Metodologia sursei REGES
Cum sunt construite datele, selecțiile și graficele din tablou pentru absolvenții legați de contractele de muncă din REGES.
Date
Platforma este construită în scenariul actualizării periodice a datelor. În continuare sunt descrise bazele de date care alimentează platforma, structura, importul și actualizarea.
Datele personale sunt importate în platformă după ce au fost în prealabil pseudonimizare prin aplicarea unei funcții de tip hash. Pseudonimizarea datelor cu caracter nu intră în incidența acestui manual, nici a Regulamentului de administrare a platformei.
Arhitectură platformă de date
Conectarea modulului Persoane la celelalte modele se face prin coduri RMU. Aceasta este o versiune schematică a arhitecturii, prin care sunt evidențiate tipurile de legături între bazele de date care constituie platforma. Arhitectura bazelor de date din platformă este mult mai complexă.
Registrul Matricol Unic (RMU)
Interogarea bazei de date RMU de către platformă se face automatizat prin API. Definirea unui subiect al bazei de date echivalent unei persoane fizice se face printr-un cod unic CNP pseudonimizat prin funcție hash.
Platforma nu are integrați algoritmi de procesare a intrărilor din RMU, de aceea bazele de date ale platformei reflectă integral situația din RMU la momentul ultimei interogări.
Registrul Matricol Unic este o bază de date dinamică, de aceea pot apărea diferențe între cuprinderea acesteia la momentul efectuării exportului în vederea solicitării de date din ReviSal și un moment ulterior. Un astfel de moment ar putea fi momentul actualizării modelelor construite în platforma angajabilitate.uefiscdi.ro din datele din Registrul Matricol Unic. Aceste diferențe nu pot fi eliminate prin actualul design al proceselor, soluția pentru care am optat este evidențierea lor în platforma de vizualizare.
Registrul General de Evidență a Salariaților
Deși prescurtarea oficială este REGES, în platformă vom folosi acronimul aplicației prin care este accesat acesta: ReviSal.
Datele despre statusul pe piața muncii din ReviSal sunt adăugate pe platformă printr-un API gestionat de UEFISCDI, însă conectarea nu este realizată direct cu baza de date ReviSal. API-ul interoghează o bază de date secundară, obținută prin interogarea statică, la un moment dat, a bazei de date ReviSal.
Au fost realizate următoarele interogări:
|
Interogare |
Data primirii exportului |
Cohorte absolvenți în export |
|
1 |
|
|
|
2 |
|
|
Platforma are integrați următorii algoritmi de procesare a datelor din ReviSal:
- Transformă automat din ROL în RON venituri mai mari de 1 000 000;
- Deduplicare: consideră același contract de muncă înregistrările care au aceleași valori pentru toate câmpurile: CUI angajator, număr contract de muncă, data contract și data transmitere informații în registru.
Chestionar
Nu se conectează ca microdate cu celelalte baze de date.
Alte baze de date
Distanța între orașe: este stabilită prin calcularea timpului de condus între două localități, pe baza timpilor estimați de Google Maps.
Venit mediu lunar reprezintă Castigul salarial mediu brut lunar pe total economie - luna noiembrie și este preluat de pe site-ul Institutului Național de Statistică: https://insse.ro/cms/ro/content/c%C3%A2%C8%99tiguri-salariale-din-1991-serie-lunar%C4%83.
Selecție sub-populație (perimetrare vizualizări)
Platforma are mai multe funcționalități care conduc la selecția unei sub-populații pentru analiză – afișare grafice despre situația pe piața muncii:
- Selecția unui program de studii - prin filtrarea asociată modulului Public și modulului Universitar
- Selecția unei sub-populații oricât de complexă, care are la bază programe de studii.
Pentru ambele filtre, unitatea cea mai granulară pentru care sunt implementate vizualizări este o generație de absolvenți ai unui program de studii.
Selecție program de studii
Această operație presupune o selecție în cascadă: universitate – facultate – program de studiu, cu opțiuni unice pentru fiecare pas. Lista este preluată din nomenclatoarele asocialte bazei de date RMU.


Selecții sub-populații complexe
Această operație presupune selecția unuia sau mai multor elemente dintr-o listă. Lista are o structură arborescentă: universitate – facultate – program de studiu și este preluată din nomenclatoarele asocialte bazei de date RMU. Prin alimentarea periodică cu date și prin actualizările operate anterior, în structura bazei de date RMU, lista ar trebui să reflecte structura programelor de studii din universitățile românești.


