AnalysisBase or omitted categories

Analysis

Base or omitted categories for categorical polyotomous predictor variables, which were unpacked to create a set of binary dummy variables, are indicated by * in Table 1. Reference categories for binary categorical predictor variables are indicated by a (1) in Table 1. For example, the gender effect on employment outcomes is explored for males which were coded
‘1’ in the analysis. The entire AGS dataset for Bachelor graduates (those passing with and without honours) comprised n=80,891 graduates in 2012 and n=79,011 in 2011, including
32,232 in 2012 and 30,317 in 2011 who were not available for full-time employment and were therefore removed from the sample prior to missing value analysis. The sample was further reduced as data gathered on graduate identity forms a voluntary component of the CEQ. Binary logistic regression, the recommended technique by Hair et al. (2010), was used to analyse the resulting sample using SPSS software. Given logistic regression’s intolerance for missing data among predictor variables, casewise deletion was conducted for all missing values. This equated to a reduction in the 2012 sample from 28,340 to 28,166 in 2012 and from 28,461 to 28,246 in 2011. The model was initially tested using the 2012 data and the results validated using a comparative analysis with the 2011 data.



Limitations of study

As with any study based on self-report data, there are concerns for social desirability bias where participants inflate their ratings to be viewed more favourably than others (Archambault 2011). Halo error, where respondents treat and rate the items as one, may also be problematic (Gonyea 2005). Given the impersonal and large-scale nature of the survey, and its assured anonymity for respondents, concerns for these types of bias were relatively minor. Gonyea also discusses issues with respondent ability to accurately assess the impact of education on personal growth, a potential problem for the skill development items which
require participants to measure a change in their skill capabilities as a result of their studies. Despite these limitations, self-report data can be both valid and reliable (Chan 2009; Gonyea
2005).




A further concern is the administration of the AGS to new graduates only four to six months after graduation. Wilton (2012) found the occupational distribution of graduates after four years in the labour market did not reflect their short-term outcomes although his research focused specifically on the differences between graduates who did and did not complete placements as part of their studies. Others also argue the six month period post-graduation is too short to gain a realistic picture of long term prospects (Brooks 2012; Hillage and Pollard
1998). Smith et al. (2000) highlight that exploring employment outcomes shortly after graduation does not allow for what Schwartz, Bransford and Sears (2005) term ‘adaptive expertise’, meaning graduate capabilities in operating successfully in new and unknown situations. Bourner and Millican (2011), however, argue the new graduates’ experience in the labour market is indicative of their long-term prospects with unemployment at the six month post-graduation period meaning they are more likely to suffer longer periods of unemployment in the first three and half years after university and are more likely to be employed in a non-graduate occupation in the future. Further, unemployment six months after graduation is associated with lower long-term earnings (Smith et al. 2000).



Using the AGS data limited the inclusion of other variables which may influence employment outcomes. Socio-economic status is widely acknowledged as influencing job attainment in new graduates (Blasko et al. 2002; Brown and Hesketh 2004; Panel on Fair Access to the Professions 2009; Pegg et al. 2012, Wilton, 2011). Smith et al. (2000) argue that social class and affluence are precursors to job attainment, influencing a graduate’s need
to secure employment upon graduation. Coates and Edwards’ (2009) study of Australian graduates, however, found only marginal evidence of variations by socio-economic status and no differences by parental occupations and ‘first in the family’ status for attending university.



Other relevant predictor variables may be parental education (Purcell et al. 2013); life experience - such as extra-curricular activities (Purcell et al. 2013; Stuart et al. 2008) and community engagement (Bourner and Millican 2011; Wheeler 2008); and whether respondents lived at home or away (Purcell et al. 2013). Smith et al. (2000) also argue employment outcomes are impacted by region and locality due to variations in local employment markets and trends in the proportion of students who live at home and are willing to move to seek work. Although Purcell et al. acknowledge the important role of labour market factors, the relatively stable Australian graduate labour market between 2011 and 2012 (GCA 2012b) should assist in reducing any ‘noise’ this may have created in the model. Although employment in the final year of study is measured in AGS, there is no gauge for the relevance of this work nor is there an indicator of whether students have completed WIL as part of their studies. The important role of English as a first language as a precursor to employment is acknowledged yet there was a considerable amount of missing data for this variable so its influence was captured within the residency variable. Finally, Brown and Hesketh’s (2004) study highlights the dynamic nature of graduate recruitment and how graduates, in their adoption of either purist or player approaches to the process, can exert influence on their employment outcomes beyond the predictors highlighted in the model.



