Kviečiame Jus dalyvauti Europos sveikatos, senėjimo ir išėjimo į pensiją (SHARE) tyrimo duomenų analizės mokymų cikle. Mokymuose kviečiame dalyvauti įvairių sričių mokslininkus ir doktorantus, kurie domisi senėjimo tematika. Mokymai nemokami. Europos sveikatos, senėjimo ir išėjimo į pensiją tyrimo vykdymą Lietuvoje koordinuoja Vilniaus universiteto, Kauno technologijos universiteto, Lietuvos socialinių mokslų centro ir Vytauto Didžiojo universiteto konsorciumas.

Europos sveikatos, senėjimo ir išėjimo į pensiją tyrimas (angl. Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe; sutrumpintai – SHARE) yra tęstinis vyresnio amžiaus žmonių (50+ metų) tyrimas, vykdomas 27 Europos šalyse ir Izraelyje. Lietuvoje, kaip ir visose tyrime dalyvaujančiose šalyse, kas antrus metus apie 50 apklausėjų apklausia apie 2 tūkst. žmonių. Tyrimo metu įvertinama tiriamųjų fizinė ir psichinė sveikata, ekonominis ir socialinis užimtumas, pajamos, turtas, laiko paskirstymas įvairioms veikloms, pasitenkinimas gyvenimu ir daugybė kitų gyvenimo sričių. Tyrimo rezultatai skirti ne tik moksliniams tyrimams, bet gali padėti suprasti politinių sprendimų poveikį ir priimti geriausius sprendimus ateityje. Tyrimo duomenys mokslo bendruomenei prieinami nemokamai ir gali būti naudingi įvairių sričių (sociologijos, ekonomikos, psichologijos, visuomenės sveikatos, socialinio darbo ir socialinės politikos bei kt.) mokslininkams. Plačiau apie tyrimą kviečiame skaityti SHARE tyrimo puslapyje: https://shareeric.eu

Būtina registracija į mokymus: https://forms.cloud.microsoft/e/t0c3QZVR41

Mokymų ciklo planas

1 mokymai

Europos sveikatos, senėjimo ir išėjimo į pensiją tyrimas (SHARE): darbo su duomenimis pradžia

Laikas: 2026 m. rugsėjo 16 diena (trečiadienis), 10:00 – 12:30 (nuotoliniai).
Lektorius: prof. dr. Antanas Kairys (Vilniaus universitetas, Filosofijos fakultetas, Psichologijos institutas, Taikomosios psichologijos laboratorija).

Temos:
Per vieną susitikimą nuosekliai pereisime kelią nuo SHARE tyrimo vizijos ir metodikos iki konkrečių pirminių žingsnių pradedant naudoti SHARE duomenis (taikant SPSS paketą). Kalbėsime apie šiuos aspektus:

• SHARE tyrimo tikslai, aprėptis ir panaudojimo galimybės skirtinguose moksluose ir politikos formavimui.
• Metodologiniai principai ir duomenų rinkimo ypatumai.
• Pagrindiniai rinkiniai: paneliniai duomenys, SHARE Life, specialūs tyrimai.
• Tyrimo moduliai ir jų turinys.
• Generuoti kintamieji ir jų panaudojimas.
• SPSS panaudojimas SHARE duomenų analizei.
• Failų sujungimas ir struktūros suderinimas.
• Pradinio interviu (coverscreen) duomenys ir jų panaudojimas.
• Demografinių kintamųjų (amžiaus, lyties ir pan.) taikymas filtravimui.
• Trūkstamų duomenų atpažinimas ir bazinis tvarkymas.
• Respondentų atstovų (proxy) interviu identifikavimas.

Rekomenduojame tapti SHARE duomenų naudotojais: https://share-eric.eu/data/become-auser.
Prisijungimo nuoroda bus atsiųsta užsiregistravusiems.

2-asis mokymų ciklas
Daugialygio, augimo ir mišinių modeliavimo taikymas analizuojant SHARE duomenis.

Laikas:

• 2026 m. rugsėjo 18 d. 10:00 – 14:30 (nuotoliniai)
• 2026 m. spalio 2 d. 10:00 – 14:30 (nuotoliniai)
• 2026 m. spalio 16 d. 10:00 – 14:30 (nuotoliniai)
• 2026 m. spalio 30 d. 10:00 – 14:30 (nuotoliniai)
• 2026 m. lapkričio 13 d. 10:00 – 14:30 (nuotoliniai)

Mokymai:

• 2.1 mokymai: 2026 m. rugsėjo mėn. 18 d. Įvadas į daugialygius (multilevel / HLM) modelius. Paprastoji tiesinė ir daugialygė regresija: pagrindiniai skirtumai ir daugialygės regresijos galimybės. Įprastinė daugialygės regresijos modelio suderymo seka. Daugialygės regresijos modelis su Mplus.
• 2.2 mokymai: 2026 m. spalio mėn. 2 d. Augimo modeliai daugialygės analizės kontekste. Tiesinis, kvadratinis ir kubinis efektas. Trijų lygių modelis. Augimo modeliai su Mplus.
• 2.3 mokymai: 2026 m. spalio mėn. 16 d. Latentinio augimo modeliai (LGM) ir jų taikymas raidos tyrimuose: teorinė apžvalga. Paprasto augimo modelio sudarymas su Mplus ir JASP. Sudėtingesni latentinio augimo modeliai.
• 2.4 mokymai: 2026 m. spalio mėn. 30 d. Mišinių modeliai. Mišinių regresija ir daugialygė mišinių regresija. Daugialygiai augimo mišinių modeliai. Augimo trajektorijų grupių identifikavimas su Mplus.
• 2.5 mokymai: 2026 m. lapkričio mėn. 13 d. Mišinių modeliavimas latentinių augimo modelių kontekste (GMM). Augimo trajektorijų grupių identifikavimas su Mplus.

Svarbu:

• Būtinas bazinis supratimas apie struktūrinių lygčių modeliavimą (SEM);
• Būtina tapti SHARE duomenų naudotojais, nes mokymuose bus naudojami SHARE duomenys. Turėkite omeny, kad leidimas naudotis SHARE duomenimis gaunamas per maždaug savaitę. https://share-eric.eu/data/become-a-user;
• Kadangi atskiros mokymų dalys tarpusavyje susijusios, rekomenduojame dalyvauti visame cikle.
• Rekomenduojame dalyvauti tik išklausius pirmus („Europos sveikatos, senėjimo ir išėjimo į pensiją tyrimas (SHARE): darbo su duomenimis pradžia“) mokymus arba turint išankstinių žinių apie SHARE tyrimą.
• Prisijungimo nuoroda bus atsiųsta užsiregistravusiems.
• Rekomenduojame tapti SHARE duomenų naudotojais: https://share-eric.eu/data/become-auser
  Mokymų ciklą ar jo dalis išklausiusiems dalyviams bus išduoti pažymėjimai.
  Jei turite klausimų, rašykite antanas.kairys@fsf.vu.lt

Finansavimą skyrė Lietuvos mokslo taryba (LMTLT), sutarties Nr. VS-18.