Figura 1: Selecția universitate, facultate, program de studii
Programele de studiu sunt împărțite în două categorii: licență și master. Selecția se poate face prin rularea listei sau prin interogare de tip text.
Selecția poate fi facilitată prin aplicarea a două filtre:[VP1]
- Unul pentru domeniile de studiu – preluate din nomenclatoarele RMU
- Unul pentru ciclurile de învățământ – preluate din aceeași sursă


Figura 2: Filtre domenii și cicluri universitare
O altă facilitate dezvoltată este o reprezentare grafică de tip „plăcintă” a selecției, prin care sunt oferite informații despre ponderea fiecărui program de studii în populația selectată:


Graficul este acționabil, la „mouse over” sunt oferite informații detaliate despre programul de studii, precum și numărul de absolvenți ai acelui program de studii în selecție - în logica etichetelor. Selecția este finalizată prin apăsarea butonului „Aplică filtrele” sau reinițializată prin apăsarea butonului „resetează filtrele”.
Finalizarea selecției presupune declanșarea unui algoritm de identificare și deduplicare. Identificarea se face prin asociere între programele de studii selectate și absolvenții lor. Deduplicarea asigură că o persoană care a absolvit două programe de studii în perioada selectată este cuantificată o singură dată în calculul graficelor.
După finalizarea selecției, platforma afișează dimensiunea subpopulației analizate – numărul de absolvenți care au finalizat programele de studii selectate. De asemenea, platforma afișează numărul de absolvenți din această selecție pentru care au fost solicitate informații referitoare la statusul pe piața muncii – diferența dintre cele două numere este cauzată de faptul că Registrul Matricol Unic este o bază de date dinamică iar interogarea ReviSal se face secvențial, la anumite momente de timp – după cum am explicat în descrierea platformei de date.


Filtrul „finalizare studii”
Perimetrarea populației de absolvenți se poate definitiva prin aplicarea filtrului „Finalizare studii”. Filtrul conține anii universitari în care au absolvit persoanele din baza de date. Selecția unui an universitar este marcată în filtru, pot fi selectate una sau mai multe generații de absolvenți. Selecția este computată automat în graficele de pe dashboard. Opțiunea default pentru filtrul „Finalizare studii” este toți anii din baza de date cu absolvenți.

Selecție „ani de la absolvire”
Modelele clasice care explică interacțiunile dintre studii și situația pe piața muncii includ timpul între variabilele explicative. Una dintre practicile standard de măsurare prin chestionar a situației pe piața muncii este să stabilească eșantioanele prin raportare la timpul de la absolvire, de exemplu la un an, la doi ani sau la cinci ani de la absolvire.
Datele de tip registru, ca cele pe care le folosim în dezvoltarea acestei platforme, permit măsurarea situației pe piața muncii la multiple momente – operaționalizare presupune practic stabilirea unui moment de timp raportat la momentul absolvirii și interogarea modelelor în care sunt stocate datele preluate din contractele de muncă. Limitările vin mai degrabă din disponibilitatea datelor de școlarizare – cuprinderea Registrului Matricol Unic și a celor legate de angajare – ReviSal.
Abordarea platformei este aceeași ca și în cazul altor chestiuni ce țin de operaționalizare și măsurare a conceptelor: un set de opțiuni pre-definite din care utilizatorii își pot alege prin operațiuni simple.
Filtrul „ani de la absolvire” permite următoarele selecții:
- În anul absolvirii
- 1 de la absolvire
- 2 ani de la absolvire
- 3 ani de la absolvire
- 4 ani de la absolvire
- 5 ani de la absolvire
Prin aplicarea lui, utilizatorul stabilește momentul în care este măsurată situația pe piața muncii prin raportare la anul universitar al absolvirii, atât pentru o singură generație de absolvenți, cât și pentru orice selecție de ani de absolvire.


