Pierwsza wersja plików

Opis.md

@@ -0,0 +1,53 @@
+# Opis pracy z AI
+
+## Przygotowanie plików
+
+W pierwszym kroku przygotowałem opis projektu w sposób zrozumiały dla AI. Opisałem, jakie pliki są dostępne, a następnie poprosiłem o przygotowanie kodu, który połączy dane i obliczy wyniki skalowe.
+
+> 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. 
+  **Pliki w folderze**
+  - `badanie_18_pytania_20260514_212146.json` - opis struktury ankiety i zmiennych skalowych [jest to zapis kopii pytań z BADANET].
+  - `badanie_18_wyniki_20260519_192209.csv` - realne dane ankietowe.
+  - `Plan badania kartami(Wyniki gry).csv` - wyniki eksperymentu karcianego.
+  - Przygotuj kod, który połączy dane z obu źródeł, a następnie zapisze jako plik wynikowy zawierający zmienne przeliczone. Niech dane przygotuje skrypt R, a nowe pliki zapisze w katalogu `outputs/`.
+
+Powstał skrypt `przygotuj_dane.R`, który przygotowuje przelicza wyniki i przgotowuje raport.  
+
+```
+Plik ankietowy: badanie_18_wyniki_20260519_192209.csv
+Plik JSON: badanie_18_pytania_20260514_212146.json
+Plik eksperymentu: Plan badania kartami(Wyniki gry).csv
+Liczba wierszy w ankiecie: 58
+Liczba kodow w eksperymencie: 42
+Liczba wierszy po polaczeniu: 58
+Liczba wierszy z wynikami eksperymentu: 42
+Zdublowane kody w ankiecie: maj377, zaz913
+```
+  
+Kod, który przygotowuje dane, jest w pliku [przygotuj_dane.R](przygotuj_dane.R). Można go użyć, aby od nowa przygotować dane do analizy.
+Ponieważ opis nie był dość precyzyjny, powstało kilka wersji plików wynikowych. 
+
+---
+
+## Przygotowanie instrukcji
+
+W drugim kroku prompt zakładał, że AI przygotuje instrukcje i poradniki oraz zaproponuje problemy, które można potencjalnie przeanalizować na dostępnych danych.
+
+> W `dane/` są pliki dotyczące projektu empirycznego. Twoim zadaniem jest przygotować instrukcje dla studentów korzystając z zamieszczonych plików jako przykładów. Plik z danymi jest realny - użyj go, ale nie zmieniaj. Zrób poradniki, które studenci zrozumieją i będą mogli krok po kroku przygotować dane do analizy.
+
+Powstała instrukcja zawierająca odwołanie do skryptu, który genAI stworzył wcześniej i opis wynikowych zbiorów danych (zob. [instrukcja](instrukcja-przygotowanie-danych.md)).
+
+---
+
+## Przygotowanie propozycji zadań
+
+Użyłem promptu, aby genAI wymyśliło propozycje pytań badawczych:
+
+> przeczytaj pliki w katalogu i przygotuj listę zadań do wykonania. Zaproponuj 7 zadań dotyczących różnych zestawów zmiennych. Przygotuj opis dla każdego zestawu zawierający:
+> tytuł, pytanie badawcze, zmienne potrzebne do udzielenia odpowiedzi na pytanie z określeniem kierunku, propozycję analiz statystycznych.
+
+W efekcie powstał dokument [lista_zadan.md](lista_zadan.md). Po sprawdzeniu nagłówka pliku wynikowego zadania zostały poprawione tak, aby odwoływały się tylko do zmiennych rzeczywiście obecnych w danych.
+
+## Plik w Jamovi
+
+Na koniec ręcznie przygotowałem plik do pakietu statystycznego [Jamovi](https://www.jamovi.org/download), usuwając nadmiarowe kolumny i poprawiając opis zmiennych.

README.md

@@ -0,0 +1,48 @@
+# 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 w folderze
+
+- `badanie_18_wyniki_20260514_212204.csv` - realne dane ankietowe.
