CPS Wages Data

1985年CPS工资数据的一个随机样本，包含534名工人的工资和其他特征信息。

A random sample of CPS wage data from 1985, containing wage and other characteristic information of 534 workers.

原始信息汇总

CPS Wages Data

数据集描述

• 名称: CPS Wages Data
• 描述: 该数据集包含1985年从当前人口调查（CPS）中随机抽样的534名工人的数据，包括他们的工资和其他特征。

数据结构

• 样本数量: 534
• 数据字段:
  • education: 教育年限
  • south: 南方地区指示变量（1表示居住在南方；0表示不居住在南方）
  • gender: 性别
  • experience: 工作经验年数
  • union: 工会会员指示变量（1表示工会会员；0表示非工会会员）
  • wage: 工资（每小时美元）的log变换
  • age: 年龄（岁）
  • race: 种族/民族（white, hispanic, other）
  • occupation: 职业类别（management, sales, clerical, service, professional, other）
  • sector: 部门（other, manufacturing, construction）
  • married: 婚姻状况（0表示未婚；1表示已婚）

数据使用

• 安装: 通过npm安装 @stdlib/datasets-berndt-cps-wages-1985

• 使用方法: javascript var cps = require( @stdlib/datasets-berndt-cps-wages-1985 );

• 返回值: 返回一个包含534名工人数据的对象数组。

示例

• 数据可视化: 使用JavaScript和@stdlib/plot库进行年龄与工资的关系图。

注意事项

• 数据变换: 工资数据进行了log变换以稳定方差。

参考文献

• Berndt, Ernst R. 1991. The Practice of Econometrics. Addison Wesley Longman Publishing Co.

许可证

• 数据文件: 开放数据公共领域奉献与许可证1.0（Open Data Commons Public Domain Dedication & License 1.0）
• 内容: 创意共享零v1.0通用（Creative Commons Zero v1.0 Universal）
• 软件: Apache许可证，版本2.0（Apache License, Version 2.0）

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CPS Wages Data数据集源自1985年的当前人口调查（CPS），通过随机抽样方式选取了534名工人。该数据集包含了工人的工资及其他相关特征，如教育年限、性别、工作经验、工会成员身份等。为了稳定方差，工资数据经过了对数变换处理。

使用方法

用户可通过npm安装包或直接在网页中通过script标签加载数据集。数据集支持多种输出格式，包括CSV和NDJSON。使用时，可通过JavaScript代码调用数据集，获取包含工人特征和工资信息的数组，便于进一步的数据分析和可视化。

背景与挑战

背景概述

CPS Wages Data数据集源自1985年的美国当前人口调查（CPS），由The Stdlib Authors团队创建，主要研究人员包括Ernst R. Berndt等。该数据集包含534名工人的随机样本，涵盖了教育年限、性别、工作经验、工资等多个特征。其核心研究问题在于分析影响工人工资的各种因素，如教育、地区、性别、职业等，为劳动经济学和收入不平等等领域的研究提供了宝贵的实证数据。该数据集的发布对经济学、社会学等领域的研究具有重要影响，尤其是在工资差异和劳动力市场分析方面。

当前挑战

CPS Wages Data数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据来源于1985年的CPS，时间跨度较大，可能导致数据在现代应用中的适用性受限。其次，数据中的工资信息经过对数变换以稳定方差，这可能增加了数据处理的复杂性。此外，数据集涉及多个社会经济变量，如性别、种族、婚姻状况等，这些变量的处理和分析需要特别注意，以避免潜在的偏见和歧视问题。最后，数据集的样本量相对较小，可能限制其在某些统计分析中的应用效果。

常用场景

经典使用场景

CPS Wages Data数据集的经典使用场景主要集中在劳动经济学和收入分配研究领域。研究者可以利用该数据集分析不同教育水平、工作经验、性别、种族等因素对工资的影响，从而揭示劳动力市场的结构特征和收入不平等现象。此外，该数据集还可用于构建工资预测模型，帮助政策制定者评估不同政策对劳动力市场的潜在影响。

解决学术问题

CPS Wages Data数据集解决了劳动经济学中关于工资决定因素的核心问题。通过分析教育、工作经验、性别、种族等变量对工资的影响，研究者能够深入理解劳动力市场的运作机制，并为收入不平等问题提供实证依据。该数据集的广泛应用推动了劳动经济学领域的理论发展和政策研究，具有重要的学术价值。

实际应用

在实际应用中，CPS Wages Data数据集为企业和政府提供了宝贵的决策支持。企业可以利用该数据集分析不同职业和行业的工资水平，优化人力资源配置和薪酬策略。政府则可以通过该数据集评估劳动力市场的健康状况，制定更加公平和有效的就业政策，促进社会经济的可持续发展。

数据集最近研究

最新研究方向

CPS Wages Data数据集在劳动经济学和收入不平等问题研究中具有重要意义。近年来，研究者们利用该数据集深入探讨了教育、工作经验、性别、种族等因素对工资的影响，尤其是在考虑区域差异和行业特点时的复杂交互作用。此外，随着机器学习和统计建模技术的发展，该数据集被广泛应用于构建预测模型，以评估政策干预对工资结构的潜在影响。这些研究不仅为政策制定者提供了量化依据，也为理解劳动力市场的动态变化提供了新的视角。