Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Оценка конкурентоспособности университетов подходы, методы, специфика. Монография
.pdf
Таблица 2.14
Распределение мест рейтинга BRICS&Emerging среди вузов России
Годы t МГУ СПбГУ МФТИ НИ МИФИ НГУ НИ ТПУ НИ ТГУ
2013–2014 1 10 67
2014–2015 2 5 64 69 13 34
2015–2016 3 3 37 93 26 34 20 87
2016–2017 4 3 30 12 19 38 56 60
2017–2018 5 3 44 11 19 43 21 36
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5
Номер периода, t
Место в рейтинге БРИКС
МГУ СПбГУ М ФТИ НИ МИФИ НГУ НИ ТПУ НИ ТГУ
Рис. 2.18. Распределение мест рейтинга BRICS&Emerging среди вузов России
( )
∑
=
−
−=
n
i
i
S
XY
d
nn
r
1
2
2
1
6
1
iii
SRd −=
Заметим, что специфика данных (фактически это данные
порядковой шкалы) не позволяет применять к ним многие статистические модели, в том числе и модели линейной регрессии.
Можно использовать только статистики, базирующиеся на рангах, в частности, рассчитаем ранговые коэффициенты корреляции Спирмена, чтобы попытаться выявить сходства и различия
в динамике изменения места в рейтинге между вузами.
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена вычисляется по формуле:
где
совокупности X; S
— разность рангов, при этом Ri — ранг i-ой единицы
— ранг i-ой единицы совокупности Y.
i
В табл. 2.15 приведены результаты расчетов рангового коэффициента корреляции Спирмена для рассматриваемых вузов РФ.
Отметим, что отрицательное значение корреляции с номером периода t означает, что с течением времени позиции вуза
улучшались (t увеличивалось, а место в рейтинге становилось
меньше, т. е. по статусу лучше), и наоборот, для положительного значения с течением времени значение места больше, т. е.
статус теряется (например для НГУ, который занимает все более
низкие места в рейтинге).
Интересно отметить, что НИ ТГУ стремительнее всех рассматриваемых вузов набирает позиции в рейтинге BRICS&
Emerging с течением времени, показывая более высокие результаты, чем МГУ, СПбГУ и МФТИ.
133
S
XY
r
Таблица 2.15
Ранговые коэффициенты корреляции Спирмена для мест,
занимаемых вузами РФ в рейтинге BRICS&Emerging в течение пяти периодов
t МГУ СПбГУ МФТИ НИ МИФИ НГУ НИ ТПУ НИ ТГУ
t 1
МГУ –0,7 1
СПбГУ –0,7 0,9 1
МФТИ –0,8 0,4 0 1
НИ МИФИ 0,35 –0,35 –0,55 0,35 1
НГУ 0,95 –0,15 –0,15 –0,85 0.1 1
НИ ТПУ 0,5 0,5 –0,5 –0,5 –0,625 0,5 1
НИ ТГУ –1 0,5 –0,5 1 0,875 –1 –0,5 1
1/=
S
МФТИТГУ
r
875,0/=
S
МИФИТГУ
r
1/−=
S
НГУТГУ
r
2
χ
α
( )
=χ=χ
−
⋅
)95,0(
1
2
)1310
2
порог
0
H
Заметим, что НИ ТГУ демонстрирует динамику, схожую
с МФТИ
и НИ МИФИ
,
отвоевывая позиции у НГУ
.
Схожесть динамики в рейтинге BRICS&Emerging демонстрируют МГУ и СПбГУ:
S
r
СПбГУМГУ
,
9,0/=
при этом можно заметить, что НГУ проигрывает не только ТГУ,
но и МФТИ:
S
r
МФТИНГУ
.
85,0/−=
Для остальных вузов достаточно значимой зависимости
не выявлено.
2.2.4. Рейтинг ARWU
(Academic Ranking of World Universities)
Проведем схожее исследование для рейтинга ARWU. Рассмотрим таблицу сопряженности (табл. 2.16).
Обработав данные табл. 2.16, получили:
= 30,970698371,
пороговое значение для
= 0,05,
157,61,
p-value = 1, следовательно, принимаем гипотезу
родности данных.
