GenderDeSegregationSchooll: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
← Предыдущая правкаСледующая правка →
Добавление ограничений модели
Нет описания правки
Строка 90: Строка 90:
* '''Сырые данные BehaviorSpace:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/Gender_Schools_Model%20GenderSegregationExperiment-table.csv CSV (1260 строк)]
* '''Сырые данные BehaviorSpace:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/Gender_Schools_Model%20GenderSegregationExperiment-table.csv CSV (1260 строк)]
* '''Сводная таблица средних значений:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/experiment_summary.csv CSV (63 комбинации)]
* '''Сводная таблица средних значений:''' [https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/refs/heads/main/experiment_summary.csv CSV (63 комбинации)]
== Результаты ==


== Результаты ==
== Результаты ==


=== Оптимальные параметры ===
=== Оптимальные параметры ===
По результатам полного факторного эксперимента были получены следующие оптимальные параметры, максимизирующие процент женщин-учителей в 1989 году:
По результатам полного факторного эксперимента были получены следующие оптимальные параметры, максимизирующие процент женщин-учителей в 1989 году:


Строка 107: Строка 110:


=== Интерпретация ===
=== 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.
* 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.
* Значение '''δ = 1.3 > 1''' указывает на систематическое нарушение равных возможностей '''в пользу женщин''' при найме на замену уволившимся учителям.
Строка 112: Строка 116:
=== Графики ===
=== Графики ===


'''Тепловая карта поверхности отклика:'''
'''1. Тепловая карта поверхности отклика:'''
[https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/main/heatmap.png Тепловая карта]
[[Файл:heatmap.png|thumb|center|600px|Средний процент женщин в 1989 году для 63 комбинаций κ и δ]]
[[Файл:heatmap.png|thumb|center|600px|Тепловая карта: средний процент женщин в 1989 году]]
 
'''Влияние κ на процент женщин:'''
'''2. Влияние κ на процент женщин:'''
[https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/main/kappa_effect.png Зависимость от κ]
[[Файл:kappa_effect.png|thumb|center|600px|Зависимость среднего процента женщин от κ при различных δ]]
[[Файл:kappa_effect.png|thumb|center|600px|Зависимость среднего процента женщин от κ при различных δ]]
'''Влияние δ на процент женщин:'''
 
[https://raw.githubusercontent.com/ChumakovOA/Econometric/main/delta_effect.png Зависимость от δ]
'''3. Влияние δ на процент женщин:'''
[[Файл:delta_effect.png|thumb|center|600px|Зависимость среднего процента женщин от δ при различных κ]]
[[Файл:delta_effect.png|thumb|center|600px|Зависимость среднего процента женщин от δ при различных κ]]
'''4. Гистограмма распределения при оптимальных параметрах (κ = 2, δ = 1.3):'''
[[Файл:histogram_optimal.png|thumb|center|500px|20 повторений эксперимента сконцентрированы в диапазоне 82–88%, что подтверждает стабильность модели]]
'''5. Ящик с усами (boxplot) для разных κ:'''
[[Файл:boxplot_kappa.png|thumb|center|600px|С ростом κ увеличивается средний процент женщин и уменьшается разброс результатов]]
'''6. Гистограмма распределения средних значений (из experiment_summary.csv):'''
[[Файл:histogram_summary.png|thumb|center|500px|Распределение 63 средних значений (для всех комбинаций κ и δ). Показывает, как часто встречаются разные уровни гендерной сегрегации]]
=== Проверка гипотез ===


=== Проверка гипотез ===
=== Проверка гипотез ===
'''Статистический подход:'''
Для проверки гипотез использовался двухэтапный подход:
1. '''Визуальный анализ''' графиков поверхности отклика и зависимостей
2. '''Сравнение средних значений''' для крайних значений параметров
'''Методика проверки:'''
* Для гипотезы о κ: сравнивались средние проценты женщин при κ = 2 (максимальная чувствительность) и κ = -2 (минимальная чувствительность) при фиксированном δ = 1.3
* Для гипотезы о δ: сравнивались средние проценты женщин при δ = 1.3 (нарушение в пользу женщин) и δ = 0.7 (нарушение в пользу мужчин) при фиксированном κ = 2


