• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Летняя школа ЛССИ. День 8

Заметка Павла Кузьмичёва

О восьмом дне летней школы Лаборатории сравнительных социальных исследований рассказывает Павел Кузьмичёв (стажёр-исследователь ЛССИ).

День начался с практических занятий по курсу Херманна Дюльмера. Слушатели школы уже освоили теоретические аспекты многоуровневого моделирования структурными уравнениями и начали применять полученные знания на практике, в рамках собственных исследовательских проектов. При возникновении технических проблем каждый желающий мог обратиться за помощью к профессору Дюльмеру или его ассистенту Кириллу Жиркову.

После обеда началась очередная сессия отчётной конференции ЛССИ, на этот раз посвященная социальным изменениям, генетическому разнообразию и политическому поведению. Открыл сессию Андрей Щербак (ЛССИ, Санкт-Петербург), выступивший с докладом о взаимосвязи социального развития, потребления алкоголя и генетических факторов. Затем выступил Алексей Захаров (НИУ ВШЭ, Москва), представивший свое совместное исследование с Эдуардом Понариным (ЛССИ, Санкт-Петербург), в рамках которого авторы изучают воздействие генетических факторов на предпочтения относительно перераспределения ресурсов в обществе. Завершил секцию доклад Максима Руднева (Институт социологии РАН; ВШЭ, Москва) о влиянии ценностного консенсуса на социоэкономическое развитие.

Вечером перед слушателями школы с гостевой лекцией выступил Франческо Саррацино (Национальный институт статистики, Люксембург). Предметом его лекции были методы работы с пропущенными значениями. Наличие большого числа пропущенных значений в базе данных может привести к значительному искажению результатов статистического анализа Одним из решений данной проблемы является импутация пропущенных значений. Наиболее простой разновидностью импутации является замена отсутствующих данных наблюдаемыми средними значениями соответствующих переменных, однако правомерность допущений, лежащих в основании этого метода, может быть поставлена под сомнение, особенно в том случае, когда переменные имеют не-нормальное распределение. Поэтому были разработаны более совершенные методы импутации. Так, программа Amelia II Гарри Кинга позволяет делать множественную импутацию с помощью метода Монте Карло с использованием цепей Маркова (Markov chain Monte Carlo). Алгоритм, заложенный в эту программу, на сегодняшний день является наилучшим способом работы с пропущенными значениями.

подготовил Павел Кузьмичёв