RESULTS AND DISCUSSION

Preliminary analysis included casewise listing of standardised residuals. This identified 157 outliers, those with z-scores exceeding 3, in 2012 data and 221 in 2011 data which were
removed from the samples. The absence of inflated standard errors among the coefficients refuted the presence of multicollinearity (Tabachnick and Fiddell 2007).



Analysis of 2012 data

In regard to model fit, the analysis yielded a significant (p=0.000) chi-squared value of
9945.807. Given the statistic’s sensitivity to large sample sizes, a range of model fit measures were explored (Hair et al., 2010). Correct predictions were 70.9% for those seeking full-time work and 66.5% for those in full-time positions, with 67.8% of all cases being classified correctly. The pseudo R2 measure, Nagelkerke R2, confirmed good model fit at 0.399. Cox and Wermuth (1992) note that measures of R2 are likely to be lower for models with a binary response outcome variable. The Hosmer and Lemeshow (HL) test statistic was significant (p=0.000) although Paul, Pennell and Lemeshow (2013) recommend not to use this test for samples greater than 25,000 due to problems with overpower.




The regression coefficients for the 2012 data (n=28,009) are presented in Table 3. The Wald statistic, and its associated p-value, indicates the significance of each coefficient in predicting group membership, the groups being in full-time employment or seeking full-time employment. Significant (p

Kết quả (Việt) 1:

Phân tíchCơ sở hoặc bỏ qua các danh mục cho phân loại polyotomous dự báo biến, mà đã mở gói để tạo ra một tập các nhị phân giả biến, được thể hiện bằng * trong bảng 1. Thể loại tài liệu tham khảo cho các yếu tố dự báo phân loại nhị phân biến được chỉ định bởi một (1) trong bảng 1. Ví dụ, giới tính hiệu quả về việc làm kết quả khám phá cho nam giới mà đã được mã hóa'1' trong phân tích. Số liệu AGS toàn bộ cho sinh viên tốt nghiệp cử nhân (những người đi qua có và không có danh dự) bao gồm n = 80, 891 sinh viên tốt nghiệp vào năm 2012 và n = 79, 011 vào năm 2011, bao gồm cả32,232 trong năm 2012 và 30,317 2011 tại người đã không có sẵn cho việc làm toàn thời gian và vì vậy đã được gỡ bỏ từ mẫu trước khi thiếu giá trị phân tích. Mẫu được tiếp tục giảm như dữ liệu thu thập đại danh tính hình thức một thành phần tự nguyện của CEQ. Hồi quy logistic nhị phân, các kỹ thuật được đề nghị bởi tóc et al. (2010), được sử dụng để phân tích mẫu kết quả bằng cách sử dụng phần mềm SPSS. Hồi quy logistic không khoan dung cho thiếu dữ liệu giữa các yếu tố dự báo biến, casewise xóa được tiến hành cho tất cả các giá trị bị thiếu. Điều này tương đương với một sự giảm trong mẫu 2012 từ 28,340 để 28,166 vào năm 2012 và từ 28,461 để 28,246 vào năm 2011. Các mô hình ban đầu được thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu năm 2012 và các kết quả xác nhận bằng cách sử dụng một phân tích so sánh với các dữ liệu năm 2011.Hạn chế của nghiên cứuNhư với bất kỳ nghiên cứu dựa trên tự báo cáo dữ liệu, có mối quan tâm cho thiên vị mong muốn xã hội nơi mà những người tham gia làm tăng Xếp hạng của họ để được xem thuận lợi hơn những người khác (Archambault 2011). Halo lỗi, nơi người trả lời điều trị và tỷ lệ các mục là một, cũng có thể có vấn đề (Gonyea năm 2005). Bản chất nhân hóa và quy mô lớn của các cuộc khảo sát, và giấu tên của nó đảm bảo cho người trả lời, mối quan tâm cho các loại thiên vị là tương đối nhỏ. Gonyea cũng thảo luận về vấn đề với bị khả năng để đánh giá chính xác tác động của giáo dục về cá nhân tăng trưởng, một vấn đề tiềm năng cho sự phát triển kỹ năng mục mà yêu cầu người tham gia để đo sự thay đổi trong khả năng kỹ năng của họ là kết quả của nghiên cứu của họ. Mặc dù có những hạn chế, tự báo cáo dữ liệu có thể được hợp lệ và đáng tin cậy (Chan năm 2009; Gonyeanăm 2005).Một mối quan tâm hơn nữa là sự quản lý của công ty AGS để sinh viên tốt nghiệp mới chỉ có 4-6 tháng sau khi tốt nghiệp. Wilton (2012) tìm thấy phân phối nghề nghiệp của sinh viên tốt nghiệp sau khi bốn năm trong thị trường lao động đã không phản ánh kết quả ngắn hạn của họ mặc dù nghiên cứu của ông tập trung cụ thể về sự khác biệt giữa sinh viên tốt nghiệp những người đã làm và đã không hoàn tất các vị trí như là một phần của nghiên cứu của họ. Những người khác cũng cho sáu