Удовлетворённость учителей исследование - История изменений

Patarakin: /* Гипотеза 1 (Дериволкова Алина) — Влияние зарплаты на удовлетворённость */

2026-06-11T02:59:55Z

Гипотеза 1 (Дериволкова Алина) — Влияние зарплаты на удовлетворённость

← Предыдущая версия		Версия от 05:59, 11 июня 2026
Строка 55:		Строка 55:
	== Рабочие гипотезы ==		== Рабочие гипотезы ==

	=== Гипотеза 1 (Дериволкова Алина) — Влияние зарплаты на удовлетворённость ===		=== Гипотеза 1 (Дериволкова Алина - [[Участник:Alina Der]]) — Влияние зарплаты на удовлетворённость ===

	'''H₀:''' Базовая зарплата не влияет на среднюю удовлетворённость учителей.		'''H₀:''' Базовая зарплата не влияет на среднюю удовлетворённость учителей.

GloveliD в 11:58, 10 июня 2026

2026-06-10T11:58:53Z

← Предыдущая версия		Версия от 14:58, 10 июня 2026
Строка 99:		Строка 99:
	'''Вывод:''' Гипотеза не подтвердилась. Коэффициент практически равен нулю, p-value = 0,57 (намного выше порога 0,05), R-квадрат почти ноль. Это означает, что в данной модели зарплата не влияет на удовлетворённость учителей.		'''Вывод:''' Гипотеза не подтвердилась. Коэффициент практически равен нулю, p-value = 0,57 (намного выше порога 0,05), R-квадрат почти ноль. Это означает, что в данной модели зарплата не влияет на удовлетворённость учителей.

	~~---~~

	=== Результат 2: Влияние мобильности на текучесть ===		=== Результат 2: Влияние мобильности на текучесть ===
Строка 125:		Строка 124:
	'''Вывод:''' Гипотеза не подтвердилась. Коэффициент отрицательный (это соответствует ожидаемому направлению: чем выше мобильность, тем ниже текучесть), но p-value = 0,173 > 0,05, поэтому результат статистически не значим. R-квадрат очень маленький, что говорит об очень слабой связи.		'''Вывод:''' Гипотеза не подтвердилась. Коэффициент отрицательный (это соответствует ожидаемому направлению: чем выше мобильность, тем ниже текучесть), но p-value = 0,173 > 0,05, поэтому результат статистически не значим. R-квадрат очень маленький, что говорит об очень слабой связи.

	~~---~~

	=== Результат 3: Влияние вариативности качества школ на неравенство ===		=== Результат 3: Влияние вариативности качества школ на неравенство ===
Строка 153:		Строка 151:
	'''Почему так получилось:''' Возможное объяснение — учителя из школ с низким качеством увольняются из-за неудовлетворённости и покидают рынок. В итоге в системе остаются в основном те, кто работает в хороших или средних школах, и разрыв в удовлетворённости сокращается.		'''Почему так получилось:''' Возможное объяснение — учителя из школ с низким качеством увольняются из-за неудовлетворённости и покидают рынок. В итоге в системе остаются в основном те, кто работает в хороших или средних школах, и разрыв в удовлетворённости сокращается.

	~~---~~

	== Сводная таблица результатов ==		== Сводная таблица результатов ==
Строка 187:		Строка 184:
	* Репозиторий с данными: https://github.com/patarakin/stat-data		* Репозиторий с данными: https://github.com/patarakin/stat-data

	~~----~~

	[[Категория:Работы по эконометрике]]		[[Категория:Работы по эконометрике]]

GloveliD в 11:55, 10 июня 2026

2026-06-10T11:55:35Z

← Предыдущая версия		Версия от 14:55, 10 июня 2026
Строка 1:		Строка 1:
	= Исследование удовлетворённости учителей (Teacher Satisfaction) =		= Исследование удовлетворённости учителей (Teacher Satisfaction) =

	{{#ask: [[Teacher Satisfaction]]		{{#ask: [[Teacher Satisfaction (model)]]
	\| ?Description		\| ?Description
	\| default = Модель удовлетворённости учителей — агентно-ориентированная симуляция рынка труда преподавателей. Учителя выбирают работу по зарплате, качеству школы и расстоянию, их удовлетворённость (0-1) определяет текучесть кадров. Модель показывает стратификацию: хорошие школы заполнены (satisfaction 0.9), плохие пустеют (satisfaction 0.2).		\| default = Модель удовлетворённости учителей — агентно-ориентированная симуляция рынка труда преподавателей. Учителя выбирают работу по зарплате, качеству школы и расстоянию, их удовлетворённость (0-1) определяет текучесть кадров. Модель показывает стратификацию: хорошие школы заполнены (satisfaction 0.9), плохие пустеют (satisfaction 0.2).