Limitările vin din disponibilitatea datelor:
|
Generație |
În anul absolvirii |
1 an de la absolvire |
2 ani de la absolvire |
3 ani de la absolvire |
4 ani de la absolvire |
5 ani de la absolvire |
|
2015-2016 |
Da - 2016 |
Da - 2017 |
Da - 2018 |
Da - 2019 |
Da - 2020 |
Da - 2021 |
|
2016-2017 |
Da - 2017 |
Da - 2018 |
Da - 2019 |
Da - 2020 |
Da - 2021 |
Da - 2022 |
|
2017-2018 |
Da - 2018 |
Da - 2019 |
Da - 2020 |
Da - 2021 |
Da - 2022 |
Nu - 2023 |
|
2018-2019 |
Da - 2019 |
Da - 2020 |
Da - 2021 |
Da - 2022 |
Nu - 2023 |
Nu - 2024 |
Prin filtrare, algoritmul identifică acel contract de muncă din baza de date care corespunde anului de la absolvire – data de referință este 1 noiembrie și îl etichetează ca „CIM principal”. Luna noiembrie a fost aleasă din rațiuni de stabilitate pe piața muncii. CIM principal este definit astfel:
- contractul de muncă cu venitul cel mai mare, în cazul în care persoana are cel puțin un contract de muncă activ la momentul respectiv – vezi tabelul de mai sus;
- lipsă din baza de date, în cazul în care persoana nu are niciun contract de muncă activ la momentul respectiv.
Această filtrare operează și ca o modalitate de liniarizare a legăturii dintre persoane și contracte de muncă și a fost identificată în literatura de specialitate, fiind utilizată în Suedia (Proteasa & Vertes-Olteanu, 2022).
Momentele sunt definite în acest mod deoarece baza de date RMU nu permite identificarea lunii în care a avut loc absolvirea decât după 2020.
Setul de vizualizări standard
Elementele de statistică descriptivă din lista standard sunt în mare parte ajustări ale modelului angajabililtate.uvt.ro. Datele disponibile au permis operaționalizări alternative, obiectivul fiind acela de a crește validitatea conceptuală a indicatorilor. O parte dintre datele necesare dezvoltării platformei nu au fost disponibile decât într-o etapă târzie de dezvoltare, astfel indicatorii nu au putut fi testați pentru aspecte ce țin de fidelitatea măsurătorilor. Una dintre activitățile de follow-up necesare constă în analiza indicatorilor din perspectiva adecvării la scopul pentru care au fost propuși.
Vizualizările standard sunt accesibile prin modulele Universitar și Analitic, prin autentificare.
Vizualizările sunt grupate în cinci categorii, echivalente dimensiunilor din logica de măsurare de tip indicator/index.
Status
|
|
Indicator |
Definire ca variabilă / Tip Grafic |
Definire valori |
|
1 |
Inserție |
Variabilă categorială, cu următoarele valori:
Grafic tip plăcintă. |
|
|
2 |
Perioadă determinată - nedeterminată |
Variabilă categorială, cu următoarele valori:
Grafic tip plăcintă. |
În funcție de datele asociate CIM principal în ReviSal. |
|
3 |
Norma absolvenților / Status |
Variabilă categorială, cu următoarele valori:
Grafic tip plăcintă. |
Fiecărui CIM i se calculează norma pe zi plecând de la datele asociate în ReviSal și luând ca referință numărul de ore lucrătoare din luna noiembrie, anul calendaristic corespondent asignării CIM principal. Norma pe zi calculate este încadrată în intervalele care definesc valorile variabilei categoriale. |
|
4 |
Număr contracte de muncă / status |
Variabilă numerică. Histogramă. |
Necesită revizuire. |
Potrivire studii-ocupații
|
|
Indicator |
Definire ca variabilă / Tip Grafic |
Definire valori |
|
1 |
Ocupații |
Variabilă categorială, cu valori determinate de codul ocupațional (ISCO – 08, 6 cifre). Histogramă – frecvențe asociate fiecărui cod ocupațional. |
În funcție de codul ocupațional asociat CIM principal în ReviSal. |
|
2 |
Categorii profesionale |
Variabilă categorială, cu valori determinate grupa majoră (ISCO – 08, prima cifre). 1: Membri ai corpului legislativ, ai executivului, înalți conducători ai administrației publice, conducători și funcționari superiori 2: Specialiști în diverse domenii de activitate 3: Tehnicieni și alți specialiști din domeniul tehnic 4: Funcționari administrativi 5: Lucrători în domeniul serviciilor 6: Lucrători calificați în agricultură, silvicultură și pescuit 7: Muncitori calificați și asimilați 8: Operatori la instalații și mașini; asamblori de mașini și echipamente 9: Ocupații elementare Grafic tip plăcintă. |
Procesarea codul ocupațional (ISCO – 08, 6 cifre) asociat CIM principal în ReviSal. |
|
7 |
Fluxuri studii - angajare |
