Teacher Satisfaction эконометрика - История изменений

Alina Der в 11:58, 10 июня 2026

2026-06-10T11:58:51Z

← Предыдущая версия		Версия от 14:58, 10 июня 2026
Строка 1:		Строка 1:
	= Удовлетворённость учителей (Teacher Satisfaction) =		= Удовлетворённость 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).
Строка 127:		Строка 127:
	'''Вывод по H1:''' Гипотеза '''не подтверждается'''. Коэффициент при зарплате близок к нулю, p-value = 0,57 > 0,05, R² ≈ 0. В данной модели зарплата не оказывает статистически значимого влияния на удовлетворённость учителей.		'''Вывод по H1:''' Гипотеза '''не подтверждается'''. Коэффициент при зарплате близок к нулю, p-value = 0,57 > 0,05, R² ≈ 0. В данной модели зарплата не оказывает статистически значимого влияния на удовлетворённость учителей.

	~~---~~

	=== Результат 2: Гипотеза H2 (мобильность → текучесть) ===		=== Результат 2: Гипотеза H2 (мобильность → текучесть) ===
Строка 155:		Строка 154:
	'''Вывод по H2:''' Гипотеза '''не подтверждается''' на уровне значимости 0,05. Хотя коэффициент отрицательный (что соответствует ожидаемому направлению связи: рост мобильности → снижение текучести), p-value = 0,173 > 0,05, поэтому результат не может считаться статистически значимым. R² = 0,0015 указывает на очень слабую связь.		'''Вывод по H2:''' Гипотеза '''не подтверждается''' на уровне значимости 0,05. Хотя коэффициент отрицательный (что соответствует ожидаемому направлению связи: рост мобильности → снижение текучести), p-value = 0,173 > 0,05, поэтому результат не может считаться статистически значимым. R² = 0,0015 указывает на очень слабую связь.

	~~---~~

	=== Результат 3: Гипотеза H3 (качество школ → неравенство) ===		=== Результат 3: Гипотеза H3 (качество школ → неравенство) ===
Строка 187:		Строка 185:
	Возможное объяснение — учителя из низкокачественных школ увольняются из-за низкой удовлетворённости и покидают рынок. В результате в системе остаются только учителя, работающие в комфортных условиях, что снижает общее неравенство удовлетворённости.		Возможное объяснение — учителя из низкокачественных школ увольняются из-за низкой удовлетворённости и покидают рынок. В результате в системе остаются только учителя, работающие в комфортных условиях, что снижает общее неравенство удовлетворённости.

	~~---~~

	== Общий вывод по всем гипотезам ==		== Общий вывод по всем гипотезам ==
Строка 218:		Строка 215:
	* Wilensky, U. (1999). NetLogo. http://ccl.northwestern.edu/netlogo/		* Wilensky, U. (1999). NetLogo. http://ccl.northwestern.edu/netlogo/
	* 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]]

Alina Der в 11:34, 10 июня 2026

2026-06-10T11:34:40Z

Внесённые изменения

Alina Der: Новая страница: «= Удовлетворённость учителей (Teacher Satisfaction) = {{#ask: Teacher Satisfaction | ?Description }} == Аннотация == В данном проекте исследуется модель удовлетворённости учителей (Teacher Satisfaction) — агентно-ориентированная симуляция рынка труда преподавателей в городской системе об...»

2026-06-10T11:22:43Z

Новая страница: «= Удовлетворённость учителей (Teacher Satisfaction) = {{#ask: Teacher Satisfaction | ?Description }} == Аннотация == В данном проекте исследуется модель удовлетворённости учителей (Teacher Satisfaction) — агентно-ориентированная симуляция рынка труда преподавателей в городской системе об...»

Новая страница

= Удовлетворённость учителей (Teacher Satisfaction) =

{{#ask: [[Teacher Satisfaction]] | ?Description }}

== Аннотация ==

В данном проекте исследуется модель удовлетворённости учителей (Teacher Satisfaction) — агентно-ориентированная симуляция рынка труда преподавателей в городской системе образования. Агенты (учителя) выбирают работу по зарплате, качеству школы и расстоянию; их удовлетворённость (0–1) определяет текучесть кадров. Для анализа использованы готовые датасеты, полученные авторами модели в среде NetLogo (BehaviorSpace) и выложенные в открытом доступе на GitHub. Проведён эконометрический анализ влияния трёх факторов (зарплата, мобильность учителей, вариативность качества школ) на удовлетворённость, текучесть и неравенство.

=== Цель работы ===

Количественно оценить с помощью регрессионного анализа, как различные факторы (базовая зарплата, радиус мобильности учителей, разброс качества между школами) влияют на среднюю удовлетворённость учителей, уровень текучести кадров и неравенство в удовлетворённости в системе образования.