+- `badanie_18_pytania_20260514_212146.json` - opis struktury ankiety i zmiennych skalowych.
+- `Plan badania kartami(Wyniki gry).csv` - wyniki eksperymentu karcianego.
+- `przygotuj_dane.R` - skrypt R, który łączy dane i liczy zmienne skalowe.
+- `instrukcja-przygotowanie-danych.md` - instrukcja do pracy w Jamovi.
+- `lista_zadan.md` - zadania dla grup.
+
+## Jak przygotować dane samodzielnie
+
+W terminalu przejdź do katalogu z plikami i uruchom:
+
+```bash
+Rscript przygotuj_dane.R
+```
+_(Do działania potrzebujesz działającego środowiska 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
+
+Skrypt tworzy między innymi:
+
+- `MFQ_TROSKA`, `MFQ_SPRAWIEDLIWOSC`, `MFQ_LOJALNOSC`, `MFQ_AUTORYTET`, `MFQ_TRADYCJA`,
+- `APROBATA_SPOLECZNA`,
+- `NEUROTYCZNOSC`,
+- `PROSPOLECZNOSC`,
+- `SILA_PRZEKONAN`.
+
+## Zadania studentów
+
+Po przygotowaniu danych studenci korzystają z `lista_zadan.md`. Każda grupa łączy jedną zmienną psychologiczną lub demograficzną z wynikiem eksperymentu:
+
+- przekonaniami moralnymi,
+- siłą przekonań.

dane/Plan badania kartami(Wyniki gry).csv

@@ -0,0 +1,29 @@
+Kod;gra554;gra380;gra314;maj377;kos353;kos334;kos710; grz977;cie646;bar746;gor786;bie766;mac353;mas290;now899;ste307;lak777;rna528;gor997;gor660;kow428;szu955;gra824;drz917;lew334;lei395;kir308;koł832;dzi129;kub839;dzi774;szy295;dzi424;bac 875;stę941;sio609;zwo223;jes790;zaz913;shy933;ter996;dor968
+stacaja_1;a;a;a;b;a;a;b;b;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a
+stacaja_2;a;a;a;b;b;b;b;a;a;a;a;b ;a;a;a;b;a;a;a;b;a;b;b;a;ba;a;a;a;a;a;a;a;b;a;ab;b;b;a;a;a;a;ba
+stacaja_3;b;a;ab;b;a;b;a;a;b;b ;b;b;a;b;b;b;a;a;a;b;ab;a;a;b;a;a;a;b;b;b;b;a;b;a;ba;b;a;ba;ab;b;b;b
+stacaja_4;a;a;a;b;a;a;b;a;a;a;a;a;b;a;b;b;a;ba;b;a;a;a;b;b;b;b;b;b;b;b;a;b;a;b;b;a;a;b;a;a;a;a
+stacaja_5;b;b;b;b;a;b;b;ba;b;b;b;a;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;ab;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b
+stacaja_6;a;b;b;ab;ba;a;b;a;a;a;b;b;a;b;a;a;a;a;a;a;b;b;a;a;b;b;a;b;a;b;a;b;a;a;a;b;b;a;a;b;b;a
+stacaja_7;a;a;a;a;a;b;a;b;a;b;a;a;a;b;a;b;a;a;a;a;a;a;b;b;b;b;b;b;b;a;b;a;b;ab;b;b;b;b;a;a;ba;a
+stacaja_8;a;b;a;a;b;a;a;a;a;a;a;ba;a;a;a;a;b;a;b;b;a;b;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;ba;a;a;a;ba;a;a
+stacaja_9;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;ab;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;ab;b;b;b;a;b;b;b;b;b;b;b
+stacaja_10;b;b;b;a;b;b;b;b;b;b;ab;b;b;a;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;a;b;b;b;b;b;a;b;b;b;b;b;b;b;b
+stacaja_11;a;a;b;a;a;ba;a;a;a;a;a ;a ;b;b;ab;a;a;b;a;a;a;a;a;a;a;a;ba;b;a;a;ab;b;a;a;b;b;b;b;ab;a;b;a