Diagramă de fluxuri Sankey. Aceasta reprezintă fluxurile între primul nivel și nivelele 1, 2, 3 – dacă le numărăm de la stânga la dreapta. Nivelul 1: programele de studii Dimensiunea segmentelor reprezintă ponderea relativă a unui program de studii: numărul de absolvenți cu CIM activ raportat la absolvenți cu CIM activ în întreaga selecție. Pentru selecții ce cuprind mai mult de cinci programe de studiu, componentele individuale nu mai sunt reprezentate. Nivelul 2: clasele ocupaționale din grupele majore 1 și 2. Nivelul de detaliu este:
Meniul drop-down cod COR oferă posibilitatea de a aduce orice diviziune a codului COR pe primul nivel. Selectarea codurilor se face prin navigarea structurii arborescente a codului COR. Dimensiunea segmentelor reprezintă ponderea relativă a absolvenților cu CIM asociat respectivelor subdiviziuni COR în totalul absolvenților cu CIM principal activ. Nivelul 3: grupele majore 3 și 4. Nivelul 4: celelalte grupe majore. |
Procesarea codul ocupațional (ISCO – 08, 6 cifre) asociat CIM principal în ReviSal. |
Venit
|
|
Indicator |
Definire ca variabilă / Tip Grafic |
Definire valori |
|
1 |
Venitul principal / Venit |
Variabilă categorială, cu valori determinate de încadrarea CIM principal în intervale de valori de 500 lei. Histogramă – frecvențe asociate fiecărui interval de venit. |
Procesarea venitului brut asociat CIM principal în ReviSal: încadrarea în intervale de venit de 500 de lei, de la 0-500 până la 10 000+. |
|
2 |
Venitul per oră / venit |
Variabilă categorială, cu valori determinate de încadrarea CIM principal în intervale de valori de 5 lei per oră. Histogramă – frecvențe asociate fiecărui interval de venit per oră. |
Raportarea venitului brut asociat CIM principal în ReviSal la orele lucrate în luna de referință. |
|
3 |
Venitul principal comparativ / venit |
Variabilă categorială, cu următoarele valori:
Grafic tip plăcintă. |
Se raportează venitul asociat CIM principal la câștigul salarial mediu brut pe luna corespondentă și se încadrează în următoarele intervale:
|
Cod CAEN angajator
|
|
Indicator |
Definire ca variabilă / Tip Grafic |
Definire valori |
|
1 |
Cod CAEN angajator |
Variabilă categorială, cu valorile determinate de diviziunile codului CAEN. Grafic tip „tree-map” – hartă arborescentă. Fiecare subsecțiune are aria proporțională cu numărul de absolvenți angajați la un angajator încadrat cu activitatea principala în respective diviziune CAEN.
Aria asociată diviziunii CAEN este acționabilă, prin click se ajunge la o vizualizare detaliată la nivel de 4 cifre CAEN a diviziunii respective, care respectă aceleași reguli de proporționalitate. |
Procesarea codului CAEN asociat CIM principal în ReviSal. |
|
|
Indicator |
Definire ca variabilă / Tip Grafic |
Definire valori |
|
1 |
Absolvenți angajați în județ / Profile teritoriale |
Variabilă categorială, cu valorile determinate de numărul absolvenților care au angajatorul cu sediul declarat într-un anumit județ. Grafic tip hartă, județele sunt colorate în nuanțe de albastru, inensitate determinată de valoarea variabilei. |
Procesarea informațiilor legate de sediului angajatorului asociat CIM principal în ReviSal. |
|
2 |
Județ proveniență absolvenți / Profile teritoriale |
Variabilă categorială, cu valorile determinate de numărul absolvenților care au domiciliul declarat într-un anumit județ. Grafic tip hartă, județele sunt colorate în nuanțe de albastru, inensitate determinată de valoarea variabilei. |
Procesarea informațiilor legate de domiciliul declarat în timpul studenției din sursa Registru Matricol Unic. |
|
3 |
Absolvenți angajați în regiune / Profile teritoriale |
Variabilă categorială, cu valorile determinate de numărul absolvenților care au angajatorul cu sediul declarat într-o anumită regiune de dezvoltare. Grafic tip hartă, regiunile de dezvoltare sunt colorate în nuanțe de albastru, inensitate determinată de valoarea variabilei. |
Procesarea informațiilor legate de sediului angajatorului asociat CIM principal în ReviSal. |
|
4 |
Regiune de proveniență absolvenți / Profile teritoriale |
Variabilă categorială, cu valorile determinate de numărul absolvenților care au domiciliul declarat într-o anumită regiune de dezvoltare. Grafic tip hartă, regiunile sunt colorate în nuanțe de albastru, inensitate determinată de valoarea variabilei. |
Procesarea informațiilor legate de domiciliul declarat în timpul studenției din sursa Registru Matricol Unic. |
Setul de vizualizări publice
Vizualizările publice reprezintă o versiune simplificată a setului de vizualizări standard, cu o filtrare simplificată.