tháng tốt nghiệp sau khoảng thời gian là quá ngắn để đạt được một hình ảnh thực tế của khách hàng tương lai dài hạn (Brooks 2012; Hillage và PollardNăm 1998). nổi bật Smith và ctv (2000) khám phá kết quả việc làm ngay sau khi tốt nghiệp không cho phép cho những gì Schwartz, Bransford và Sears (2005) thuật ngữ 'thích nghi chuyên môn', có nghĩa là các khả năng sau đại học trong hoạt động thành công trong những tình huống mới và chưa biết. Bourner và Millican (2011), Tuy nhiên, cho người mới tốt nghiệp kinh nghiệm trong thị trường lao động là chỉ của triển vọng lâu dài của họ với tỷ lệ thất nghiệp tại sáu tháng sau tốt nghiệp giai đoạn có nghĩa là họ có nhiều khả năng bị trong thời gian dài thất nghiệp trong những năm đầu tiên ba và một nửa sau đại học và có nhiều khả năng được sử dụng trong một nghề nghiệp phòng không tốt nghiệp trong tương lai. Hơn nữa, tỷ lệ thất nghiệp sáu tháng sau khi tốt nghiệp được liên kết với khoản thu nhập lâu dài thấp (Smith và ctv. năm 2000).Sử dụng dữ liệu AGS giới hạn sự bao gồm của các biến khác mà có thể ảnh hưởng đến kết quả việc làm. Tình trạng kinh tế xã hội được công nhận rộng rãi là ảnh hưởng đến việc đạt được trong sinh viên tốt nghiệp mới (Blasko et al. năm 2002; Brown và Hesketh năm 2004; Bảng điều khiển trên các truy cập công bằng để 2009 nghề nghiệp; Pegg et al. 2012, Wilton, năm 2011). Smith và ctv (2000) cho rằng tầng lớp xã hội và affluence là tiền chất để đạt được công việc, ảnh hưởng đến nhu cầu của sinh viên tốt nghiệp để bảo đảm việc làm sau khi tốt nghiệp. Coates và Edwards' (2009) nghiên cứu của sinh viên tốt nghiệp Úc, Tuy nhiên, tìm thấy chỉ biên bằng chứng của biến thể bởi tình trạng kinh tế xã hội và không có sự khác biệt của ngành nghề của cha mẹ và 'lần đầu tiên trong gia đình' tình trạng để tham dự Đại học.Biến dự báo có liên quan khác có thể là giáo dục của cha mẹ (Purcell et al. 2013); kinh nghiệm cuộc sống - chẳng hạn như các hoạt động ngoại khóa (Purcell et al. 2013; Stuart et al. 2008) và hoạt động cộng đồng (Bourner và Millican 2011; Wheeler 2008); và cho dù người trả lời sống ở nhà hoặc đi (Purcell et al. 2013). Smith và ctv (2000) cũng cho việc làm kết quả bị ảnh hưởng bởi vùng và địa phương do các biến thể trong thị trường việc làm địa phương và các xu hướng trong tỷ lệ sinh viên sống ở nhà và sẵn sàng để di chuyển để tìm kiếm công việc. Mặc dù Purcell et al. thừa nhận vai trò quan trọng của yếu tố thị trường lao động, tương đối ổn định sau đại học lao động thị trường Australia giữa 2011 và 2012 (GCA 2012b) nên hỗ trợ trong việc giảm tiếng ồn' bất kỳ' điều này có thể đã tạo ra trong mô hình. Mặc dù việc làm trong năm học, cuối cùng được đo bằng AGS, có là không có khổ cho sự liên quan của công việc này cũng không phải là có một chỉ báo của cho dù học sinh đã hoàn thành WIL là