+stacaja_12;b;b;a;a;a;b;a;b;b;a;a;b;a;b;a;b;a;b;b;b;a;b;a;a;a;a;a;a;a;a;b;a;a;ba;b;ab;b;b;b;b;b;b
+stacaja_13;b;ab;ab;b;b;b;b;b;ab;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;ab;b;b;b;b;b;a;ba;a;b;a;b
+stacaja_14;a;a;a;a;a;a;a;a;a ;a;ba;a;a;a;a;b;a;a;a;a;ab;b;a;b;b;b;ab;b;a;a;a;b;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a
+stacaja_15;b;b;b;b;a;b;a;b;b;b ;a;a;b;b;b;b;b;a;b;b;b;b;b;b;a;b;a;a;a;b;b;b;b;a;b;a;a;b;b;b;b;b
+stacaja_16;b;b;b;b;b;b;b;b ;b;b;b ;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;a;b;b;a;b;b;b;a;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b
+stacaja_17;b;a;a;a;ab;a;b;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;b;a;a;a;a;a;a;b;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;b;a;a;b;a;a;a
+stacaja_18;b;b;b;b;b;b;a;a;b;b;b;b;b;b;b;b;a;b;b;b;b;b;b;a;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b
+stacaja_19;a;a;a;a;ba;a;a;a;a;a;b;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;b;b;a;a;a;a;a;a;a;a;ba;ba;a;a;a;a;a;a
+stacaja_20;a;a;b;b;b;a;a;a;b;b;b;b;b;b;ab;a;b;b;a;b;b;a;a;a;b;b;b;b;a;ba;ba;b;a;b;b;b;a;b;ab;b;b;b
+stacaja_21;b;a ;a;b;a;a;a;a;b;b;ab;b;b;b;b;a;b;b;a;b;ab;a;a;b;b;a;ab;b;b;b;b;a;b;a;a;b;b;b;b;b;b;b
+stacaja_22;a;a;a;a;b;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;a;b;a;a;a;a;a;a;b;a;b;a;a;a;a;a;a;a;ba
+stacaja_23;b;b;b;b;b;a;b;b;b;b;b;b;b;b;b;b;a;ba;ba;a;a;b;b;b;a;a;a;a;a;b;b;b;b;a;b;b;b;b;b;b;b;b
+stacaja_24;a;ba;a;b;b;b;a;b;a;ab;b;b;b;a;a;a;a;b;b;b;a;a;a;b;a;ba;a;a;a;a;b;b;b;ba;b;a;b;b;a;a;a;a
+;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
+a lub b to wybór;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
+ab - zmiana z a na b;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
+ba - zmiana z b na a;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;

lista_zadan.md

@@ -0,0 +1,143 @@
+# Lista zadań dodatkowych
+
+Dlaczego **dodatkowych**? Ponieważ nie badających głównego celu projektu: czy jest różnica między pomiarem kwestionariuszem, a grą?
+
+Tutaj jeszcze nie mam(y) klucza jak to policzyć ;-) Grupa _kartotwórcza_ musi go dostaczyć.
+
+Każda grupa pracuje na pliku `outputs/dane_polaczone_skale_tylko_eksperyment.csv`, czyli na osobach, które mają zarówno dane ankietowe, jak i wyniki eksperymentu.
+
+Główne wyniki eksperymentu:
+
+- `MFQ_*` w kwestionariuszu i w experymencie
+- `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.
+
+Wniosek ma być ostrożny. Dane są korelacyjne i mają małą liczebność.
+
+## Grupa 1 - Aprobata społeczna
+
+Pytanie badawcze: czy osoby z wyższą aprobatą społeczną mają bardziej stabilne przekonania moralne w eksperymencie?
+
+Zmienne:
+
+- predyktor: `APROBATA_SPOLECZNA`,
+- wyniki: `SILA_PRZEKONAN`.