Selecția „ani de la absolvire” este eliminată, toate vizualizările sunt calculate pentru „1 an de la absolvire”.
|
Denumire |
Variabilă din setul standard |
Algoritm calcul |
|
Absolvenți angajați cu contract de muncă sau studenți la 1 an de la absolvire |
Inserție / Status |
Pondere [CIM activ și / sau student] în total absolvenți |
|
Absolvenți angajați într-un domeniu relevant specializării obținute |
Categorii profesionale / Potrivire studii ocupații |
Pondere {CIM activ și [GM = GM1 sau GM = GM2 sau GM = GM 3]} în total absolvenți |
|
Top 5 destinații ocupaționale |
Ocupații / Potrivire studii ocupații |
Top 5 ocupații (6 cifre, ISCO – 08), după frecvențe |
|
Media veniturilor |
Venitul principal / Venit |
Medie aritmetică venit CIM principal. |
Setul de vizualizări pentru modulul Raportare
|
Nr.crt |
Denumire grafic |
Algoritm |
Standard |
|
Rata de angajare a absolvenților conform calificării universitare (autorizare provizorie program licență) |
Pondere {CIM activ și [GM = GM1 sau GM = GM2 sau GM = GM 3 pentru CIM principal la doi ani de la absolvire În total absolvenți program de studii |
Minimum 40% dintre absolvenţii primelor trei serii de absolvenţi sunt încadraţi cu contract de muncă legal pe posturi corespunzătoare specializării obţinute la absolvire; |
|
|
Rata de angajare a absolvenților conform calificării universitare (re-acreditare program licență) |
Pondere {CIM activ și [GM = GM1 sau GM = GM2 sau GM = GM 3]} pentru CIM principal la doi ani de la absolvire În total absolvenți program de studii |
Cel puţin 50% dintre absolvenţi sunt angajaţi în termen de doi ani de la data absolvirii la nivelul calificării universitare (I.P.B.2.1.1.) |
|
|
Rata de angajare a absolvenților conform calificării universitare (re-acreditare instituțională licență) |
Pondere {CIM activ și [GM = GM1 sau GM = GM2 sau GM = GM 3]} în total absolvenți, pentru CIM principal la doi ani de la absolvire În total absolvenți programe de studii de licență |
Cel puţin 50% dintre absolvenţi sunt angajaţi în termen de doi ani de la data absolvirii la nivelul calificării universitare. Criteriu de performanță: 70% din absolvenți sunt angajați în termen de doi ani de la data absolvirii la nivelul calificării universitare |
|
|
|
Rata de angajare a absolvenților conform calificării universitare (re-acreditare instituțională master) |
Pondere {CIM activ și [GM = GM1 sau GM = GM2 sau GM = GM 3 pentru CIM principal la doi ani de la absolvire În total absolvenți programe de studii de master |
Cel puţin 50% dintre absolvenţi sunt angajaţi în termen de doi ani de la data absolvirii la nivelul calificării universitare. Criteriu de performanță: 70% din absolvenți sunt angajați în termen de doi ani de la data absolvirii la nivelul calificării universitare |
|
Rata de angajare a absolvenților conform calificării universitare (re-acreditare program master) |
Pondere {CIM activ și [GM = GM1 sau GM = GM2 sau GM = GM 3]} pentru CIM principal la doi ani de la absolvire În total absolvenți programe de studii de master în domeniul respectiv. |
Cel puţin 50% dintre absolvenţi sunt angajaţi în termen de doi ani de la data absolvirii la nivelul calificării universitare (I.P.B.2.1.1). |
|
|
Inserția absolvenților din domeniul de specializare la nivel național |
Pondere {CIM activ și [GM = GM1 sau GM = GM2 sau GM = GM 3]} pentru CIM principal la doi ani de la absolvire, în total absolvenți Pentru toate programele de studii din specializarea respectivă, din România
|
„Necesarul de absolvenți în calificarea propusă solicitați de piața muncii la nivel regional/național (Se va anexa un memoriu justificativ privind nivelul de absorbție al forței de muncă pe piață pe termen mediu și lung, realizat împreună cu angajatori, asociații profesionale, comitete sectoriale, sindicate, patronate, specialiști etc.) – În perspectiva următorilor 10 ani [__________]” |
|
|
inserția absolvenților din domeniul de specializare la nivel regional |
Pondere {CIM activ și [GM = GM1 sau GM = GM2 sau GM = GM 3]} pentru CIM principal la doi ani de la absolvire, în total absolvenți Pentru toate programele de studii din specializarea respectivă, din regiunea respectivă. |
„Necesarul de absolvenți în calificarea propusă solicitați de piața muncii la nivel regional/național (Se va anexa un memoriu justificativ privind nivelul de absorbție al forței de muncă pe piață pe termen mediu și lung, realizat împreună cu angajatori, asociații profesionale, comitete sectoriale, sindicate, patronate, specialiști etc.) |
Facilități analitice suplimentare
Aceste facilități nu sunt prezente în modelul angajabilitate.uvt.ro, au fost dezvoltate pentru a facilita interogări de tip inferențial.
