Oldal 83 [83]
OCR
82 = PAKSI BORBÁLA - PILLÓK PETER intergenerációs képzettségi mobilitást vizsgálva azonban a származási családhoz képest a lefelé mobilitás, illetve kisebb mértékben a mobilitás hiánya hordoz szignifikáns rizikót: akiknek az iskolai végzettségük (vagy várható végzettségük) alacsonyabb, mint a velük egynemű szüleiké, azok 6,17-szer, a mobilitást nem mutatók pedig 2,4-szer nagyobb eséllyel érintettek a tiltottszer-fogyasztásban, mint a szüleikhez képest kedvezőbb végzettségi státust elérők. 7. táblázat: A tiltottdrog-fogyasztás életprevalencia-értékének becslésére a különböző szociodemográfiai és pszichológiai változókból épített bináris logisztikus regressziós modellek paramétertáblája a magyarországi 18-64 éves népesség körében (az OLAAP 2019 vizsgálat adatai alapján) Paronkénti, nemkontrollalt Többváltozós modell összefüggések a tiltottdrog-fogyasztás a tiltottdrog-fogyasztással "? előrejelzésére"? OR [95% Cl] p OR [95% Cl] p Férfi nem (ref.: női nem) 2,55 [1,65-3,94] <0,001 1,75 [0,85-3,58] 0,129 Eletkor 0,95 [0,94-0,97] <0,001 0,97 [0,94-1,01] 0,103 Lakhely (ref.:<50000 lakos) legalább 50 ezer fős vidéki város 2,13 [1,33-3,41] 0,002 2,27 [1,00-5,13] 0,049 Bp. 1,11 [0,62-1,98] 0,724 1,36 [0,55-3,35] 0,504 Várható legmagasabb iskolai végzettség (ref.: felsőfok/egyetem utáni képzés) 8 általános vagy kevesebb 0,78 [0,39-1,571 0,488 1,99 [0,30-13,25] 0,478 szakmunkäs 0,51[0,30-0,88] 0,016 0,32 [0,11-0,90] 0,032 érettségi 0,49 [0,29-0,84] 0,010 0,40 [0,16-0,97] 0,043 Szakképzettség megléte (ref: szakképzetség hiänya) 0,96 [0,55-1,69] 0,890 6,11 [1,28-29,24] 0,023 Intergenerációs képzettségi mobilitás (ref.: felfelé történő mobilitás) nincs mobilitás 1,45 [0,95-2,22] 0,088 2,40 [1,11-5,19] 0,027 lefelé történő mobilitás 1,98 [0,81-4,88] 0,137 6,17 [1,46-26,19] 0,014 Munkaerőpiaci aktivitás (ref.: nem aktív) 0,84 [0,53-1,35] 0,842 0,73 [0,05-10,94] 0,821 Munkavegzessel töltött idő hos , 1,00 [0,99-1,01] 0,513 1,00 [0,94-1,07] 0,965 (órák száma) 15 A páronkénti kapcsolatok tesztelése külön-külön elvégzett bináris logisztikus regreszsziós modellek keretében történt, melyben a kimeneti változó a tiltottdrog-fogyasztás életprevalencia-értéke (0 = az élete során soha nem használt tiltott drogot; 1 — az élete során használt már tiltott drogot), míg a magyarázó változó az adott sorban megemlített változó volt. Bináris logisztikus regressziós modell, melyben a kimeneti változó a tiltott drogfogyasztás életprevalencia értéke (0 = az élete során soha nem használt tiltott drogot; 1 — az élete során használt már tiltott drogot), míg magyarázó változóként az első oszlopban felsorolt változókat egyszerre tartalmazta a modell (N — 849; 61,390).