+
+Analizy:
+
+- statystyki opisowe,
+- korelacja `APROBATA_SPOLECZNA` z `SILA_PRZEKONAN`,
+- korelacje z `zmiana_przekonania_n` i `zmiana_przekonania_prop`,
+- wykres punktowy dla `APROBATA_SPOLECZNA` i `SILA_PRZEKONAN`.
+
+## Grupa 2 - Neurotyczność i prospołeczność
+
+Pytanie badawcze: czy neurotyczność i prospołeczność wiążą się ze stabilnością przekonań moralnych w eksperymencie?
+
+Zmienne:
+
+- predyktory: `NEUROTYCZNOSC`, `PROSPOLECZNOSC`,
+- wyniki: `SILA_PRZEKONAN`.
+
+Analizy:
+
+- korelacje,
+- regresja liniowa z `SILA_PRZEKONAN` jako wynikiem,
+- porównanie kierunku zależności dla neurotyczności i prospołeczności.
+
+## Grupa 3 - Płeć i kierunek studiów
+
+Pytanie badawcze: czy płeć albo kierunek studiów różnicują przekonania moralne i siłę przekonań w eksperymencie?
+
+Zmienne:
+
+- grupy: `plec_etykieta`, `kierunek_grupa`,
+- wyniki: `SILA_PRZEKONAN`, `MFQ_TROSKA`, `MFQ_SPRAWIEDLIWOSC`, `MFQ_LOJALNOSC`, `MFQ_AUTORYTET`.
+
+Analizy:
+
+- tabele liczebności grup,
+- porównanie średnich między grupami,
+- jeśli grupy są małe: opisowo, bez mocnych wniosków,
+- jeśli grupy są wystarczające: test t, ANOVA albo test nieparametryczny.
+
+## Grupa 4 - Rodzeństwo
+
+Pytanie badawcze: czy liczba rodzeństwa wiąże się z przekonaniami moralnymi i ich stabilnością?
+
+Zmienne:
+
+- predyktor: `rodzenstwo`,
+- wyniki: `SILA_PRZEKONAN`,
+- zmienna pomocnicza: `PROSPOLECZNOSC`.
+
+Analizy:
+
+- sprawdzenie i opis zmiennej `rodzenstwo`,
+- korelacja liczby rodzeństwa z wynikami eksperymentu,
+- opcjonalnie podział na osoby bez rodzeństwa, z jednym rodzeństwem i z większą liczbą rodzeństwa.
+
+## Grupa 5 - Prospołeczność
+
+Pytanie badawcze: czy osoby bardziej prospołeczne mają wyższe wyniki w fundamentach troski i sprawiedliwości oraz stabilniejsze przekonania moralne?
+
+Zmienne:
+
+- predyktor: `PROSPOLECZNOSC`,
+- zmienne pomocnicze: `MFQ_TROSKA`, `MFQ_SPRAWIEDLIWOSC`,
+- wyniki: `SILA_PRZEKONAN`.
+
+Analizy:
+
+- rzetelność `PROSPOLECZNOSC`,
+- korelacje z wynikami eksperymentu,
+- korelacje z `MFQ_TROSKA` i `MFQ_SPRAWIEDLIWOSC`,
+- krótka interpretacja, czy prospołeczność bardziej wiąże się z przekonaniami czy z ich stabilnością.
+
+## Grupa 6 - Wiek
+
+Pytanie badawcze: czy wiek wiąże się z przekonaniami moralnymi i siłą przekonań?
+
+Zmienne:
+
+- predyktor: `wiek`,
+- wyniki: `SILA_PRZEKONAN`, `MFQ_TROSKA`, `MFQ_SPRAWIEDLIWOSC`, `MFQ_LOJALNOSC`, `MFQ_AUTORYTET`.
+
+Analizy:
+
+- statystyki opisowe wieku,
+- korelacje wieku z wynikami eksperymentu,
+- opcjonalnie utworzenie grup wiekowych, np. do 22 lat i powyżej 22 lat,
+- porównanie wyników między grupami.
+
+Przy małej zmienności wieku nie formułuj mocnych wniosków o różnicach wiekowych.