Tendințe
După cum este denumită facilitatea, aceasta permite vizualizarea evoluției indicatorului selectat în timp. Toate filtrele de perimetrare rămân neafectate, filtrul „ani de la absolvire” rămâne constant, faciliatea permite vizualizarea valorilor indicatorului selectat pentru toate cohortele aflat în baza de date.
Benchmarking
Această facilitate permite compararea cu un nivel de referință, pentru care se calculează indicatorul selectat. Obiectivul este facilitarea raportării la un reper cu relevanță statistică: cât de bine stau absolvenții a căror carieră ne interesează în raport cu o referință? ex: toți absolvenții din anul respectiv. Utilizatorul poate selecta nivelul de referință relevant:
- referința națională: este calculată valoarea indicatorului selectat pentru o cohortă corespondentă – la nivel național (aceiași ani de absolvire, aceleași valori pentru „anii de la absolvire”, însă indicatorul este calculat pentru toți absolvenții din țară). Această referință poate fi utilă pentru orice selecție.
- Referința instituțională: este calculată valoarea indicatorului selectat pentru o cohortă corespondentă – la nivelul aceleiași universități. Această referință este utilă pentru orice subdiviziune a unei universități care are sens empiric: o facultate, un program de studiu, o specializare, un set de programe de studii la care predă un colectiv de cadre didactice etc.
- Referința la nivel de domeniu de specializare: aceiași ani de absolvire, aceleași valori pentru „anii de la absolvire”, însă indicatorul este calculat pentru toți absolvenții din țară din domeniul corespondent. Această referință este utilă pentru orice program sau set de programe încadrate într-un singur domeniu de specializare – cel care devine referință.
Comparații
Această facilitate este, din punctul de vedere al dezvoltatorilor, cea mai folositoare pentru interogații cu pretenții de cauzalitate. Variabile cu rol de predictor în modele care explică succesul pe piața muncii au fost transformate în filtre care aplică algoritmi de cros-tabulare, returnând vizualizări. Facilitatea de comparație se utilizează în două etape:
- Selecția variabilei de comparație – are ca rezultat intermediar o vizualizare a distribuției valorilor variabilei pentru cohorta perimetrată.
- După comanda de aplicare a comparației, platforma generează un set de ilustrări ale aceluiași indicator, după valorile variabilei de comparare. De exemplu, indicatorul inserție selectat anterior se „transformă” în două reprezentări grafice ale aceluiași indicator, câte una pentru absolventele de sex feminin, alta pentru absolvenții de sex masculin – atunci când variabila de comparare este sexul absolvenților.
Filtre pentru comparații
Filtrele pentru comparații sunt o facilitate analitică dezvoltată pentru platforma angajabilitate.uefiscdi.ro pentru a permite ilustrări ale interacțiunilor dintre variabile care pot juca rolul de predictori în modele de regresie și variable dependente – de operaționalizare a situației pe piața muncii. Obiectivul utilizării este să faciliteze o primă ilustrare, descriptivă, a răspunsului la întrebarea „de ce avem diferențe între diferite subgrupuri”. Ne propunem să oferim un suport minimal pentru interogații de tip cauzal.
Fluxuri de utilizare a facilităților analitice suplimentare
Facilitățile analitice suplimentare pot fi utilizate separat, dar și în conjuncție. Parcursurile posibile sunt următoarele: