Методы исследования для выявления причинно‑следственных связей
1) Потенциальные исходы и целевая величина
- Определите эффект вмешательства через потенциальные исходы: $Y_i(1)$ — тревожность при «жёсткой» системе, $Y_i(0)$ — при прежней. Средний причинный эффект: $\mathrm{ATE}=E[Y(1)-Y(0)]$.
2) Рандомизированный дизайн (лучше — кластерный RCT)
- Классы/школы случайно распределяются по «ужесточённая» vs «старая» политика; оценка ATE по средним. Подходит для однозначной идентификации причинности при выполнении рандомизации.
3) Степед‑ведж (stepped‑wedge) — если нельзя сразу ввести эксперимент во всех школах
- Последовательное поэтапное внедрение даёт внутри‑ и межшкольные сравнения, учитывает этику внедрения.
4) Разрывная регрессия (RDD) — при наличии чёткой пороговой политики
- Если переход к новой системе определяется порогом $c$ по рейтингу/возрасту: оценка эффекта как разрыв в $Y$ при $R$ около $c$:
$$\underset{r\downarrow c}{\lim }E[Y|R=r]-\underset{r\uparrow c}{\lim }E[Y|R=r].$$
5) Разности‑в‑разностях (DiD) — при наличии временных данных до/после и контрольной группы
- Модель: $Y_{it}=\alpha +\beta ({\text{Post}}_t\times {\text{Treated}}_i)+{\gamma }_i+{\delta }_t+{\epsilon }_{it}$. Оценка $\beta$ — DiD‑эффект при условии параллельных трендов.
6) Инструментальные переменные (IV) — при эндогенности внедрения
- Требуется инструмент $Z$, влияющий на назначение «жёсткой» системы, но не напрямую на тревожность. LATE:
$$\mathrm{LATE}=\frac{E[Y|Z=1]-E[Y|Z=0]}{E[D|Z=1]-E[D|Z=0]}.$$
7) Пропензити‑скор и сопоставление (PSM) — для ослабления конфаундинга в наблюдательных данных
- Оценивают вероятность подвергнуться «жёсткой» системе и сопоставляют аналогичные ученики.
8) Лонгитюдное и многоуровневое моделирование
- Учитывать иерархию данные (ученик↑класс↑школа):
$$Y_{ij}={\beta }_0+{\beta }_1{X}_{ij}+u_j+{\epsilon }_{ij}.$$
9) Медиаторный анализ и структурные уравнения
- Разделить прямой эффект политики и опосредованные пути (например, рост частоты тестов $\to$ снижение сна $\to$ тревожность): $TE=DE+IE$.
10) Интервью и качественные методы (микро‑механизмы)
- Фокус‑группы, наблюдения, опросники для понимания механизмов (перфекционизм, страх провала, поведение учителей/родителей).
Что измерять (ключевые переменные)
- Тревожность: стандартизованные шкалы (GAD‑7, SCARED) — переменная $Y$.
- Ауткамы: посещаемость, успеваемость, жалобы на здоровье, запросы в консультацию.
- Экспозиция: степень «жёсткости» (индекс по весам оценок, частоте тестов) $D$.
- Конфаундеры: SES, предыдущая тревожность, успеваемость, школа/класс, стиль преподавания.
Предложения по вмешательствам на уровне школы (практические меры) и способы оценки их эффективности
1) Смягчение оценки и уменьшение веса единичных тестов
- Внедрить более частые формативные оценки и снизить долю единичного экзамена в итоговой оценке.
- Оценка: кластерный RCT между классами; первичный исход — $Y$ через 3/6 мес.
2) Анонимная/слепая или стандартизированная проверка работ
- Уменьшает субъективность и страх несправедливой оценки. Оценка: DiD или RCT по классам.
3) Программы по снижению тревожности (групповая CBT, майндфулнесс)
- Краткие курсы 6–8 занятий, интеграция в расписание. Оценка: RCT / stepped‑wedge; исходы: GAD‑7, посещаемость, успеваемость.
4) Обучение учителей по обратной связи и формирующему оцениванию
- Тренинги по конструктивной обратной связи, снижение штрафов за ошибки. Оценка: многоуровневый эксперимент, процесс‑оценка.
5) Пересмотр политики по домашним заданиям и нагрузке
- Ограничение общего времени на домашние задания, равномерное распределение контрольных. Оценка: interrupted time series по показателям тревожности и сна.
6) Система раннего выявления и поддержки учащихся
- Скрининг тревожности (например, ежеквартально), быстрый доступ к школьному психологу. Оценка: квазииспытание с временными рядами и анализом поведения до/после.
7) Коммуникация с родителями и уменьшение внешнего давления
- Семинары для родителей о вреде чрезмерного давления; мониторинг изменений в домашней практике. Оценка: опросы родителей + психологические исходы детей.
Как организовать оценку вмешательств (кратко)
- Предпочтителен кластерный RCT или stepped‑wedge. Если невозможно — DiD или RDD (при наличии порога) + IV/PSM для робастности.
- Всегда комбинировать количественные оценки с качественными (процесс, приемлемость).
- Указать пресpecified primary outcome и план анализа, проверить предпосылки (параллельные тренды, валидность инструмента).
- Отслеживать побочные эффекты (например, падение мотивации, изменения в успеваемости).
Краткая дорожная карта
1. Сбор данных baseline (тревожность, оценки, covariates).
2. Применение выбранного дизайна (RCT/stepped‑wedge/DiD/RDD).
3. Анализ с учётом иерархии и чувствительности (IV, PSM).
4. Процесс‑оценка и экономическая оценка (cost‑effectiveness).
Если нужны — могу предложить подробный план исследования (дизайн, выборка, размер выборки, анкеты) для конкретной школы/округа.