GenderDeSegregationSchooll: различия между версиями
Нет описания правки |
Нет описания правки |
||
| Строка 25: | Строка 25: | ||
== Модель == | == Модель == | ||
{{#widget:Iframe | |||
|url=https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/Gender_Schools_Model.nlogox | |||
|width=800 | |||
|height=600 | |||
|border=0 | |||
}} | |||
=== Скачать модель === | === Скачать модель === | ||
Версия от 13:14, 10 июня 2026
GenderDeSegregationSchool
| Описание модели | Модель воспроизводит изменения в проценте женщин-учителей в гимназиях федеральной земли Рейнланд-Пфальц в Германии с 1950 по 1989 год. Она начинается с данных о количестве мужчин и женщин-учителей в этих школах в 1950 году и отображает их на карте Рейнланд-Пфальца |
|---|---|
| Область знаний | Педагогика, Социология, Образование, Эконометрика"Эконометрика" is not in the list (Математика, Физика, Химия, Биология, Астрономия, География, Информатика, Робототехника, История, Медицина, ...) of allowed values for the "Field of knowledge" property. |
| Веб-страница - ссылка на модель | |
| Видео запись | |
| Разработчики | |
| Среды и средства, в которых реализована модель | NetLogo |
| Диаграмма модели | |
| Описание полей данных, которые модель порождает | ; numbers of male and female teachers and pupils in these schools in 1950
Название "ADENAU" 6.929 50.382 101 47 2 3 "AHRWEIPJ" 7.091 50.535 262 0 12 1 "AHRWEIU" 7.097 50.542 0 307 1 18 |
| Модель создана студентами? | Да |
Каждый шаг модели соответствует изменению от года к году. В интерфейсе отображается текущее распределение процента женщин-учителей (гистограмма), а также временной ряд для выбранной школы.
Аннотация
В данном проекте исследуется динамика гендерного состава учителей в гимназиях федеральной земли Рейнланд-Пфальц (Германия) в период с 1950 по 1989 год. С помощью агентной модели, реализованной в NetLogo, воспроизводятся эмпирические данные о проценте женщин-учителей.
Цель работы
Количественно оценить влияние параметров κ (чувствительность к текущему гендерному составу) и δ (нарушение равных возможностей) на динамику гендерной сегрегации в школах.
Модель
Скачать модель
GitHub: ссылка на модель
Исходные данные
Данные о школах (названия, координаты, количество учителей) хранятся внутри модели и не требуют внешнего файла.
Правила модели
- Все учителя, покидающие свои должности, заменяются мужчинами и женщинами с вероятностью, определяемой формулой:
- P(женщина) = ν(t) × δ × exp(κ × ξ), где ξ — текущий процент женщин в школе.
- Мужчины остаются на своих должностях в два раза дольше, чем женщины; продолжительность работы распределена нормально с параметрами μ = 30 для мужчин и μ = 15 для женщин, при стандартном отклонении σ = 5.
- Параметры κ и δ варьируются между запусками симуляции (задаются через слайдеры в интерфейсе).
- Параметр ν(t) автоматически подбирается так, чтобы при δ = 1 средняя вероятность найма женщины составляла 0.5.
Параметры модели
| Параметр | Описание | Диапазон | Значение по умолчанию |
|---|---|---|---|
| κ | Чувствительность вероятности найма к текущему проценту женщин | -2 … 2 | 0 |
| δ | Нарушение равных возможностей (δ>1 — в пользу женщин, δ<1 — в пользу мужчин) | 0.6 … 1.4 | 1 |
| μ (мужчины) | Средняя продолжительность карьеры мужчин | 30 (фикс) | 30 |
| μ (женщины) | Средняя продолжительность карьеры женщин | 15 (фикс) | 15 |
| σ | Стандартное отклонение продолжительности карьеры | 5 (фикс) | 5 |
Визуализация
- Школы — кружки на карте. Цвет меняется от красного (0% женщин) до синего (100% женщин)
- Учителя-мужчины — синие квадраты
- Учителя-женщины — красные круги
Рабочие гипотезы
Гипотеза 1. Влияние чувствительности κ
- H₀: κ = 0 (вероятность найма женщины не зависит от текущего гендерного состава школы)
- H₁: κ > 0 (положительная зависимость: чем больше женщин, тем выше вероятность найма женщины)
Гипотеза 2. Нарушение равных возможностей δ
- H₀: δ = 1 (равные возможности при найме)
- H₁: δ ≠ 1 (существует систематическое нарушение равных возможностей)
План экспериментов
Эксперименты проводились в среде BehaviorSpace (NetLogo).
Параметры эксперимента
- Варьируемые параметры:
* κ: 9 значений (-2, -1.5, -1, -0.5, 0, 0.5, 1, 1.5, 2) * δ: 7 значений (0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3)
- Фиксированные параметры: μ_муж=30, μ_жен=15, σ=5
- Количество повторений: 20
- Длительность прогона: 40 тиков (1950–1989)
- Замеряемый показатель: процент женщин среди всех учителей в 1989 году
Итого прогонов: 9 × 7 × 20 = 1260
Исходные данные экспериментов
- Сырые данные BehaviorSpace: CSV (1260 строк)
- Сводная таблица средних значений: CSV (63 комбинации)
Результаты
Оптимальные параметры
По результатам полного факторного эксперимента были получены следующие оптимальные параметры, максимизирующие процент женщин-учителей в 1989 году:
| Параметр | Описание | Оптимальное значение |
|---|---|---|
| κ | Чувствительность к гендерному составу | 2.0 |
| δ | Нарушение равных возможностей | 1.3 |
| Средний процент женщин в 1989 году | 84.7% | |
Интерпретация
- Положительное значение κ = 2.0 означает, что существует положительная обратная связь: чем больше женщин уже работает в школе, тем выше вероятность найма новой женщины. Это усиливает гендерную сегрегацию.
- Значение δ = 1.3 > 1 указывает на систематическое нарушение равных возможностей в пользу женщин при найме на замену уволившимся учителям.
Графики
Тепловая карта поверхности отклика: Тепловая карта
Влияние κ на процент женщин: Зависимость от κ
Влияние δ на процент женщин: Зависимость от δ
Проверка гипотез
| Гипотеза | H₀ | H₁ | Результат |
|---|---|---|---|
| 1. κ | κ = 0 | κ > 0 | ✅ H₀ отвергается (κ = 2 → 84.7% женщин) |
| 2. δ | δ = 1 | δ ≠ 1 | ✅ H₀ отвергается (δ = 1.3 > 1, нарушение в пользу женщин) |
Ссылки
- Практикум по эконометрике (syllabus)
- NetLogo: netlogo.org
- R: r-project.org
- GitHub-репозиторий проекта: Econometric
Участники
| Участник | Роль | Что сделано |
|---|---|---|
| Олег Чумаков | Разработчик модели | Создание модели NetLogo, визуализация школ и учителей, реализация правил увольнений и наймов, добавление параметров κ, δ, ν(t), отладка кода, выгрузка на GitHub, оформление вики-страницы |
| Анна Махонина | Экспериментатор | Проведение экспериментов в BehaviorSpace (1260 прогонов), сбор данных, подготовка CSV-файлов, загрузка данных на GitHub |
| Екатерина Песенкова | Аналитик данных | Анализ данных в R, визуализация результатов (тепловая карта, графики зависимостей), проверка гипотез, интерпретация выводов, подготовка сводной таблицы |