một phần của nghiên cứu của họ. Vai trò quan trọng của tiếng Anh như một ngôn ngữ đầu tiên như là một tiền thân của việc làm thừa nhận nhưng đã có một số lượng đáng kể của các dữ liệu bị thiếu cho biến này do đó ảnh hưởng của nó đã bị bắt trong biến cư trú. Cuối cùng, Brown và Hesketh của nghiên cứu (2004) nổi bật bản chất năng động của tuyển dụng sau đại học và làm thế nào sinh viên tốt nghiệp nhận con nuôi của purist hoặc máy nghe nhạc phương pháp tiếp cận cho quá trình, có thể gây ảnh hưởng đến kết quả của việc làm ngoài dự đoán được đánh dấu bằng các mô hình.KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬNSơ bộ phân tích bao gồm casewise danh sách tiêu chuẩn hóa dư. Điều này xác định 157 outliers, những người có z-điểm vượt quá 3, trong năm 2012 dữ liệu và 221 dữ liệu tại 2011 được loại bỏ khỏi các mẫu. Sự vắng mặt của lỗi chuẩn tăng cao trong số các hệ số bác bỏ sự hiện diện của multicollinearity (Tabachnick và Fiddell năm 2007).Phân tích dữ liệu 2012Liên quan đến mô hình phù hợp, phân tích mang lại một đáng kể (p = 0,000) các giá trị chi-squared của9945.807. cho nhạy cảm của số liệu thống kê lớn mẫu kích thước, một loạt các mô hình phù hợp với các biện pháp đã là khám phá (tóc et al., 2010). Dự báo chính xác là 70.9% cho những người tìm kiếm công việc toàn thời gian và 66.5% đối với những người ở các vị trí toàn thời gian, với 67,8% của tất cả các trường hợp được phân loại một cách chính xác. Giả biện pháp R2, Nagelkerke R2, xác nhận phù hợp với mô hình tốt tại 0.399. Cox và Wermuth (1992) lưu ý rằng các biện pháp của R2 có khả năng thấp hơn cho các mô hình với một biến kết quả phản ứng nhị phân. Số liệu thống kê thử nghiệm Hosmer và Lemeshow (HL) là quan trọng (p = 0,000) mặc dù Paul, Pennell và Lemeshow (2013) đề nghị không nên dùng các bài kiểm tra này cho mẫu lớn hơn 25.000 do vấn đề với overpower.Hệ số hồi quy cho dữ liệu năm 2012 (n = 28, 009) được trình bày trong bảng 3. Thống kê Wald, và liên kết p-giá trị của nó, cho biết ý nghĩa của mỗi hệ số trong dự đoán các thành viên nhóm, nhóm đang trong việc làm toàn thời gian hoặc tìm kiếm việc làm toàn thời gian. Đáng kể (p < 0,05) hệ số gốc (B) được thể hiện bằng dấu hoa thị (*). Một giá trị B tích cực chỉ ra yếu tố dự báo tăng tỷ lệ cược của việc đảm bảo việc làm toàn thời gian trong khi hệ tiêu cực chỉ ra sự sụt giảm về dự đoán tỷ lệ cược. Exponentiated hệ, Exp(B), với các giá trị trên một có một ảnh hưởng tích cực về các tỷ lệ cược của việc đạt được các việc làm toàn thời gian trong khi giá trị ít hơn một cho thấy thay đổi đó sẽ làm cho việc làm toàn thời gian ít có khả năng xảy ra. Đáng chú ý, kích thước có hiệu lực đối với liên tục biến có xu hướng nhỏ hơn cho các biến categorical (tóc et al. 2010). Hiệu ứng tương tác được trình bày như là yếu tố dự báo một * dự báo hai.

