Кратко: исходные данные — опрос, где $45\%$ выпускников считают образование неподготовленным. Цель — выяснить причинно‑следственную связь между содержанием/формой учебных программ и реальными показателями трудоустройства/соответствия работы.
Рекомендуемая программа исследований (микс количественных и качественных методов):
1) Чёткие гипотезы
- H0: учебная программа не влияет на трудоустройство/соответствие навыков; H1: влияет.
2) Данные
- Опросные данные выпускников (персональные, программа/специальность, оценки, стажировки, субъективная оценка подготовки).
- Административные данные о занятости и доходах (регистры, налоговые/пенсионные данные).
- Данные работодателей (оценка соответствия навыков, требования вакансий).
- Описание учебных программ (курсы, часы практики, наличие стажировок, методы преподавания).
- Макроиндикаторы рынка труда (уровень безработицы по регионам/времени).
3) Описательная статистика и визуализация
- Доля неудовлетворённых: $45\%$. Сегментация по специальностям, вузам, годам.
- Кросстабуляции: поле/специальность × субъективная подготовленность × занятость/зарплаты.
4) Квазикаузальные количественные методы
- Различие в различиях (DiD), если есть реформа/пилот изменения программы:
$$Y_{it}=\alpha +\delta (Trea{t}_i\times Pos{t}_t)+\gamma X_{it}+{\mu }_i+{\lambda }_t+{\epsilon }_{it}.$$ Здесь $\delta$ — эффект реформы на трудоустройство/совпадение навыков.
- Рандомизированные контролируемые испытания (RCT), если можно экспериментально внедрять новые курсы/практики.
- Регрессионный анализ (контролируя коваріаты):
$$\text{logit}P(Y=1|X)={\beta }_0+{\beta }_{1}Curriculum+{\beta }_{2}X+\epsilon ,$$ где $Y$ —, например, факт трудоустройства по специальности.
- Регрессия с фиксированными эффектами (университет/регион/год) для устранения неизменных по группе факторов.
- Регрессионный разрыв (RDD), если есть порог приёма/субсидирования программ.
- Инструментальные переменные (IV), если есть эндогенность (например, отбор студентов): найти инструмент $Z$, влияющий на выбор программы, но не напрямую на трудовой результат.
- Совпадение по склонности (PSM): оценить склонность к участию в программе $e(X)=P(T=1|X)$ и сравнить похожие наблюдения.
5) Многоуровневое моделирование
- Учёт иерархии (студенты в программах/вузах) через многоуровневые модели:
$$Y_{ij}={\beta }_0+{\beta }_{1}Curriculu{m}_j+u_j+{\epsilon }_{ij}.$$
6) Оценка исходов
- Объективные: трудоустройство в срок (через меры\()), время до первой работы, зарплата, несоответствие должности квалификации (overqualification).
- Субъективные: самооценка готовности, удовлетворённость.
- Медиаторы: наличие стажировок, практических курсов, soft skills.
7) Качественные методы
- Интервью с выпускниками и работодателями для выявления конкретных пробелов навыков.
- Контент‑анализ учебных программ и сопоставление с требуемыми компетенциями.
8) Робастность и валидация
- Проверки на чувствительность (placebo tests, разлинговые спецификации).
- Подсчёт доверительных интервалов и размеров эффекта: сообщать не только p‑значения, но и ATE/OR и CI.
- Power‑анализ и расчет выборки до исследования (например, для различия долей).
9) Практическая последовательность
- Сбор и_cleaning_ данных → описательная аналитика → выбор методов в зависимости от доступности квазиекспериментов/панелей → оценка влияния → качественная валидация → рекомендации по обновлению программ.
Краткое замечание о смещениях: основной риск — селективный отбор студентов и необнаруженные факторы (семейный фон, мотивация), поэтому ключ — использовать квазикаузальные подходы (DiD, RDD, IV, RCT) и смешивать с качественными данными.
Если нужно, могу предложить конкретный дизайн исследования под ваши доступные данные (какие есть поля/периоды/реформы) и пример регрессионной модели с интерпретацией коэффициентов.