об одно-
135
ij
n
*i
n
Великобритания
Нидерлан-
j
n
Таблица 2.16
Таблица сопряженности данных результатов рейтинга ARWU
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Года
США 51 53 54 54 54 55 54 53 53 52 52 51 50 48
11 11 11 11 11 11 11 10 9 9 8 9 8 9
Япония 5 5 6 6 4 5 5 5 4 3 3 4 4 3
Германия 7 5 5 6 6 5 5 6 4 4 4 4 3 4
Канада 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
Франция 4 4 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 3 3
Швеция 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Швейцария 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 5 4 4 5
ды
2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 4 4 3 4
Австралия 2 2 2 2 3 3 3 4 5 5 4 4 6 6
Другие 7 7 6 5 6 6 7 7 9 9 9 9 12 11
100 100 101 101 100 100 100 101 100 100 100 100 100 100 1403
734
139
62
68
56
49
47
51
36
51
110
Это позволяет сделать вывод о том, что распределение
стран в рейтинге вузов ARWU стабильно и в целом с годами не
меняется.
При проверке гипотезы о наличии статистически значимых различий в распределении численности вузов за 2016 и
2017 гг. (табл. 2.17) по критерию Уилкоксона
Манна – Уитни
–
получили, что следует принять гипотезу об их отсутствии, так
как m = n = 20, суммы рангов
Таблица 2.17
Распределение стран в рейтинге ARWU за 2016 и 2017 гг.
Страны
США 50 48
Великобритания 8 9
Япония 4 3
Германия 3 4
Канада 4 4
Франция 3 3
Швеция 3 3
Швейцария 4 5
Нидерланды 3 4
Австралия 6 6
Италия 0 0
Израиль 2 1
Дания 2 2
Австрия 0 0
Финляндия 1 1
Норвегия 1 1
Россия 1 1
Бельгия 2 2
Китай 2 2
Сингапур 1 1
Год
2016 2017
137
,402=xR
,921=
U
,208=
y
U
,192=
U
,2164.0~−=U
статистики
,100=yR
x
итоговая статистика
Статистическая значимость наличия различий
p-value = 0,828675411.
Заметим, что при анализе временных рядов численности
вузов по странам более-менее четкую тенденцию к росту продемонстрировали Австралия, Швейцария, Бельгия, Дания и Нидерланды; стабильное убывание выявлено у Великобритании,
Японии и Германии, однако модели линейной регрессии для
этих стран недостаточно высокого качества для построения прогнозов, поэтому получим прогнозы методом трехчленного
скользящего среднего (табл. 2.18).
По результатам прогнозирования можно сделать вывод,
что Россия, как и ранее, сохранит в рейтинге один вуз, США,
вероятно, незначительно улучшат свои позиции, а Китай может
«потерять» один вуз. В остальном ситуация останется практически неизменной.
138
Прогноз численности вузов в рейтинге ARWU на 2018 г.,
построенный методом трехчленного скользящего среднего
Страна Прогноз на 2018 г.
США 49,7
Великобритания 8,7
Япония 3,7
Германия 3,7
Канада 4,0
Франция 3,3
Швеция 3,0
Швейцария 4,3
Нидерланды 3,7
Австралия 5,3
Италия 0,0
Израиль 1,7
Дания 2,0
Австрия 0,0
Финляндия 1,0
Норвегия 1,0
Россия 1,0
Бельгия 2,0
Китай 1,3
Сингапур 0,7
Таблица 2.18
2.2.5. Рейтинг QS BRICS
Рассмотрим таблицу сопряженности для рейтинга QS
BRICS (табл. 2.19).
139
ij
n
*i
n
jn*
2
χ
α
( )
=χ=χ
−
⋅
)95,0(
1
2
44
2
порог
R
Таблица 2.19
Таблица сопряженности данных результатов рейтинга QS BRICS
2013 2014 2015 2016 2017
Год
Китай 40 40 39 44 39 202
Россия 19 18 20 19 25 101
Бразилия 17 19 18 17 16 87
Индия 16 15 15 13 14 73
ЮАР 8 8 8 7 6 37
100 100 100 100 100 500
Как и для других рейтингов, здесь наблюдается однород-
ность данных по годам, так как статистика
= 3,037942,
пороговое значение для
= 0,05,
26,29623,
p-value = 0,999816, что позволяет сделать вывод о том, что распределение стран в рейтинге вузов QS BRICS стабильно и в целом с годами не меняется.
Прогноз с использованием линейной регрессии использовать не рекомендуется в связи с низким качеством моделей, построенных по имеющимся данным (значения коэффициентов
детерминации
2
слишком малы для всех стран, кроме ЮАР),
потому прогнозы на 2018 г. были построены с использованием
моделей трехчленного скользящего среднего (табл. 2.20).
140
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]