+
+## Grupa 7 - Fundamenty moralne
+
+Pytanie badawcze: czy profile fundamentów moralnych z kwestionariusza wiążą się ze stabilnością przekonań w eksperymencie?
+
+Zmienne:
+
+- predyktory: `MFQ_TROSKA`, `MFQ_SPRAWIEDLIWOSC`, `MFQ_LOJALNOSC`, `MFQ_AUTORYTET`,
+- wyniki: `SILA_PRZEKONAN`.
+
+Analizy:
+
+- opis czterech skal `MFQ_*`,
+- korelacje z wynikami eksperymentu,
+- porównanie, który fundament najsilniej wiąże się ze stabilnością przekonań,
+- ostrożny wniosek.
+
+## Minimalny układ raportu
+
+Każda grupa oddaje krótki raport:
+
+1. pytanie badawcze,
+2. użyte zmienne,
+3. informacja, jak przeliczono wynik eksperymentu,
+4. statystyki opisowe,
+5. wynik głównej analizy,
+6. ograniczenia,
+7. ostrożny wniosek.

outputs/dane_polaczone_skale_tylko_eksperyment.csv

@@ -0,0 +1,43 @@
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przygotuj_dane.R

@@ -0,0 +1,293 @@
+# Przygotowanie danych do analiz projektu moralnosci
+#
+# Skrypt:
+# 1. czyta surowe dane ankietowe,
+# 2. czyta wyniki eksperymentu karcianego,
+# 3. laczy zbiory po kodzie uczestnika,
+# 4. przelicza zmienne skalowe opisane w pliku JSON,
+# 5. zapisuje gotowe pliki CSV w katalogu outputs/.
+#
+# Uruchomienie z katalogu analiza-md:
+# Rscript przygotuj_dane.R
+
+args <- commandArgs(trailingOnly = FALSE)
+file_arg <- grep("^--file=", args, value = TRUE)
+base_dir <- if (length(file_arg) > 0) {
+  dirname(normalizePath(sub("^--file=", "", file_arg[1])))
+} else {
+  getwd()
+}
+
+path <- function(...) file.path(base_dir, ...)
+
+survey_file <- path("dane/badanie_18_wyniki_20260519_192209.csv")
+experiment_file <- path("dane/Plan badania kartami(Wyniki gry).csv")
+json_file <- path("dane/badanie_18_pytania_20260514_212146.json")
+output_dir <- path("outputs")
+
+dir.create(output_dir, showWarnings = FALSE)
+
+clean_code <- function(x) {
+  x <- tolower(trimws(as.character(x)))
+  gsub("\\s+", "", x)
+}
+
+to_num <- function(x) {
+  x <- trimws(as.character(x))
+  x[x %in% c("", "NA", "NaN")] <- NA
+  x[x %in% c("Brak", "brak", "-", "brak danych")] <- NA
+  suppressWarnings(as.numeric(gsub(",", ".", x, fixed = TRUE)))
+}
+
+row_mean <- function(data, vars) {
+  out <- rowMeans(data[, vars, drop = FALSE], na.rm = TRUE)
+  out[is.nan(out)] <- NA_real_
+  out
+}
+
+row_sum <- function(data, vars) {
+  out <- rowSums(data[, vars, drop = FALSE], na.rm = TRUE)
+  all_missing <- rowSums(!is.na(data[, vars, drop = FALSE])) == 0
+  out[all_missing] <- NA_real_
+  out
+}
+
+rev_score <- function(x, max_value) {
+  ifelse(is.na(x), NA_real_, max_value + 1 - x)
+}
+
+survey <- read.csv2(
+  survey_file,
+  stringsAsFactors = FALSE,
+  check.names = FALSE,
+  fileEncoding = "UTF-8-BOM",
+  na.strings = c("", "NA")
+)
+
+head(survey)
+colnames(survey)
+
+# Nazwy ponizej odpowiadaja kolejnosci pytan opisanej w pliku JSON.
