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 (наличие или отсутствие постоянной оплачиваемой работы);

• уровень индивидуального дохода (натуральный логарифм);

• место проживания (городские или сельские поселения);

• этничность (русские или другие национальности).

Анализ производился на массиве 2016 г. и на объединенном массиве данных (1994–2016 гг.), в последнем случае в число контрольных переменных добавлялось временно́е измерение (годы).

При сравнении городских и сельских миллениалов мы проделали аналогичную процедуру, но уже не для пяти поколений, а для поколения миллениалов. В качестве контрольных переменных использованы: возраст (число исполнившихся лет) и квадрат возраста, гендер (женщины и мужчины), уровень образования (наличие или отсутствие высшего образования) (кроме вопросов об образовании), уровень индивидуального дохода (натуральный логарифм), этничность (русские или другие национальности). Для всех исследуемых социальных признаков использовалась база данных 2016 г. (для образования родителей – 2011 г.). Кроме того, для ряда параметров использовалась объединенная база данных 2003–2016 гг. (курение, потребление алкоголя, занятия физкультурой и спортом) или 2006–2016 гг. (использование банковских карт, чрезмерное потребление алкоголя), в зависимости от доступности данных в те или иные годы.

В большинстве случаев проведенный анализ позволил подтвердить устойчивость межпоколенческих и внутрипоколенческих различий (там, где они были обнаружены), иные случае особо оговорены в тексте.

Подчеркнем, что в нашу задачу в данном исследовании не входил специальный анализ факторов, влияющих наряду с поколенческой динамикой на выбранные нами зависимые переменные. Перечисленные контрольные переменные использовались преимущественно для того, чтобы определить, насколько устойчиво влияние межпоколенческих различий, не исчезает ли оно, например, с введением гендера, образования или какого-то другого социального параметра (и в отдельных случаях это произошло). Важное исключение касается