Alina Der в 11:54, 10 июня 2026

2026-06-10T11:54:48Z

← Предыдущая версия		Версия от 14:54, 10 июня 2026
Строка 1:		Строка 1:
	~~Перейти на версию для людей с ограниченными возможностями.~~
	~~<Без темы>~~
	~~джемма~~
	~~Сегодня, 14:53~~
	~~Кому: вам~~
	= Исследование удовлетворённости учителей (Teacher Satisfaction) =		= Исследование удовлетворённости учителей (Teacher Satisfaction) =

Alina Der в 11:54, 10 июня 2026

2026-06-10T11:54:35Z

← Предыдущая версия		Версия от 14:54, 10 июня 2026
Строка 1:		Строка 1:
			Перейти на версию для людей с ограниченными возможностями.
			<Без темы>
			джемма
			Сегодня, 14:53
			Кому: вам
	= Исследование удовлетворённости учителей (Teacher Satisfaction) =		= Исследование удовлетворённости учителей (Teacher Satisfaction) =

Строка 14:		Строка 19:
	Выявить, какие из трёх факторов (зарплата, мобильность учителей, разброс качества между школами) статистически значимо влияют на удовлетворённость учителей и текучесть кадров в рамках модели Teacher Satisfaction.		Выявить, какие из трёх факторов (зарплата, мобильность учителей, разброс качества между школами) статистически значимо влияют на удовлетворённость учителей и текучесть кадров в рамках модели Teacher Satisfaction.

	== ~~Рабочие гипотезы~~ ==		== Описание модели Teacher Satisfaction ==

	~~=== Гипотеза 1 (Дериволкова Алина) — Влияние зарплаты~~ на ~~удовлетворённость ===~~		Модель Teacher Satisfaction реализована в среде NetLogo. Это агентно-ориентированная симуляция, которая моделирует поведение учителей на рынке труда.

	'''H₀:''' ~~Базовая зарплата не влияет на среднюю удовлетворённость учителей.~~		'''Основные элементы модели:'''

	'''~~H₁:~~''' ~~Увеличение базовой зарплаты повышает среднюю~~ удовлетворённость ~~учителей~~.		* '''Учителя (агенты)''' — каждый учитель имеет уровень удовлетворённости (от 0 до 1), радиус мобильности (как далеко он готов ехать до работы) и статус (работает или безработный).
			* '''Школы (патчи)''' — каждая школа характеризуется качеством (от 0 до 1) и предлагаемой зарплатой. Школы с высоким качеством привлекают больше учителей.
			* '''Рынок труда''' — учителя ищут работу, сравнивая зарплату, качество школы и расстояние от дома. Если учитель находит подходящую школу, он устраивается туда. Если его удовлетворённость падает ниже порогового значения (Satisfaction_threshold), он увольняется и начинает новый поиск.

	~~=== Гипотеза~~ 2 ~~(Горынин Леонид~~) ~~— Влияние мобильности на текучесть ===~~		'''Ключевой механизм модели — стратификация:'''
			Хорошие школы (с высоким качеством) привлекают больше учителей, могут выбирать лучших кандидатов и в итоге оказываются полностью укомплектованными довольными учителями (удовлетворённость около 0,9). Плохие школы (с низким качеством) остаются с вакансиями или с неудовлетворёнными учителями (удовлетворённость около 0,2). Это соответствует закону Парето, согласно которому 20% школ получают 80% качественных учителей.

	'''H₀:''' ~~Радиус мобильности учителей~~ не ~~влияет~~ на ~~текучесть кадров~~.		'''Важно для нашего исследования:'''
			Саму модель в NetLogo мы не запускали. Мы использовали готовые датасеты, которые авторы модели получили в результате экспериментов в среде BehaviorSpace (многократные прогоны модели при разных значениях параметров). Наша работа сосредоточена на эконометрическом анализе этих данных, а не на симуляции.

	~~'''H₁:''' Чем больше радиус мобильности~~ (~~готовность ехать дальше~~)~~, тем ниже текучесть кадров~~.		Полное описание модели доступно на странице [[Teacher Satisfaction (model)]].

	==~~= Гипотеза 3 (Гловели Джемма) — Влияние качества школ на неравенство =~~==		== Данные для анализа ==

	~~'''H₀:''' Разброс качества между школами не влияет на неравенство удовлетворённости учителей.~~		Для анализа мы взяли готовые датасеты из репозитория авторов модели. Эти файлы содержат результаты многократных прогонов модели при разных комбинациях параметров. Всего мы использовали три файла:

	~~'''H₁:''' Чем больше школы различаются по качеству, тем выше неравенство в удовлетворённости учителей.~~

	~~== Модель и данные ==~~

	Модель Teacher Satisfaction реализована в среде NetLogo. Она симулирует поведение учителей и школ: учителя ищут работу, ориентируясь на зарплату, качество и расстояние; школы нанимают учителей. Если удовлетворённость учителя падает ниже порогового значения, он увольняется.