+short_names <- c(
+  "kod_dostepu",
+  "data_zakonczenia",
+  "zgoda_stacjonarna",
+  "kod_uczestnika",
+  "plec",
+  "kierunek",
+  "wiek",
+  "rodzenstwo",
+  # numeracja z oryginalnych skal, niektóre skale zastosowano krótsze
+  paste0("mfq_zn_", c(1, 2, 3, 4, 6, 13, 12, 11, 10, 9, 8)),
+  paste0("mfq_oc_", c(16, 17, 18, 19, 21, 22, 23, 24, 26, 27, 28, 29)),
+  # klucz:
+  # Troska/krzywda 1,6,11,16,21,26
+  # Sprawiedliwość/oszustwo 2,7,12,17,22,27
+  # Lojalność/zdrada 3,8,13,18,23,28
+  # Autorytet/kwestionowanie władzy 4,9,14,19,24,29
+  paste0("aprobata_", c(1, 3, 8, 23, 11, 13, 14, 16, 20, 22)),
+  # klucz: 1P, 2F, 3F, 4P, 5F, 6P, 7F, 8P, 9F, 10P, 11P, 12F, 13F, 14P, 15P, 16P, 17P, 18F, 19P, 20P, 21P, 22F, 23F, 24P, 25F, 26P, 27F, 28F, 29P
+  paste0("neuro_", 1:12),
+  # odwrócone 1, 4, 7 ,10
+  paste0("prospol_", 1:8)
+)
+
+names(survey)[seq_along(short_names)] <- short_names
+
+# usuwanie kolumn mierzących czas
+time_cols <- grepl(" - Czas \\[s\\]$", names(survey))
+survey <- survey[, !time_cols, drop = FALSE]
+
+# poprawianie kodów
+survey$kod_uczestnika_clean <- clean_code(survey$kod_uczestnika)
+survey$kierunek_clean <- tolower(trimws(survey$kierunek))
+survey$wiek <- to_num(survey$wiek)
+
+# rodzenstwo na cyfry
+rodzenstwo_txt <- trimws(as.character(survey$rodzenstwo))
+rodzenstwo_txt[tolower(rodzenstwo_txt) == "brak"] <- "0"
+survey$rodzenstwo <- to_num(rodzenstwo_txt)
+
+# płeć na kategorie
+survey$plec_etykieta <- ifelse(
+  survey$plec == 1, "kobieta",
+  ifelse(survey$plec == 2, "osoba niebinarna",
+    ifelse(survey$plec == 3, "mezczyzna",
+      ifelse(survey$plec == 4, "inna", NA)
+    )
+  )
+)
+
+# dodatkowo kierunek
+survey$kierunek_grupa <- ifelse(
+  grepl("psycholog", survey$kierunek_clean), "psychologia",
+  ifelse(grepl("kognity", survey$kierunek_clean), "kognitywistyka",
+    ifelse(is.na(survey$kierunek_clean) | survey$kierunek_clean %in% c("", "-", "brak"), NA, "inny")
+  )
+)
+
+scale_vars <- c(
+  paste0("mfq_zn_", c(1, 2, 3, 4, 6, 13, 12, 11, 10, 9, 8)),
+  paste0("mfq_oc_", c(16, 17, 18, 19, 21, 22, 23, 24, 26, 27, 28, 29)),
+  paste0("aprobata_", c(1, 3, 8, 23, 11, 13, 14, 16, 20, 22)),
+  paste0("neuro_", 1:12),
+  paste0("prospol_", 1:8)
+)
+
+for (v in scale_vars) {
+  survey[[v]] <- to_num(survey[[v]])
+}
+
+# Moral Foundations Questionnaire: indeksy wedlug oryginalnej numeracji itemow.