Kết quả (Việt) 2:

Phân tích cơ bản hoặc loại bỏ qua cho biến dự báo polyotomous chủng loại, trong đó đã được giải nén để tạo ra một tập hợp các biến giả nhị phân, được chỉ định bởi * trong Bảng 1. loại tham chiếu cho các biến dự đoán phân loại nhị phân được chỉ định bởi một (1) trong Bảng 1. Đối với Ví dụ, các tác dụng giới về kết quả việc làm là khám phá cho nam giới mà đã được mã hoá "1" trong phân tích. Toàn bộ số liệu AGS cho sinh viên tốt nghiệp Cử nhân (những người đi qua có và không có danh hiệu) gồm n = 80.891 sinh viên tốt nghiệp vào năm 2012 và n = 79.011 trong năm 2011, bao gồm 32.232 vào năm 2012 và 30.317 vào năm 2011, những người không có việc làm toàn thời gian và do đó đã được gỡ bỏ từ mẫu trước khi phân tích giá trị thiếu. Các mẫu được giảm hơn nữa như là dữ liệu thu thập được về bản sắc tốt nghiệp tạo thành một thành phần tự nguyện của CEQ. Hồi quy logistic nhị phân, các kỹ thuật được đề nghị bởi tóc et al. (2010), được sử dụng để phân tích các mẫu dẫn sử dụng phần mềm SPSS. Do không dung nạp logistic hồi quy cho thiếu dữ liệu giữa các biến dự báo, xóa casewise đã được tiến hành cho tất cả các giá trị bị mất tích. Điều này đồng nghĩa với việc giảm các mẫu 2012 từ 28.340 đến 28.166 vào năm 2012 và từ 28.461 đến 28.246 trong năm 2011. Mô hình này bước đầu đã được thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu năm 2012 và kết quả được xác nhận bằng cách sử dụng một phân tích so sánh với các dữ liệu năm 2011. Hạn chế của nghiên cứu Như với bất kỳ nghiên cứu dựa trên dữ liệu tự báo cáo, có những lo ngại cho sự thiên vị mong muốn xã hội nơi người tham gia làm tăng xếp hạng của họ được xem là một lợi nhiều hơn những người khác (Archambault 2011). Halo lỗi, nơi mà người trả lời điều trị và đánh giá các mặt hàng như một, cũng có thể là có vấn đề (Gonyea 2005). Do tính chất khách quan và quy mô lớn của các cuộc điều tra, và giấu tên của nó đảm bảo cho người được hỏi, mối quan tâm đối với những loại thiên vị là tương đối nhỏ. Gonyea cũng thảo luận về các vấn đề có khả năng trả lời để đánh giá chính xác tác động của giáo dục về phát triển cá nhân, một vấn đề tiềm năng cho các mục phát triển kỹ năng mà yêu cầu người tham gia để đo lường sự thay đổi về khả năng kỹ năng của họ như là một kết quả của các nghiên cứu của họ. Mặc dù có những hạn chế, dữ liệu tự báo cáo có thể được cả hai giá trị và đáng tin cậy (Chan 2009; Gonyea 2005). Một mối quan tâm hơn nữa là chính quyền của AGS để sinh viên tốt nghiệp mới chỉ 4-6 tháng sau khi tốt nghiệp. Wilton (2012) tìm thấy sự phân bố nghề nghiệp của sinh viên tốt nghiệp sau bốn năm trong thị trường lao động không phản ánh kết quả ngắn hạn của họ mặc dù nghiên cứu của ông tập trung cụ thể về sự khác biệt giữa các sinh viên tốt nghiệp đã làm và đã làm các vị trí không hoàn thành như là một phần của nghiên cứu của họ. Người khác cũng cho sáu giai đoạn tháng sau tốt nghiệp là quá ngắn để đạt được một hình ảnh thực tế về triển vọng dài hạn (Brooks 2012; Hillage và Pollard 1998). Smith et al. (2000) đã nhấn mạnh rằng khám phá kết quả việc làm ngay sau khi tốt nghiệp không cho phép những gì Schwartz, Bransford và Sears (2005) hạn 'thích ứng chuyên môn', có nghĩa là khả năng tốt nghiệp trong hoạt động thành công trong các tình huống mới và chưa biết. Bourner và Millican (2011), tuy nhiên, lập luận kinh nghiệm của sinh viên tốt nghiệp mới trong thị trường lao động là biểu hiện của triển vọng lâu dài của họ với tỷ lệ thất nghiệp ở giai đoạn sau tốt nghiệp sáu tháng có nghĩa là họ có nhiều khả năng bị thời gian dài thất nghiệp trong ba năm rưỡi đầu tiên sau khi ra trường và có nhiều khả năng được làm việc trong một ngành nghề không tốt nghiệp trong tương lai. Hơn nữa, tỷ lệ thất nghiệp sáu tháng sau khi tốt nghiệp có liên quan đến thu nhập dài hạn thấp hơn (Smith et al. 2000). Sử dụng dữ liệu AGS hạn chế sự bao gồm các biến số khác mà có thể ảnh hưởng kết quả việc làm. Tình trạng kinh tế-xã hội được thừa nhận rộng rãi như là ảnh hưởng đến công việc đạt được trong sinh viên tốt nghiệp mới (Blasko et al 2002;. Brown và Hesketh 2004; Panel on Fair Truy cập vào Chuyên môn năm 2009; Pegg et al 2012, Wilton, 2011.). Smith et al. (2000) lập luận rằng lớp