Применение многоуровневого регрессионного моделирования к межстрановым данным (на примере генерализованного доверия)

Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2016. № 43. С. 7–62.

Волченко О. В., Широканова А. А.

В фокусе данной статьи ‑ метод многоуровневого регрессионного моделирования: обосновываются его преимущества перед регрессией методом наименьших квадратов в сравнительных исследованиях с иерархической структурой данных. Представлены содержательные и статистические критерии применения многоуровневого моделирования, дан обзор реализации метода в различных пакетах статистического анализа. На межстрановых данных из базы данных Всемирного исследования ценностей пошагово построена и протестирована двухуровневая линейная модель связи генерализованного доверия и уровня образования («нулевая модель», модель с фиксированным интерсептом, модель со случайным интерсептом, модель со случайными эффектами и интерсептом, модель с включением предиктора второго уровня, модель с межуровневым взаимодействием). Описаны меры диагностики качества многоуровневой модели (AIC, BIC, функции максимального правдоподобия, псевдо-R2) и способы проверки устойчивости полученных результатов. В последней части представлен обзор применяемых в социальных науках альтернатив многоуровневому моделированию иерархических данных. Приложен код для репликации результатов в статистической среде R.

Ключевые слова: доверие, сравнительные исследования, trust, регрессионный анализ, regression analysis, World Values Survey, Всемирное исследование ценностей, multilevel regression analysis, многоуровневый регрессионный анализ, многоуровневое моделирование, R language, comparative research, WVS, hierarchical models, иерархические модели, WVS, язык программирования R, multilevel modelling

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА: Эволюция культур сквозь призму трансформации личностной мотивации (2017)