+survey$MFQ_TROSKA <- row_mean(survey, c("mfq_zn_1", "mfq_zn_6", "mfq_zn_11", "mfq_oc_16", "mfq_oc_21", "mfq_oc_26"))
+survey$MFQ_SPRAWIEDLIWOSC <- row_mean(survey, c("mfq_zn_2", "mfq_zn_12", "mfq_oc_17", "mfq_oc_22", "mfq_oc_27"))
+survey$MFQ_LOJALNOSC <- row_mean(survey, c("mfq_zn_3", "mfq_zn_8", "mfq_zn_13", "mfq_oc_18", "mfq_oc_23", "mfq_oc_28"))
+survey$MFQ_AUTORYTET <- row_mean(survey, c("mfq_zn_4", "mfq_zn_9", "mfq_oc_19", "mfq_oc_24", "mfq_oc_29"))
+
+
+# Aprobata spoleczna: wynik dla dostepnych itemow wedlug klucza P/F.
+aprobata_items <- c(1, 3, 8, 23, 11, 13, 14, 16, 20, 22)
+aprobata_scores <- data.frame(matrix(NA_real_, nrow = nrow(survey), ncol = length(aprobata_items)))
+names(aprobata_scores) <- paste0("aprobata_score_", aprobata_items)
+
+positive_true <- c(1, 8, 11, 14, 16, 20)
+negative_false <- c(3, 13, 22, 23)
+
+for (i in positive_true) {
+  aprobata_scores[[paste0("aprobata_score_", i)]] <- ifelse(is.na(survey[[paste0("aprobata_", i)]]), NA_real_,
+    ifelse(survey[[paste0("aprobata_", i)]] == 1, 1, 0)
+  )
+}
+for (i in negative_false) {
+  aprobata_scores[[paste0("aprobata_score_", i)]] <- ifelse(is.na(survey[[paste0("aprobata_", i)]]), NA_real_,
+    ifelse(survey[[paste0("aprobata_", i)]] == 2, 1, 0)
+  )
+}
+
+survey <- cbind(survey, aprobata_scores)
+survey$APROBATA_SPOLECZNA <- row_sum(survey, names(aprobata_scores))
+
+# Neurotycznosc: itemy spokojne/odwrotne to 1,4,7,10.
+for (i in c(1, 4, 7, 10)) {
+  survey[[paste0("neuro_", i, "r")]] <- rev_score(survey[[paste0("neuro_", i)]], 5)
+}
+survey$NEUROTYCZNOSC <- row_mean(
+  survey,
+  c(
+    "neuro_1r", "neuro_2", "neuro_3", "neuro_4r", "neuro_5", "neuro_6",
+    "neuro_7r", "neuro_8", "neuro_9", "neuro_10r", "neuro_11", "neuro_12"
+  )
+)
+
+survey$PROSPOLECZNOSC <- row_mean(survey, paste0("prospol_", 1:8))
+
+# Wyniki eksperymentu karcianego.
+experiment_raw <- read.csv2(
+  experiment_file,
+  stringsAsFactors = FALSE,
+  check.names = FALSE,
+  fileEncoding = "UTF-8-BOM",
+  fill = TRUE
+)
+
+names(experiment_raw) <- trimws(names(experiment_raw))
+names(experiment_raw)[1] <- "stacja"
+experiment_raw <- experiment_raw[grepl("^stacaja_|^stacja_", experiment_raw$stacja), , drop = FALSE]
+
+participant_cols <- setdiff(names(experiment_raw), "stacja")
+participant_cols <- participant_cols[nzchar(trimws(participant_cols))]
+
+clean_choice <- function(x) {
+  x <- tolower(trimws(as.character(x)))
+  x <- gsub("\\s+", "", x)
+  x[!(x %in% c("a", "b", "ab", "ba"))] <- NA
+  x
+}
+
+experiment_long <- do.call(rbind, lapply(participant_cols, function(code) {
+  choices <- clean_choice(experiment_raw[[code]])
+  data.frame(
+    kod_uczestnika_clean = clean_code(code),
+    stacja = seq_along(choices),
+    wybor_surowy = choices,
+    stringsAsFactors = FALSE
+  )
+}))
+
+experiment_long$stacja_id <- sprintf("stacja_%02d", experiment_long$stacja)
+experiment_long$wybor_final <- ifelse(
+  experiment_long$wybor_surowy %in% c("a", "ba"), "a",
