Кратко о различиях в процессе социализации

Государственная школа полного дня: социализация происходит в формальной институции с устойчивыми нормами, широким кругом ровесников и школьных авторитетов; развиваются навыки групповой работы, соблюдения правил, публичного поведения, разнообразные соседские и внеучебные сети. Возможна большая этническая/социальная вариативность контактов.Семейное обучение (homeschooling): центром социализации выступает семья и целенаправленные внешние формы (кооперативы, кружки, секции); выше роль родительского моделирования и ценностной передачи; социализация часто более индивидуализирована, возможна идеологическая однородность и вариабельность в частоте/типе контактов со сверстниками; формируется больше автономии и самоорганизации (в зависимости от стиля обучения).

Исследовательский дизайн для сравнения ценностных ориентаций и социальных навыков выпускников

Цель: сравнить ценностные ориентации и социальные навыки выпускников, обучавшихся в государственной школе полного дня и на домашнем обучении.

Гипотезы (примеры)

H1: Средние значения на шкалах коллективистских/гражданских ценностей различаются между группами.H2: Группа государственной школы имеет более высокие показатели навыков групповой коммуникации, а группа homeschooling — выше по автономии/самоменеджменту.H3: Разнообразие социальной сети выше у выпускников школы полного дня.

Дизайн

Тип: квазиэкспериментальный поперечный дизайн с сопоставлением (matched-cohort) и смешанными методами (количественно + качественно). При возможности — лонгитюдное наблюдение.Целевая выборка: выпускники возраста () лет (например, () = ()18–25)). Рекомендуемый размер: приблизительно () на группу; обоснование через расчет мощности ниже.

Подбор и сопоставление

Стратификация и сопоставление по: социально-экономическому статусу, уровню образования родителей, региону (город/село), полу, религиозной принадлежности.Альтернативно — propensity score matching: модель логистической регрессии для оценки вероятности обучения в homeschool на основе ковариат, затем matching/взвешивание.

Пример расчета мощности

Формула для двухстороннего t-теста (сравнение двух средних): [
n = 2\left(\frac{z{1-\alpha/2}+z{1-\beta}}{d}\right)^2
]При (\alpha = 0.05) ((z{0.975}=1.96)), мощности ((1-\beta) = 0.8) ((z{0.8}=0.84)), ожидаемый эффект (d=0.3): [
n \approx 2\left(\frac{1.96+0.84}{0.3}\right)^2 \approx 2\cdot\frac{(2.8)^2}{0.09} \approx 2\cdot\frac{7.84}{0.09}\approx 174
]Рекомендуется округлить до () на группу, итого (N \approx ) (две группы).

Измерения (инструменты)

Ценности: Portrait Values Questionnaire (PVQ) / Schwartz Value Survey; доп. шкалы гражданской ориентированности и религиозных убеждений.Социальные навыки: Social Skills Improvement System (SSIS) или аналог, эмпирические задания (игры на доверие/кооперацию), поведенческая сессия в группе.Социальная сеть: name-generator + измерение разнообразия (напр., энтропия). Энтропия сети: [
H = -\sum_{i} p_i \log p_i
]
где (p_i) — доля контактов данного типа.Доп. данные: родительский отчёт/архивы, участие в организациях, частота контактов со сверстниками, демография.Качественный блок: полуструктурированные интервью с выпускниками и родителями для контекста и механистических объяснений.

Сбор данных

Комбинация онлайн-анкет (PVQ, SSIS), лабораторные/полевые поведенческие задания, интервью, сбор социального графа.Контроль валидности: проверочные вопросы, многорежимная валидация (self-report vs peer/observer).

Анализ

Первичная статистика: сравнение средних (t-тест/Mann–Whitney), частот.Мультивариантный анализ: MANCOVA с ковариатами (SES, образование родителей и др.).Многоуровневые модели при кластеризации по регионам/участникам: [
Y_{ij} = \beta_0 + \beta1 Treatment{ij} + \beta2 X{ij} + uj + \epsilon{ij}
]Альтернативы для контроля отборочных эффектов: propensity score weighting/stratification; sensitivity analysis для неучтённых конфаундеров.Анализ социальных сетей: сравнение плотности, центральности, энтропии.Качественный анализ: тематический анализ/кодировка с кодбукoм.

Контроль смещений и угроз валидности

Отборный эффект: PSM и включение богатого набора ковариат.Самоопределение (self-selection): если возможно — инструментальная переменная (например, законодательно обусловленные различия доступа) или лонгитюдные данные до вмешательства.Социально-желательное ответное искажение: включение шкалы соцжелательности, triangulation с наблюдением/peer-оценками.

Этика и практичность

Информированное согласие, анонимизация, хранение данных по стандартам.Включить представителей обеих групп в консультативную комиссию исследования.

Примерная временная шкала

Пилот: () месяцев; основная сессия сбора данных: () месяцев; анализ: () месяцев; отчёт: () месяцев. (Например: пилот () = ()3, сбор () = ()9, анализ () = ()3, отчёт () = ()2.)

Ключевые выводы для планирования

Использовать смешанный метод и строгие процедуры сопоставления, чтобы минимизировать селективность.Включать поведенческие и сетевые измерения помимо самооценок.Планировать достаточную выборку ((\sim) на группу) для надежного обнаружения средних эффектов (d\approx 0.3).

Если нужно, могу подготовить пример анкеты, набор ковариат для PSM или подробный протокол поведенческих задач.