== Рабочие гипотезы ==

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

* '''H₀:''' Увеличение базовой зарплаты (Base_Salary) не оказывает значимого влияния на среднюю удовлетворённость учителей (mean-satisfaction-all).

* '''H₁:''' Увеличение базовой зарплаты статистически значимо повышает среднюю удовлетворённость учителей.

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

* '''H₀:''' Радиус мобильности учителей (academic-mobility-radius) не влияет на уровень текучести кадров (teacher-turnover-rate).

* '''H₁:''' Увеличение радиуса мобильности (готовность ехать дальше) статистически значимо снижает текучесть кадров.

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

* '''H₀:''' Разброс в качестве школ (Sch_Quality_Variation) не влияет на неравенство удовлетворённости учителей (satisfaction-inequality).

* '''H₁:''' Увеличение разброса качества между школами статистически значимо усиливает неравенство в удовлетворённости.

== Модель удовлетворённости учителей (NetLogo) ==

<netlogo model="TeacherSatisfaction" />

Модель Teacher Satisfaction реализована в среде NetLogo. Она представляет собой агентно-ориентированную симуляцию рынка труда учителей. Каждый учитель-агент обладает следующими характеристиками:

* **Удовлетворённость** (0–1) — зависит от зарплаты, качества школы и расстояния до работы.

* **Мобильность** — радиус, в котором учитель готов искать работу.

* **Статус** — работает в школе или безработный.

Школы различаются по качеству (0–1) и предлагаемой зарплате. Если удовлетворённость учителя падает ниже заданного порога (Satisfaction_threshold), он увольняется и ищет новое место. Модель демонстрирует эффект стратификации: хорошие школы заполняются довольными учителями, плохие остаются с вакансиями или неудовлетворённым персоналом.

**Важно для нашего исследования:** сама модель не запускалась нами. Мы использовали **уже готовые датасеты**, полученные авторами модели в результате экспериментов в среде BehaviorSpace (многократные прогоны модели при разных значениях параметров). Наша работа сосредоточена на **эконометрическом анализе** этих готовых данных.

Полное описание модели доступно на странице [[Teacher Satisfaction (model)]].

== Инструменты и параметры модели ==

=== Инструменты ===

* **Моделирование:** NetLogo (модель Teacher Satisfaction) — использована только для генерации исходных данных

* **Анализ данных:** Microsoft Excel (пакет анализа, инструмент «Регрессия»)

* **Визуализация:** Точечные диаграммы с линиями тренда (Excel)

* **Данные:** готовые CSV-датасеты из открытого репозитория

<div style="border: 1px solid #bdc3c7; border-radius: 6px; padding: 18px; background-color: #ffffff; margin-top: 10px; margin-bottom: 20px; border-left: 5px solid #3498db;">

'''Теоретический базис — закон Парето и теория рынка труда'''

В модели реализуется механизм стратификации учителей: хорошие школы заполняются лучшими кадрами, плохие школы остаются снеудовлетворёнными учителями, что соответствует закону Парето (20% школ получают 80% качественных учителей).

</div>

=== Собираемые данные для анализа ===

Для анализа использованы готовые датасеты, выложенные авторами модели на GitHub:

{| class="wikitable"

! Файл !! Ссылка !! Переменные

|-

| TS_Salary.csv || https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/TS_Salary.csv || Base_Salary, mean-satisfaction-all и др.

|-

| TS_Mobil_Satisf.csv || https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/TS_Mobil_Satisf.csv || academic-mobility-radius, teacher-turnover-rate и др.

|-

| TS_S_Quality.csv || https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/TS_S_Quality.csv || Sch_Quality_Variation, satisfaction-inequality и др.

|}

== Метод анализа ==

Анализ данных проводился в **Microsoft Excel** с использованием инструмента «Регрессия» (пакет анализа). Для каждой гипотезы была построена парная линейная регрессия вида:

**Y = α + β · X + ε**

где:

* Y — зависимая переменная

* X — независимая переменная

* β — коэффициент регрессии (направление и сила связи)

* α — свободный член

* ε — случайная ошибка

Для каждой модели оценивались:

* **Коэффициент β** — знак и величина влияния X на Y

* **R-квадрат** — доля дисперсии Y, объяснённая X

* **P-значение** (Значимость F) — статистическая значимость модели (порог α = 0,05)

== Результаты эконометрического анализа ==

=== Результат 1: Гипотеза H1 (зарплата → удовлетворённость) ===

**Спецификация модели:**

* Y = `mean-satisfaction-all` (средняя удовлетворённость)

* X = `Base_Salary` (базовая зарплата)

**Таблица результатов регрессии:**

{| class="wikitable"

! Показатель !! Значение

|-

| R-квадрат || 0,000256

|-

| Коэффициент при Base_Salary || 0,000000457

|-

| P-значение (Значимость F) || 0,5715

|-

| Количество наблюдений || 1249

|}

**График зависимости:**

[[Файл:Зп_на_удвл_гр.jpg|600px]]

**Вывод по H1:** Гипотеза **не подтверждается**. Коэффициент при зарплате близок к нулю, p-value = 0,57 > 0,05, R² ≈ 0. В данной модели зарплата не оказывает статистически значимого влияния на удовлетворённость учителей.

---

=== Результат 2: Гипотеза H2 (мобильность → текучесть) ===

**Спецификация модели:**

* Y = `teacher-turnover-rate` (текучесть кадров)

* X = `academic-mobility-radius` (радиус мобильности)

**Таблица результатов регрессии:**

{| class="wikitable"

! Показатель !! Значение

|-

| R-квадрат || 0,00149

|-

| Коэффициент при academic-mobility-radius || -0,0000898 (отрицательный)

|-

| P-значение (Значимость F) || 0,1727

|-

| Количество наблюдений || 1249

|}

**График зависимости:**

[[Файл:Мобил_гр.jpg|600px]]

**Вывод по H2:** Гипотеза **не подтверждается** на уровне значимости 0,05. Хотя коэффициент отрицательный (что соответствует ожидаемому направлению связи: рост мобильности → снижение текучести), p-value = 0,173 > 0,05, поэтому результат не может считаться статистически значимым. R² = 0,0015 указывает на очень слабую связь.

---

=== Результат 3: Гипотеза H3 (качество школ → неравенство) ===

**Спецификация модели:**

* Y = `satisfaction-inequality` (неравенство удовлетворённости)

* X = `Sch_Quality_Variation` (вариативность качества школ)

**Таблица результатов регрессии:**

{| class="wikitable"

! Показатель !! Значение

|-

| R-квадрат || 0,1637

|-

| Коэффициент при Sch_Quality_Variation || -0,0867 (отрицательный)

|-

| P-значение (Значимость F) || 1,24 × 10⁻⁴⁰ (< 0,001)

|-

| Количество наблюдений || 999

|}

**График зависимости:**

[[Файл:Кач_шк_гр.jpg|600px]]

**Вывод по H3:** Гипотеза **подтверждается** (связь статистически значима, p < 0,001). Однако, вопреки ожиданиям, коэффициент оказался **отрицательным**: увеличение вариативности качества школ приводит к **снижению** неравенства удовлетворённости. R² = 0,164 означает, что модель объясняет около 16% дисперсии зависимой переменной.

**Интерпретация отрицательного коэффициента:**

Возможное объяснение — учителя из низкокачественных школ увольняются из-за низкой удовлетворённости и покидают рынок. В результате в системе остаются только учителя, работающие в комфортных условиях, что снижает общее неравенство удовлетворённости.

---

## Общий вывод по всем гипотезам

{| class="wikitable"

! Гипотеза !! Ожидаемый знак !! Полученный знак !! p-value !! R² !! Вердикт

|-

| H1: зарплата → удовлетворённость || + || ≈0 || 0,57 || 0,000 || не подтверждена

|-

| H2: мобильность → текучесть || – || – || 0,17 || 0,001 || не подтверждена

|-

| H3: качество школ → неравенство || + || – || < 0,001 || 0,164 || подтверждена (обратная связь)

|}

**Заключение:**

В рамках модели Teacher Satisfaction зарплата и мобильность учителей не оказывают статистически значимого влияния на удовлетворённость и текучесть кадров. Ключевым фактором, влияющим на рынок труда учителей, является **качество школы**: увеличение разброса между школами по этому параметру парадоксальным образом снижает неравенство в удовлетворённости, возможно, за счёт ухода недовольных учителей из плохих школ. Для повышения удовлетворённости учителей и снижения текучести необходимо в первую очередь улучшать условия работы в школах, а не только повышать зарплату.

== Участники и распределение ролей ==

* '''Гловели Джемма''' — постановка гипотез, загрузка и подготовка данных, регрессионный анализ в Excel (пакет анализа), интерпретация коэффициентов

* '''Горынин Леонид''' — визуализация результатов: построение точечных диаграмм с линиями тренда для трёх гипотез, подготовка графиков для отчёта

* '''Дериволкова Алина''' — оформление отчёта на вики-странице, форматирование таблиц и графиков, итоговая редакция

== Ссылки ==

* [[Практикум по эконометрике (syllabus)]]

* [[Социально-экономическая статистика и эконометрика (syllabus)]]

* [[Teacher Satisfaction (model)]] — описание агентной модели

* Wilensky, U. (1999). NetLogo. http://ccl.northwestern.edu/netlogo/

* Репозиторий с данными: https://github.com/patarakin/stat-data

----

[[Категория:Работы по эконометрике]]