xã hội và sự sung túc là tiền chất để công việc đạt được, ảnh hưởng đến nhu cầu của mỗi học để bảo đảm việc làm sau khi tốt nghiệp. Coates và Edwards (2009) nghiên cứu của sinh viên tốt nghiệp tại Úc, tuy nhiên, chỉ tìm thấy bằng chứng biên của sự thay đổi theo tình trạng kinh tế-xã hội và không có sự khác biệt theo nghề nghiệp của cha mẹ và 'đầu tiên trong gia đình' tình trạng cho học đại học. Biến dự báo khác có liên quan có thể là cha mẹ giáo dục (Purcell et al 2013.); Kinh nghiệm cuộc sống - chẳng hạn như các hoạt động ngoại khóa (Purcell et al 2013;.. Stuart et al 2008) và sự tham gia của cộng đồng (Bourner và Millican 2011; Wheeler 2008); và liệu người trả lời sống ở nhà hoặc đi (Purcell et al. 2013). Smith et al. (2000) cũng cho kết quả việc làm đang bị ảnh hưởng bởi khu vực và địa phương do những biến động trong thị trường việc làm địa phương và xu hướng trong tỷ lệ học sinh sống ở nhà và sẵn sàng để di chuyển để tìm việc làm. Mặc dù Purcell et al. công nhận vai trò quan trọng của các yếu tố thị trường lao động, thị trường lao động tốt nghiệp của Úc tương đối ổn định từ năm 2011 đến năm 2012 (GCA 2012b) cần hỗ trợ trong việc giảm bất kỳ 'tiếng ồn' này có thể đã được tạo ra trong mô hình. Mặc dù việc làm trong năm cuối cùng của nghiên cứu được đo trong AGS, không có thước đo cho sự liên quan của công việc này cũng không có một chỉ số xem học sinh đã hoàn thành WIL như là một phần của nghiên cứu của họ. Vai trò quan trọng của tiếng Anh như một ngôn ngữ đầu tiên như là một tiền thân của việc làm được công nhận nhưng đã có một số lượng đáng kể của thiếu dữ liệu cho biến này nên ảnh hưởng của nó đã bị bắt trong biến trú. Cuối cùng, Brown và Hesketh (2004) nghiên cứu nhấn mạnh bản chất năng động của tuyển đại học và cách sinh viên tốt nghiệp, việc nhận con nuôi của họ hoặc là thuần túy hoặc máy nghe nhạc phương pháp tiếp cận với quá trình này, có thể gây ảnh hưởng trên kết quả việc làm của họ vượt ra ngoài dự đoán nêu bật trong các mô hình. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Sơ bộ phân tích bao gồm danh sách casewise của phần dư chuẩn hóa. Điều này được xác định 157 giá trị ngoại lai, những người có z-score quá 3, năm 2012 dữ liệu và 221 trong năm 2011 dữ liệu đó đã được gỡ bỏ từ mẫu. Sự vắng mặt của sai số chuẩn tăng cao trong số các hệ số bác bỏ sự hiện diện của đa cộng tuyến (Tabachnick và Fiddell 2007). Phân tích các dữ liệu 2012 Về vấn đề để mô hình phù hợp, phân tích mang lại một ý nghĩa (p = 0.000) chi-squared giá trị 9.945,807. Với sự nhạy cảm của thống kê cỡ mẫu lớn, một loạt các biện pháp phù hợp với mô hình đã được khảo sát (Hair et al, 2010.). Dự đoán chính xác là 70,9% đối với những người tìm kiếm công việc toàn thời gian và 66,5% đối với những người ở vị trí toàn thời gian, với 67,8% của tất cả các trường hợp được phân loại chính xác. Các giả R2 biện pháp, Nagelkerke R2, khẳng định thích hợp mô hình tại 0,399. Cox và Wermuth (1992) lưu ý rằng các biện pháp của R2 có thể sẽ thấp hơn cho các mô hình với một biến kết quả phản ứng nhị phân. Các Hosmer và kiểm tra Lemeshow (HL) Thống kê có ý nghĩa (p = 0,000) mặc dù Paul, Pennell và Lemeshow (2013) đề nghị không sử dụng xét nghiệm này cho các mẫu lớn hơn 25.000 do vấn đề với chế phục. Các hệ số hồi quy cho các dữ liệu năm 2012 ( n = 28.009) được thể hiện trong Bảng 3. Các số liệu thống kê Wald, và p-giá trị liên quan của nó, chỉ ra tầm quan trọng của mỗi hệ số trong việc dự đoán thành viên nhóm, các nhóm được việc làm toàn thời gian hoặc tìm kiếm việc làm toàn thời gian. Đáng kể (p <0,05) hệ số gốc (B) đều được thể hiện bằng một dấu sao (*). Một giá trị B tích cực cho thấy các yếu tố dự báo tăng tỷ lệ cược của việc đảm bảo việc làm toàn thời gian trong khi hệ số âm cho thấy giảm tỷ lệ dự đoán. Hệ số Exponentiated, Exp (B), với giá trị trên một trong có một tác động tích cực vào tỷ lệ cược của việc đạt được việc làm toàn thời gian trong khi giá trị ít hơn một chỉ ra rằng biến sẽ làm việc toàn thời gian ít có khả năng xảy ra. Đáng chú ý, mức độ ảnh hưởng đối với các biến liên tục có xu hướng nhỏ hơn cho các biến phân loại (Hair et al. 2010). Tác động tương tác được trình bày như là yếu tố dự báo một * dự báo hai.