatique et Statistique des Données. Paris: Dunod.
LEBART, L.; A. MORINEAU et M. PIRON (1995) Statistique Exploratoire Multidimensionnelle. Paris: Dunod.
MARTENS, B. (1994) "Analyzing Event History Data by Cluster Analysis and Multiple Correspondence Analysis: An Example Using Data about Work and Occupations of Scientists and Engineers". M. GREENACRE & J. BLASIUS (eds.) Correspondence Analysis in the Social Sciences. San Diego: Academic Press.
VAN DER HEIJDEN, P.G.M. (1987) Correspondence Analysis of Longitudinal Categorical Data. Leiden: DSWO.
VAN DER HEIJDEN, P.G.M. & J. DE LEEUW (1989) "Correspondence Analysis with Special Attention to the Analysis of Panel Data and Event History Data". C.C. CLOGG (ed.) Sociological Methodology. Oxford: Basil Blackwell.
VAN DER HEIJDEN, P.G.M.; J. TEUNISSEN et C. VAN ORLÉ (2000) "L'analyse des correspondances multiples: un outil pour la classification de données de cursus". J. MOREAU, P.-A. DOUDIN et P. CAZES (eds.) L'analyse des correspondances et les techniques connexes. Approches nouvelles pour l'analyse statistique des données. Berlin: Springer.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Secção
Licença
Direitos de Autor (c) 2008 Julio Abad González, Pilar Blanco Alonso, Ana García Gallego
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png)
Este trabalho encontra-se publicado com a Licença Internacional Creative Commons Atribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0.
Los autores que publican en esta revista están de acuerdo con los siguientes términos:- Los autores ceden de forma no exclusiva los derechos de explotación (reproducción, distribución, comunicación pública, transformación) a la Universidad de León, por lo que pueden establecer, por separado, acuerdos adicionales para la distribución no exclusiva de la versión de la obra publicada en la revista (por ejemplo, alojarlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro), con un reconocimiento de su publicación inicial en esta revista.
- Este trabajo se encuentra bajo la Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License. Puede consultarse desde aquí la versión informativa y el texto legal de la licencia.
- Se permite y se anima a los autores a difundir electrónicamente las versiones pre-print (versión antes de ser evaluada) y/o post-print (versión evaluada y aceptada para su publicación) de sus obras antes de su publicación, ya que favorece su circulación y difusión más temprana y con ello un posible aumento en su citación y alcance entre la comunidad académica.