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a/outputs/raport_przygotowania.txt b/outputs/raport_przygotowania.txt index 429c09f..37de2c4 100644 --- a/outputs/raport_przygotowania.txt +++ b/outputs/raport_przygotowania.txt @@ -4,9 +4,6 @@ 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 +Liczba wierszy z wynikami eksperymentu: 40 +Zdublowane kody w ankiecie: brak -Uwaga: SUMIENNOSC_ROBOCZA jest tylko wskaznikiem roboczym z dwoch itemow aprobaty spolecznej. -Uwaga: w danych nie ma bezposredniego pomiaru statusu spoleczno-ekonomicznego respondenta. - POSTAWA_NIEROWNOSCI_STATUSU oznacza przekonanie o nierownosci startu dzieci bogatych i biednych. diff --git a/przygotuj_dane.R b/przygotuj_dane.R index 486a8d3..7c3eec0 100644 --- a/przygotuj_dane.R +++ b/przygotuj_dane.R @@ -1,5 +1,6 @@ # Przygotowanie danych do analiz projektu moralnosci # +library(dplyr) # Skrypt: # 1. czyta surowe dane ankietowe, # 2. czyta wyniki eksperymentu karcianego, @@ -267,8 +268,71 @@ merged <- merge( matched <- merged[!is.na(merged$exp_n_stacji), , drop = FALSE] +# liczenie fundamentów z gry + +library(tidyverse) + +# klucz stacji z pliku markdown +klucz_stacji <- readr::read_tsv("stacje.md", show_col_types = FALSE) |> + setNames(c("stacja", "fundament_a", "fundament_b")) |> + mutate( + negatywna = str_detect(stacja, "-"), + stacja = as.integer(str_remove(stacja, "-")) + ) + + +score_ipsatywne_fundamenty <- function(dane, + klucz = klucz_stacji, + id_col = "kod_uczestnika_clean", + negative_weight = 1) { + fundamenty <- c("Troska", "Sprawiedliwość", "Lojalność", "Autorytet") + + long <- dane |> + dplyr::select(dplyr::all_of(id_col), dplyr::matches("^wybor_final_stacja_\\d+$")) |> + tidyr::pivot_longer( + cols = dplyr::matches("^wybor_final_stacja_\\d+$"), + names_to = "stacja_col", + values_to = "wybor" + ) |> + dplyr::mutate( + id = .data[[id_col]], + stacja = as.integer(stringr::str_extract(stacja_col, "\\d+")), + wybor = stringr::str_to_lower(as.character(wybor)) + ) |> + dplyr::left_join(klucz, by = "stacja") |> + dplyr::filter(wybor %in% c("a", "b")) |> + dplyr::mutate( + winner = dplyr::case_when( + wybor == "a" & !negatywna ~ fundament_a, + wybor == "b" & !negatywna ~ fundament_b, + wybor == "a" & negatywna ~ fundament_b, + wybor == "b" & negatywna ~ fundament_a + ), + punkty = dplyr::if_else(negatywna, negative_weight, 1) + ) + + wyniki_raw <- long |> + dplyr::group_by(id, winner) |> + dplyr::summarise(punkty = sum(punkty), .groups = "drop") |> + tidyr::pivot_wider( + names_from = winner, + values_from = punkty, + values_fill = 0 + ) |> dplyr::arrange(id) + + wyniki_raw +} + + + +profil_fundamentow <- score_ipsatywne_fundamenty(matched, negative_weight = 0.5) |> + left_join(matched, by = c("id" = "kod_uczestnika_clean")) + + + +# zapis 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(profil_fundamentow, 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 = "") diff --git a/stacje.md b/stacje.md new file mode 100644 index 0000000..5f6171d --- /dev/null +++ b/stacje.md @@ -0,0 +1,25 @@ +Stacja Fundament A Fundament B +1 Troska Autorytet +2 Sprawiedliwość Lojalność +3- Troska Autorytet +4 Troska Lojalność +5- Sprawiedliwość Autorytet +6 Lojalność Autorytet +7- Troska Sprawiedliwość +8 Troska Sprawiedliwość +9- Lojalność Autorytet +10- Troska Lojalność +11 Sprawiedliwość Autorytet +12 Sprawiedliwość Lojalność +13 Autorytet Troska +14- Autorytet Lojalność +15- Troska Sprawiedliwość +16- Troska Autorytet +17 Troska Lojalność +18 Sprawiedliwość Troska +19 Lojalność Autorytet +20- Sprawiedliwość Lojalność +21- Troska Lojalność +22- Sprawiedliwość Lojalność +23- Sprawiedliwość Autorytet +24 Sprawiedliwość Autorytet