{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
! Гипотеза !! H₀ !! H₁ !! Результат
|+
! Гипотеза !! H₀ !! H₁ !! Сравниваемые группы !! Результат
|-
|-
| '''1. κ''' || κ = 0 || κ > 0 || ✅ H₀ отвергается (κ = 2 → 84.7% женщин)
| '''1. Влияние κ''' || κ = 0 || κ > 0 || κ = 2 vs κ = -2 (при δ = 1.3) || ✅ H₀ отвергается
|-
|-
| '''2. δ''' || δ = 1 || δ ≠ 1 || ✅ H₀ отвергается (δ = 1.3 > 1, нарушение в пользу женщин)
| '''2. Влияние δ''' || δ = 1 || δ ≠ 1 || δ = 1.3 vs δ = 0.7 (при κ = 2) || ✅ H₀ отвергается
|}
|}
'''Детальный анализ гипотезы 1 (влияние κ):'''
{| class="wikitable"
! Условие (при δ = 1.3) !! Средний % женщин !! Стандартное отклонение !! Разница
|-
| κ = -2 (отрицательная чувствительность) || 45.8% || 1.85 || rowspan="2" | '''+38.9%'''
|-
| κ = 2 (положительная чувствительность) || 84.7% || 2.40
|}
'''Вывод по гипотезе 1:'''
Разница в 38.9 процентных пункта между κ = -2 и κ = 2 однозначно подтверждает, что κ > 0. Положительная обратная связь увеличивает долю женщин почти вдвое. '''H₀ отвергается.'''
'''Детальный анализ гипотезы 2 (влияние δ):'''
{| class="wikitable"
! Условие (при κ = 2) !! Средний % женщин !! Стандартное отклонение !! Разница
|-
| δ = 0.7 (нарушение в пользу мужчин) || 63.1% || 2.30 || rowspan="2" | '''+21.6%'''
|-
| δ = 1.3 (нарушение в пользу женщин) || 84.7% || 2.40
|}
'''Вывод по гипотезе 2:'''
Разница в 21.6 процентных пункта между δ = 0.7 и δ = 1.3 подтверждает, что δ ≠ 1. Более того, оптимальное значение δ = 1.3 > 1 указывает на нарушение равных возможностей '''в пользу женщин'''. '''H₀ отвергается.'''
'''Сводная таблица окончательных выводов:'''
{| class="wikitable"
! Параметр !! Оптимальное значение !! Влияние на % женщин !! Статистическая значимость
|-
| κ || 2.0 || Увеличение с 45.8% до 84.7% (κ = -2 vs κ = 2) || Однозначно подтверждено
|-
| δ || 1.3 || Увеличение с 63.1% до 84.7% (δ = 0.7 vs δ = 1.3) || Однозначно подтверждено
|}
'''Выводы:'''
Обе альтернативные гипотезы получили эмпирическое подтверждение. Модель показывает, что для достижения высокого процента женщин-учителей (84.7%) необходимо одновременно наличие:
1. Положительной обратной связи при найме (κ = 2.0)
2. Систематического нарушения равных возможностей в пользу женщин (δ = 1.3)


== Ограничения модели ==
== Ограничения модели ==

Версия от 00:12, 11 июня 2026


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
Веб-страница - ссылка на модель https://github.com/ChumakovOA/Econometric
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

GenderDeSegregationSchool

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

  1. 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.
  2. 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.
  3. Параметры κ и δ варьируются между запусками симуляции (задаются через слайдеры в интерфейсе).
  4. 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 процента женщин в школе. Гендерный состав школы не влияет на решение при найме нового учителя.
  • H₁: κ > 0. Существует положительная зависимость: чем выше текущий процент женщин в школе, тем выше вероятность найма новой женщины. Это создаёт эффект «снежного кома» и усиливает гендерную сегрегацию.

Гипотеза 2. Нарушение равных возможностей δ

  • H₀: δ = 1. При найме на замену уволившимся учителям соблюдаются равные возможности: мужчины и женщины нанимаются с одинаковой вероятностью (50/50).
  • H₁: δ ≠ 1. Существует систематическое нарушение равных возможностей при найме: Если δ > 1 — нарушение в пользу женщин (женщин нанимают чаще, чем мужчин) и Если δ < 1 — нарушение в пользу мужчин (мужчин нанимают чаще, чем женщин)

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

Результаты

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

1. Тепловая карта поверхности отклика:

Средний процент женщин в 1989 году для 63 комбинаций κ и δ

2. Влияние κ на процент женщин:

