Некоторые вопросы задавались в РМЭЗ НИУ ВШЭ с самого начала (с 1994 г.), другие появились позже, и в этом случае динамические ряды становятся короче. Есть и вопросы, которые задавались лишь в определенные годы, здесь наши сравнения будут ограничены годовыми срезами.
В целом, как можно видеть, отобранные параметры касаются самых разных сторон нашей жизни. Конечно, мы не претендуем на представление полной картины (это вряд ли вообще возможно), но пытаемся отразить многие важные аспекты с упором на неполитическую активность и повседневные практики. Несмотря на то что количество привлеченных переменных весьма велико, их набор все равно остается ограниченным, и во многом эти ограничения вызваны наличием или отсутствием данных в РМЭЗ НИУ ВШЭ. Несомненно и то, что каждый из отобранных нами параметров заслуживает специального анализа и того, чтобы стать предметом множества отдельных работ, в этом смысле наше исследование имеет лишь постановочный характер. Начиная эту работу, мы предпочли сначала пойти «вширь», затронув большое количество признаков, чтобы сформировать более объемную картину происходящих изменений, после чего можно будет пойти «вглубь» для более тщательного изучения различий по тем или иным конкретным признакам.
В процессе анализа мы проводили множественные парные сравнения, среди которых главными были сопоставления миллениалов с предшествующим реформенным поколением. Но вслед за этим мы также сравнивали все другие смежные пары поколений, чтобы проследить, значимы ли различия между ними. Делалось это с помощью стандартного корреляционного анализа, в том числе использовались непараметрические корреляции Спирмена и непараметрический критерий Краскала – Уоллиса (для сопоставления медианных значений). При изложении результатов мы не проставляли уровни значимости, чтобы не загромождать текст техническими деталями. Однако во всех случаях мы будем говорить только о статистически значимых межпоколенческих и внутрипоколенческих различиях, при p < 0,05.
Для проверки устойчивости межпоколенческих различий, кроме парных корреляций, во всех случаях мы использовали логистический регрессионный анализ. Мы привлекли перечисленные выше социальные признаки в качестве зависимых переменных. Все они были преобразованы в форму дихотомических переменных, фиксирующих наличие или отсутствие признака. А в качестве основной независимой переменной использовалась, соответственно, категориальная переменная из пяти выделенных поколений. Кроме того, включался набор стандартных контрольных переменных, в том числе:
• возраст (число исполнившихся лет) и квадрат возраста;
• гендер (женщины и мужчины);
• семейный статус (нахождение или ненахождение в официальном или гражданском браке);
• уровень образования (наличие или отсутствие высшего образования);
• занятость