+  ifelse(experiment_long$wybor_surowy %in% c("b", "ab"), "b", NA)
+)
+experiment_long$zmiana_przekonania <- ifelse(
+  is.na(experiment_long$wybor_surowy), NA_real_,
+  ifelse(experiment_long$wybor_surowy %in% c("ab", "ba"), 1, 0)
+)
+experiment_long$silne_przekonanie <- ifelse(
+  is.na(experiment_long$wybor_surowy), NA_real_,
+  ifelse(experiment_long$wybor_surowy %in% c("a", "b"), 1, 0)
+)
+
+experiment_summary <- do.call(rbind, lapply(split(experiment_long, experiment_long$kod_uczestnika_clean), function(d) {
+  n_valid <- sum(!is.na(d$wybor_final))
+  data.frame(
+    kod_uczestnika_clean = d$kod_uczestnika_clean[1],
+    exp_n_stacji = n_valid,
+    zmiana_przekonania_n = sum(d$zmiana_przekonania == 1, na.rm = TRUE),
+    zmiana_przekonania_prop = ifelse(n_valid > 0, mean(d$zmiana_przekonania, na.rm = TRUE), NA_real_),
+    SILA_PRZEKONAN = ifelse(n_valid > 0, mean(d$silne_przekonanie, na.rm = TRUE), NA_real_),
+    stringsAsFactors = FALSE
+  )
+}))
+
+experiment_wide <- reshape(
+  experiment_long[, c("kod_uczestnika_clean", "stacja_id", "wybor_surowy", "wybor_final", "zmiana_przekonania")],
+  idvar = "kod_uczestnika_clean",
+  timevar = "stacja_id",
+  direction = "wide"
+)
+
+names(experiment_wide) <- gsub("\\.", "_", names(experiment_wide))
+
+experiment_prepared <- merge(
+  experiment_summary,
+  experiment_wide,
+  by = "kod_uczestnika_clean",
+  all.x = TRUE,
+  sort = FALSE
+)
+
+merged <- merge(
+  survey,
+  experiment_prepared,
+  by = "kod_uczestnika_clean",
+  all.x = TRUE,
+  sort = FALSE
+)
+
+matched <- merged[!is.na(merged$exp_n_stacji), , drop = FALSE]
+
+write.csv2(merged, path("outputs", "dane_polaczone_skale.csv"), row.names = FALSE, na = "")
+write.csv2(matched, path("outputs", "dane_polaczone_skale_tylko_eksperyment.csv"), row.names = FALSE, na = "")
+write.csv2(experiment_long, path("outputs", "wyniki_eksperymentu_long.csv"), row.names = FALSE, na = "")
+write.csv2(experiment_prepared, path("outputs", "wyniki_eksperymentu_podsumowanie.csv"), row.names = FALSE, na = "")
+
+duplicate_codes <- unique(survey$kod_uczestnika_clean[duplicated(survey$kod_uczestnika_clean)])
+duplicate_codes <- duplicate_codes[!is.na(duplicate_codes) & nzchar(duplicate_codes)]
+
+report <- c(
+  paste0("Plik ankietowy: ", basename(survey_file)),
+  paste0("Plik JSON: ", basename(json_file)),
+  paste0("Plik eksperymentu: ", basename(experiment_file)),
+  paste0("Liczba wierszy w ankiecie: ", nrow(survey)),
+  paste0("Liczba kodow w eksperymencie: ", length(unique(experiment_summary$kod_uczestnika_clean))),
+  paste0("Liczba wierszy po polaczeniu: ", nrow(merged)),
+  paste0("Liczba wierszy z wynikami eksperymentu: ", nrow(matched)),
+  paste0("Zdublowane kody w ankiecie: ", ifelse(length(duplicate_codes) == 0, "brak", paste(duplicate_codes, collapse = ", "))),
+  ""
+)
+
+writeLines(report, path("outputs", "raport_przygotowania.txt"), useBytes = TRUE)
+
+cat(paste(report, collapse = "\n"))
+cat("\n")