臺灣博碩士論文加值系統

政府積極地投入政策與資源，以保障人民的工作權，惟失業者中自願性離職比率仍居高不下，究竟哪些因素使勞工產生轉職念頭，成為重要的勞工議題。故本研究目的在建立勞工轉職模型，針對不同模型進行比較分析，了解不同因素對轉職傾向的影響力，並提出降低勞工轉職傾向的建議。
本研究之比較分析結果顯示，邏輯斯迴歸分析、判別分析及類神經網路半徑基底函數，於預測勞工轉職傾向的表現均佳，其中邏輯斯迴歸模型於預測勞工轉職傾向相較於其他模型有較高的預測精準度。研究結果亦顯示工作滿意度、工作負荷、勞雇契約、服務單位提供員工身心健康措施、薪水、年齡、教育程度，均為影響勞工轉職之因素，可透過降低上述因素的影響，減緩自願性失業所造成的損失並穩定勞動市場。

Corresponding policy and resource has been provided to protect workers’ right, but voluntary turnover rate still remains high. The factors affecting labors to change job become an important issues. This study aims to establish a labor transfer model for comparative analysis of different models, understand the different factors that influence the tendency to change jobs, and make recommendations to reduce the tendency of labor transfer.
The study results of comparative analysis show that all of logistic regression analysis, discriminant analysis, and RBF neural network analysis have good performances in predicting labor transfer tendency. The logistic regression model with higher prediction accuracy than others is suggested for modelling labor transfer tendency. The study results also show that job satisfaction, working loading, employee contract, health and welfare measures, salray, age and education years are all the factors to affect labors for changing their jobs. This study implies that reducing those factors effects could slow down losses caused by employee transfer and stabilize labor market.

目錄 IV
第壹章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 2
1.3研究流程與架構 2
第貳章 我國轉職或轉業之現況 4
第參章 文獻探討 9
3.1影響轉職或轉業之變項 9
3.2分析方法 12
第肆章 研究方法 17
4.1主成份分析（Principal Components Analysis, PCA） 18
4.2邏輯斯迴歸（Logistic regression） 19
4.2.1模型定義 19
4.2.2參數估計 20
4.2.3迴歸係數檢定 21
4.2.4模型適合度評估 21
4.3判別分析（Discrimination Analysis） 22
4.4類神經網路-徑向基函數（Radial Basis Function, RBF） 23
第伍章 實證分析 26
5.1變數說明、資料範圍及來源 26
5.1.1變數說明 26
5.1.2資料範圍 29
5.1.3資料來源及概述 30
5.2主成份分析（PCA） 31
5.3 T檢定 34
5.4交叉分析 38
5.5邏輯斯迴歸分析（Logistic regression） 40
5.5.1邏輯斯迴歸-逐步向後消去法（Backward Elimination） 40
5.5.2迴歸係數檢定 42
5.5.3模型之解釋 43
5.5.4配適度評估 48
5.5.5準確性評估 50
5.6判別分析（Discrimination Analysis） 51
5.6.1判別分析-逐步向後消去法（Backward Elimination） 51
5.6.2判別變數檢定 51
5.6.3典型判別函數 52
5.6.3線性判別函數之分類-分類函數法 54
5.6.4準確性評估 56
5.7類神經網路半徑基底函數（Radial Basis Function, RBF） 58
5.7.1類神經網路RBF設定 58
5.7.2準確性評估 59
5.8邏輯斯迴歸、判別分析及類神經網路RBF之比較 60
第陸章 結論與建議 62
6.1研究結論 62
6.2研究限制 63
6.3研究建議 64
參考文獻 66
附錄A、勞工生活及就業狀況調查表 70
附錄B、人力運用訪問表 77

圖目錄
圖1 1 研究整體流程圖 3
圖2 1 歷年就業移轉率-按性別分 4
圖2 2 歷年就業移轉率-按年齡分 5
圖2 3 歷年就業移轉率-按教育程度分 5
圖2 4 美國與我國自願性離職率趨勢圖 8
圖2 5 美國與我國失業率趨勢圖 8
圖4 1 研究方法流程圖 17
圖4 2 類神經網路架構圖 23

表目錄
表2-1 就業者之就業移轉率 6
表5-1 反應變數之定義 26
表5-2 反應變數之比率 27
表5-3 連續型解釋變數之定義 27
表5-4 離散型解釋變數之定義 28
表5-5 對服務單位滿意情形（13個子項目）之簡單統計量 31
表5-6 主成份分析相關矩陣之特徵值 32
表5-7 主成份分析之維度 33
表5-8 連續型資料之敘述性統計量 34
表5-9 T檢定結果 37
表5-10 類別型解釋變數之Pearson卡方值 39
表5-11 邏輯斯迴歸之程序 40
表5-12 邏輯斯迴歸的虛擬變數編碼 41
表5-13 邏輯斯迴歸-向後消去之摘要 42
表5-14 邏輯斯迴歸-最終模型係數檢定結果 43
表5-15 最大概似估計值之分析 44
表5-16 勝算比之估計值 47
表5-17　Hosmer-Lemeshow適合度檢定 48
表5-18 模型適合度資訊 49
表5-19　Likelihood Ratio檢定結果 49
表5-20 預測機率值 與反應變數觀察值y的關聯 50
表5-21 臨界值0.5的模型分類結果表 50
表5-22 判別分析-向後消去之摘要 51
表5-23 最終模型係數檢定結果 52
表5-24 典型判別函數特徵值 53
表5-25 標準化典型判別函數係數 53
表5-26 分類變數摘要 54
表5-27 分類函數係數 55
表5-28 典型判別函數平均數 55
表5-29 判別分析之分類結果表-共變異數矩陣具同質性 56
表5-30 判別分析之分類結果表-共變異數矩陣不具同質性 57
表5-31 觀察值設定比例 58
表5-32 觀察值設定摘要 58
表5-33 半徑基底函數RBF分析之分類結果表 59
表5-34 邏輯斯迴歸、判別分析及類神經RBF準確度比較 61

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