순서가 있습니다. 포털 넷(연구방·지식센터·커뮤니티·아카데미)을 먼저 담고,
SSRA 는 맨 나중에 담아 주세요. SSRA 를 먼저 담으면 나머지가 그 안에 포함된 것으로
잡혀 따로 담기지 않습니다. 아이콘도 담을 차례대로 놓았습니다 — 왼쪽부터 차례로 누르시면 됩니다.
■ 가설 설정
· H1. 근속연수가 짧을수록 이직 위험이 높다. 근속연수가 짧은 경우 관찰기간이 짧아 사건 미발생자를 중도절단으로 처리하면 위험이 과소평가될 위험이 있기 때문이다.
· H2. 연령이 낮을수록 이직 위험이 높다. 연령이 낮은 집단은 경력 초기 단계에서 직무 변동성이 크므로 사건 발생 가능성이 높게 나타난다.
· H3. 직무 만족도가 낮을수록 이직 위험이 높다. 직무 만족도가 낮은 경우 사건이 발생하지 않은 사람들을 중도절단으로 포함시켜 분석하면 실제 위험을 더 정확히 추정할 수 있다.
세 가설 중 어느 것이 가장 약해 보이는지 의견을 구합니다.
자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=213
댓글 1
SSRA 연구지원팀
2026-11-16 08:22
■ 가설 중 가장 약한 가설
· H3은 “직무 만족도가 낮을수록 이직 위험이 높다”는 논리는 설득력 있지만, “사건이 발생하지 않은 사람들을 중도절단으로 포함시켜 분석하면 실제 위험을 더 정확히 추정할 수 있다”는 설명이 모순됩니다. 중도절단은 사건이 없음을 의미하므로, 만족도가 낮은 사람을 별도로 포함시킨다고 위험이 증가한다는 근거가 부족합니다. 따라서 가설 자체보다는 분석 방법에 대한 논리가 약합니다.
■ 분석 방법에 대한 제언
· 생존분석을 적용할 때는 관찰 기간이 다른 경우를 반영해 시간-위험 비율을 모델링해야 합니다. 근속연수와 연령은 시간에 따라 변할 수 있으니, 시간-의존 공변량으로 처리하거나 구간별 위험을 비교하는 것이 바람직합니다. 만족도와 같은 정성적 변수도 동일하게 검증하고, 중도절단을 올바르게 지정해야 합니다.
다음 단계로는 각 변수의 시간-의존성을 확인하고, 필요시 Cox 비례 위험 모형에 시간-변화 효과를 추가해 보시기 바랍니다.
댓글 1