is Íslenska en English

Lokaverkefni (Meistara)

Háskóli Íslands > Verkfræði- og náttúruvísindasvið > Meistaraprófsritgerðir - Verkfræði- og náttúruvísindasvið >

Vinsamlegast notið þetta auðkenni þegar þið vitnið til verksins eða tengið í það: https://hdl.handle.net/1946/46197

Titill: 
  • Titill er á ensku Predictive performance of imputation methods. Evaluating imputation methods in predicting labour force status
Námsstig: 
  • Meistara
Útdráttur: 
  • Lykilstærðir varðandi íslenskt hagkerfi og samfélag eru unnar úr niðurstöðum Vinnumarkaðsrannsóknar Hagstofu Íslands (VMR). Svarhlutfall í rannsókninni hefur þó farið minnkandi frá árinu 2011 og ákveðnir hópar líklegri til þess taka ekki þátt í rannsókninni. Því er hætta til staðar á að rannsóknin gefi bjagaðar niðurstöður. Til þess að koma í veg fyrir
    bjaga í dag er notuð vog með því markmiði að úrtakið lýsi þýðinu betur. Hins vegar er eðlilegt að kanna hvort hægt sé að grípa til annara aðferða eins og tilreiknunar til þess bæta niðurstöður í VMR. Þar sem helsta tegund brottfalls í VMR er fullkomin villa (e. unit-
    nonresponse) er oftast ekki hægt að nota önnur svör úr rannsókninni fyrir tilreiknun. Hins vegar býr Hagstofa Íslands yfir miklu magni af skráargögnum varðandi íbúa Íslands. Aðgengileg skráargögn gætu því mögulega gefið vísbendingu varðandi stöðu fólks á vinnumarkaði. Í þessari rannsókn verður tekið fyrsta skrefið í að kanna hvort skráargögn geti verið notuð til þess að tilreikna svör í VMR. Til þess að meta það var nákvæmni mismunandi aðferða til þess að spá fyrir um atvinnustöðu skoðuð. Niðustöður rannsóknarinnar sýna að vissulega er hægt að nota skráargögn til þess að spá fyrir um atvinnustöðu. Niðurstöður gefa
    einnig til kynna ákveðna þætti til þess að hafa í huga fyrir tilreiknun. Þ.e.a.s. mikilvægi jöfnunar flokka fyrir tilreiknun kom greinilega í ljós og einnig að tilreiknun er mögulega ekki
    viðeigandi fyrir ákveðinn aldurshóp.

  • Útdráttur er á ensku

    Key statistics about the status of Iceland’s labour force market come from the labour force survey conducted by Statistics Iceland. Response rate has however been declining since 2011 and certain groups are less likely to respond (Sigurðsson, 2022). Therefore, the survey results may be at risk of response bias. Currently weights are utilized to adjust for the bias. However, utilizing additional techniques like imputation may be suitable in this scenario. Due to unit non-response being the primary form of non-response in the labour force survey, the typical practice of using other survey variables to aid imputation is not feasible. However, Statistics Iceland possesses a significant amount of administrative data regarding all residents in Iceland. Some of this data could signal people’s status on the labour market, and therefore be used as predictive variables in imputation. This study takes the first step in assessing the possibility of imputation in the Icelandic labour force survey, specifically, by focusing on prediction accuracy of different methods. The prediction accuracy of the methods explored in this study demonstrates that utilizing administrative data as predictor variables allows for effective imputation of labour force status. Furthermore, the study identified specific considerations to keep in mind before imputation, emphasizing the importance of balancing the factor distribution before imputation. Additionally, the results indicate that imputation is not suitable for a particular age group.

Samþykkt: 
  • 11.1.2024
URI: 
  • http://hdl.handle.net/1946/46197


Skrár
Skráarnafn Stærð AðgangurLýsingSkráartegund 
fridrik-lokapdf.pdf1.61 MBOpinnHeildartextiPDFSkoða/Opna
Skemman_yfirlysing.pdf164.81 kBLokaðurYfirlýsingPDF