Экспертиза национального проекта «Семья»

Типология и пространственные связи

Кластеры, компоненты, соседство и сеть статистической схожести — разные способы прочитать региональные различия.

Открыть интерактивное исследование

Документальная экспертиза от 14 мая 2026 года · раздел 6, с. 43–52. Авторские выводы относятся к исходному срезу; актуальные статистические ряды имеют собственные даты источников.

Метод: Стандартизация, кластеризация, PCA, Moran и LISA

Стандартизация переводит показатели в общую шкалу. K-means объединяет похожие строки. PCA сжимает набор признаков в несколько осей. Moran проверяет сходство значений у соседей; LISA показывает локальные сочетания. Сеть схожести соединяет статистически близкие профили, не обязательно соседние на карте.

Схема метода

z = (x − среднее) / стандартное отклонение; Moran I = n/Σw × Σwᵢⱼ zᵢzⱼ / Σzᵢ²

Для каких задач подходит

Применяется для многомерной типологии и проверки пространственных закономерностей. PCA служит визуализации, а не доказательству причин. Группа не является местом в рейтинге.

Исходные данные

Архивные профили последних полных периодов; таблицы стандартизации, компонентов, связей соседства, кластеров и сообществ.

Воспроизведение расчётов

sklearn.preprocessing.StandardScaler, sklearn.cluster.KMeans, sklearn.decomposition.PCA; libpysal и esda для пространственной статистики; NetworkX для графов. Seed, перечень признаков, пропуски и матрицу соседства необходимо сохранить.

Z = StandardScaler().fit_transform(X)
labels = KMeans(n_clusters=3, random_state=42, n_init=20).fit_predict(Z)
xy = PCA(n_components=2).fit_transform(Z)

Ограничения интерпретации

Сохранённая таблица выбора k содержит состав 59/7/19, итоговая таблица — 56/19/10. Результаты представлены раздельно, без заявления о едином подтверждённом запуске. LISA исходного расчёта не сопровождается поправкой на множественные проверки.

Вывод авторов

Итоговая таблица включает группы из 56, 19 и 10 регионов. В группе из 10 регионов одновременно наблюдаются СКР 1,78 и бедность многодетных семей 31,62%. Moran I для СКР третьих и последующих детей — около 0,470, для общего СКР — 0,361.

Предложение авторов

Авторы предлагают рассматривать типологию как способ подбирать сопоставимые ситуации и проверять территориальные гипотезы. Нетипичный профиль не равен неблагополучию.

Скачать полный исходный отчёт (Word)

Все разделы исследования
  1. Методологическая рамка экспертизы

    Как связать документы, статистику, ресурсы и предполагаемые механизмы воздействия.

  2. Нормативно-логическая модель

    Пять федеральных проектов. От названия мероприятия к показателю и источнику его измерения.

  3. Аудит данных и показателей

    Что имеется в переданном массиве, за какие периоды и с какой территориальной детализацией.

  4. Целевые траектории и прогноз

    Архивные наблюдения, паспортные ориентиры и сохранённые диагностические расчёты до 2030 года.

  5. Территориальная экспертиза

    Отдельный период, одинаковая единица, вся география. Выберите территорию для детального профиля.

  6. Типология и пространственные связи

    Кластеры, компоненты, соседство и сеть статистической схожести — разные способы прочитать региональные различия.

  7. Финансовая экспертиза

    Плановое обеспечение 2025–2030 годов по версии паспорта, использованной в исследовании.

  8. Мероприятия и показатели

    Исследуйте любую из 70 размеченных связей. Полные названия — в панели выбранного узла.

  9. Лингвистическая и смысловая экспертиза

    Четыре документа, словари тем и извлечённые тексты. От числовой частоты — к контексту употребления.

  10. Охват сфер жизнедеятельности

    Содержательная карта исследования: какие меры и данные обсуждаются для разных сторон жизни семьи.

  11. Сценарии и причинная оценка

    Как отличить изменение после меры от изменения вследствие меры. Здесь представлены дизайны будущих исследований.

  12. Предложения по корректировке

    Прослеживаемость предложений: на какие результаты они опираются и что ещё требуется проверить.