Page 26 - Vseživljenjsko učenje kot temelj trajnostne družbe

Dejan Hozjan

porazdeljeni spomočjo Littlovegatest popolnenaključnosti manjkajočih po-
datkov (angl. Little’s Missing Completely At Random (MCAR) test) (Little, 1988).
Le-ta je pokazal statistično značilno razliko med pričakovanimi in opaženimi
2
vrednostmi (χ (344) = 504,36; p < 0,001). Ničelno hipotezo o popolni naključ-
nosti manjkajočih podatkov smo zavrnili.
Ker manjkajoče vrednosti niso bile porazdeljene popolnoma naključno in
je bil delež manjkajočih vrednosti majhen, smo manjkajoče vrednosti nado-
mestili s pomočjo metode algoritma k-najbližjih sosedov (angl. K-NearestNei-
ghborsimputator). Za vsako manjkajočo vrednost smo identificirali dve (k =2)
najpodobnejši opazovanji (na podlagi evklidske razdalje) in manjkajoče vre-
dnosti nadomestili z aritmetičnimpovprečjemvrednosti.Natanačin smo do-
segli smiselno in stabilno nadomeščanje manjkajočih vrednosti ter naravno
porazdelitev podatkov (Little, 1988).
Kerso bilevrednosti spremenljivk vrazličnih merskih enotah (npr.odstotki,
evri, koeficienti in leta), smo v nadaljevanju izvedli postopek standardizacije
podatkov s pomočjo standardiziranih Z-vrednostih (angl.Z-score transforma-
tion). Na ta način so vse spremenljivke postavljene na enotno lestvico (s sred-
njo vrednostjo 0 in standardnim odklonom 1) in je bila zmanjšana prevlada
tistih spremenljivk z večjimi numeričnimi vrednostmi (Jain idr., 2005).
Za določanje vpliva petih skupin dejavnikov (v Prilogi) in posameznih izo-
braževalnih kazalnikov na tveganje socialne izključenosti je bil izveden se-
zonski ARIMA model z zunanjimi spremenljivkami (angl. Seasonal ARIMA
with eXogenous variable (SARIMAX)). Odločitev za njegovo uporabo je te-
meljila na možnosti sočasnega modeliranje sezonskih dejavnikov in vplivov
zunanjih dejavnikov pri analizi kompleksnih družbenih pojavov (Kumar in
Kumar, 2019).

Rezultati raziskave
Uvodoma smo iskali odgovor na vprašanje o vplivu izobraževalnih, socialnih,
ekonomskih, zdravstvenih in stanovanjskih dejavnikov na tveganje socialne
izključenosti. Pri oblikovanju skupin dejavnikov (v Prilogi) smo uporabili em-
pirično podprte faktorske uteži (angl. Faktor Loading) pridobljene z analizo
glavnih komponent (angl. Principal Component Analysis –PCA)nastandardi-
ziranih Z-vrednostih (angl. Z-score transformation). Na ta način smo identifi-
cirali latentne strukture in zmanjšali tveganje dimenzionalnosti podatkov.
V skladu s ciljem analize, in sicer ugotovitvijo vpliva različnih skupin de-
javnikov na socialno izključenost, je bila izvedena linearna regresija. Predho-
dno je bila preverjena uporaba linearne regresije z naslednjimi diagnostič-
nimi testi:

26