Fundamenty-moralne/README.md

# Przygotowanie danych do analizy

Ten folder zawiera materiały dla studentów pracujących z realnymi danymi z projektu empirycznego o moralności i wynikami eksperymentu karcianego.

Najważniejsza zasada: surowych plików CSV nie zmieniamy. Dane przygotowuje skrypt R, a nowe pliki zapisuje w katalogu `outputs/`.

Pliki CSV zawierają dane z badania dydaktycznego. Nie należy ich modyfikować ręcznie ani udostępniać poza zajęciami.

## Pliki wejściowe

- `badanie_18_wyniki_20260519_192209.csv` - realne dane ankietowe używane przez skrypt.
- `badanie_18_pytania_20260514_212146.json` - opis struktury ankiety i zmiennych skalowych z systemu BADANET.
- `Plan badania kartami(Wyniki gry).csv` - wyniki eksperymentu karcianego.

## Skrypty i instrukcje

- `przygotuj_dane.R` - skrypt R, który łączy dane i liczy zmienne skalowe.
- `instrukcja-przygotowanie-danych.md` - instrukcja dla studentów i prowadzącego.
- `lista_zadan.md` - zadania dla grup studenckich.
- `Opis.md` - krótki opis, jak wykorzystano AI do przygotowania materiałów.

## Jak przygotować dane

W terminalu przejdź do głównego katalogu projektu i uruchom:

```bash
Rscript przygotuj_dane.R
```

Do działania potrzebne jest środowisko R, które można pobrać z [https://www.r-project.org/](https://www.r-project.org/).

Skrypt utworzy katalog `outputs/` i zapisze:

- `dane_polaczone_skale.csv` - pełne dane ankietowe z przeliczonymi skalami i wynikami eksperymentu, jeśli są dostępne,
- `dane_polaczone_skale_tylko_eksperyment.csv` - tylko osoby z wynikami eksperymentu,
- `wyniki_eksperymentu_long.csv` - wyniki eksperymentu w układzie długim,
- `wyniki_eksperymentu_podsumowanie.csv` - podsumowanie eksperymentu na osobę,
- `raport_przygotowania.txt` - raport z liczebnościami i ostrzeżeniami.

## Co liczy skrypt

Dane są łączone po kodzie uczestnika. W ankiecie jest to odpowiedź na pytanie o kod identyfikacyjny, np. pierwsze trzy litery nazwiska i trzy cyfry telefonu. W pliku eksperymentu kody są nazwami kolumn.

Skrypt:

1. zamienia kody na małe litery,
2. usuwa spacje,
3. transponuje plik z eksperymentem,
4. dopisuje wyniki eksperymentu do danych ankietowych.

Jeśli osoba nie ma wyniku eksperymentu, jej zmienne eksperymentalne pozostają puste.

## Wyniki skalowe

Skrypt tworzy między innymi:

- `MFQ_TROSKA`, `MFQ_SPRAWIEDLIWOSC`, `MFQ_LOJALNOSC`, `MFQ_AUTORYTET`,
- `APROBATA_SPOLECZNA`,
- `NEUROTYCZNOSC`,
- `PROSPOLECZNOSC`,
- `SILA_PRZEKONAN`,
- `zmiana_przekonania_n`,
- `zmiana_przekonania_prop`.

## Wyniki eksperymentu

W pliku eksperymentu odpowiedzi mają cztery możliwe zapisy:

- `a` - wybór A,
- `b` - wybór B,
- `ab` - zmiana z A na B,
- `ba` - zmiana z B na A.

W przygotowanych danych najważniejsze zmienne eksperymentalne to:

- `SILA_PRZEKONAN` - odsetek odpowiedzi bez zmiany; wyższy wynik oznacza stabilniejsze przekonania,
- `zmiana_przekonania_n` - liczba stacji, na których osoba zmieniła przekonanie,
- `zmiana_przekonania_prop` - odsetek stacji ze zmianą przekonania,
- `wybor_final_stacja_01` do `wybor_final_stacja_24` - końcowy wybór A/B w poszczególnych stacjach.

## Zadania studentów

Po przygotowaniu danych studenci korzystają z `lista_zadan.md`. Każda grupa łączy zmienną psychologiczną lub demograficzną z wynikiem eksperymentu:

- przekonaniami moralnymi,
- siłą przekonań,
- częstością zmiany przekonań.