	Для анализа мы ~~не запускали модель самостоятельно, а~~ взяли готовые датасеты из репозитория авторов. Эти файлы содержат результаты многократных прогонов модели при разных комбинациях параметров. Всего мы использовали три файла:

	* `TS_Salary.csv` — данные о зарплате и удовлетворённости		* `TS_Salary.csv` — данные о зарплате и удовлетворённости
Строка 56:		Строка 57:
	* '''R-квадрат''' — доля дисперсии Y, которую объясняет X		* '''R-квадрат''' — доля дисперсии Y, которую объясняет X
	* '''P-значение''' — статистическая значимость (если меньше 0.05, связь не случайна)		* '''P-значение''' — статистическая значимость (если меньше 0.05, связь не случайна)

			== Рабочие гипотезы ==

			=== Гипотеза 1 (Дериволкова Алина) — Влияние зарплаты на удовлетворённость ===

			'''H₀:''' Базовая зарплата не влияет на среднюю удовлетворённость учителей.

			'''H₁:''' Увеличение базовой зарплаты повышает среднюю удовлетворённость учителей.

			=== Гипотеза 2 (Горынин Леонид) — Влияние мобильности на текучесть ===

			'''H₀:''' Радиус мобильности учителей не влияет на текучесть кадров.

			'''H₁:''' Чем больше радиус мобильности (готовность ехать дальше), тем ниже текучесть кадров.

			=== Гипотеза 3 (Гловели Джемма) — Влияние качества школ на неравенство ===

			'''H₀:''' Разброс качества между школами не влияет на неравенство удовлетворённости учителей.

			'''H₁:''' Чем больше школы различаются по качеству, тем выше неравенство в удовлетворённости учителей.

	== Результаты регрессионного анализа ==		== Результаты регрессионного анализа ==
Строка 79:		Строка 100:
	\|}		\|}

	'''График:'''		'''График:''' [[Файл:Зп_на_удвл_гр.jpg\|600px]]
	[[Файл:Зп_на_удвл_гр.jpg\|600px]]

	'''Вывод:''' Гипотеза не подтвердилась. Коэффициент практически равен нулю, p-value = 0,57 (намного выше порога 0,05), R-квадрат почти ноль. Это означает, что в данной модели зарплата не влияет на удовлетворённость учителей.		'''Вывод:''' Гипотеза не подтвердилась. Коэффициент практически равен нулю, p-value = 0,57 (намного выше порога 0,05), R-квадрат почти ноль. Это означает, что в данной модели зарплата не влияет на удовлетворённость учителей.
Строка 106:		Строка 126:
	\|}		\|}

	'''График:'''		'''График:''' [[Файл:Мобил_гр.jpg\|600px]]
	[[Файл:Мобил_гр.jpg\|600px]]

	'''Вывод:''' Гипотеза не подтвердилась. Коэффициент отрицательный (это соответствует ожидаемому направлению: чем выше мобильность, тем ниже текучесть), но p-value = 0,173 > 0,05, поэтому результат статистически не значим. R-квадрат очень маленький, что говорит об очень слабой связи.		'''Вывод:''' Гипотеза не подтвердилась. Коэффициент отрицательный (это соответствует ожидаемому направлению: чем выше мобильность, тем ниже текучесть), но p-value = 0,173 > 0,05, поэтому результат статистически не значим. R-квадрат очень маленький, что говорит об очень слабой связи.
Строка 133:		Строка 152:
	\|}		\|}

	'''График:'''		'''График:''' [[Файл:Кач_шк_гр.jpg\|600px]]
	[[Файл:Кач_шк_гр.jpg\|600px]]

	'''Вывод:''' Гипотеза подтвердилась (связь статистически значима, p < 0,001). Однако коэффициент оказался отрицательным, а не положительным. Это значит, что при увеличении разброса качества между школами неравенство удовлетворённости снижается. R-квадрат = 0,164 — модель объясняет около 16% дисперсии.		'''Вывод:''' Гипотеза подтвердилась (связь статистически значима, p < 0,001). Однако коэффициент оказался отрицательным, а не положительным. Это значит, что при увеличении разброса качества между школами неравенство удовлетворённости снижается. R-квадрат = 0,164 — модель объясняет около 16% дисперсии.

Alina Der в 11:40, 10 июня 2026

2026-06-10T11:40:44Z

Внесённые изменения

Alina Der в 11:37, 10 июня 2026

2026-06-10T11:37:34Z

Внесённые изменения

GloveliD: Новая страница: «Исследование»

2026-06-10T11:34:05Z

Новая страница: «Исследование»

Новая страница

Исследование