Зависимость среднего процента женщин от κ при различных δ

3. Влияние δ на процент женщин:

Зависимость среднего процента женщин от δ при различных κ

4. Гистограмма распределения при оптимальных параметрах (κ = 2, δ = 1.3):

20 повторений эксперимента сконцентрированы в диапазоне 82–88%, что подтверждает стабильность модели

5. Ящик с усами (boxplot) для разных κ:

С ростом κ увеличивается средний процент женщин и уменьшается разброс результатов

6. Гистограмма распределения средних значений (из experiment_summary.csv):

Файл:Histogram summary.png
Распределение 63 средних значений (для всех комбинаций κ и δ). Показывает, как часто встречаются разные уровни гендерной сегрегации

Проверка гипотез

Проверка гипотез

Статистический подход:

Для проверки гипотез использовался двухэтапный подход: 1. Визуальный анализ графиков поверхности отклика и зависимостей 2. Сравнение средних значений для крайних значений параметров

Методика проверки:

  • Для гипотезы о κ: сравнивались средние проценты женщин при κ = 2 (максимальная чувствительность) и κ = -2 (минимальная чувствительность) при фиксированном δ = 1.3
  • Для гипотезы о δ: сравнивались средние проценты женщин при δ = 1.3 (нарушение в пользу женщин) и δ = 0.7 (нарушение в пользу мужчин) при фиксированном κ = 2
Гипотеза H₀ H₁ Сравниваемые группы Результат
1. Влияние κ κ = 0 κ > 0 κ = 2 vs κ = -2 (при δ = 1.3) ✅ H₀ отвергается
2. Влияние δ δ = 1 δ ≠ 1 δ = 1.3 vs δ = 0.7 (при κ = 2) ✅ H₀ отвергается

Детальный анализ гипотезы 1 (влияние κ):

Условие (при δ = 1.3) Средний % женщин Стандартное отклонение Разница
κ = -2 (отрицательная чувствительность) 45.8% 1.85 +38.9%
κ = 2 (положительная чувствительность) 84.7% 2.40

Вывод по гипотезе 1: Разница в 38.9 процентных пункта между κ = -2 и κ = 2 однозначно подтверждает, что κ > 0. Положительная обратная связь увеличивает долю женщин почти вдвое. H₀ отвергается.

Детальный анализ гипотезы 2 (влияние δ):

Условие (при κ = 2) Средний % женщин Стандартное отклонение Разница
δ = 0.7 (нарушение в пользу мужчин) 63.1% 2.30 +21.6%
δ = 1.3 (нарушение в пользу женщин) 84.7% 2.40

Вывод по гипотезе 2: Разница в 21.6 процентных пункта между δ = 0.7 и δ = 1.3 подтверждает, что δ ≠ 1. Более того, оптимальное значение δ = 1.3 > 1 указывает на нарушение равных возможностей в пользу женщин. H₀ отвергается.

Сводная таблица окончательных выводов:

Параметр Оптимальное значение Влияние на % женщин Статистическая значимость
κ 2.0 Увеличение с 45.8% до 84.7% (κ = -2 vs κ = 2) Однозначно подтверждено
δ 1.3 Увеличение с 63.1% до 84.7% (δ = 0.7 vs δ = 1.3) Однозначно подтверждено

Выводы: Обе альтернативные гипотезы получили эмпирическое подтверждение. Модель показывает, что для достижения высокого процента женщин-учителей (84.7%) необходимо одновременно наличие: 1. Положительной обратной связи при найме (κ = 2.0) 2. Систематического нарушения равных возможностей в пользу женщин (δ = 1.3)

Ограничения модели

  1. Постоянная численность школ. Модель не учитывает открытие, закрытие или слияние гимназий в 1950-1989 гг. Все школы существуют на протяжении всего моделируемого периода с неизменной общей численностью учителей.
  2. Отсутствие внешнего рынка труда. Учителя нанимаются только на замену уволившимся, без учёта демографических изменений, потоков молодых специалистов или конкуренции между школами за кадры.
  3. Географическая изоляция школ. Школы не взаимодействуют друг с другом - решение о найме в одной школе не влияет на вероятность найма в соседней школе.
  4. Два гендера. Модель оперирует бинарной гендерной категорией, что отражает структуру исторических данных, но не охватывает современные реалии.

Ссылки

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
Источник — http://digida.mgpu.ru/index.php?title=GenderDeSegregationSchooll&oldid=47676