1
0

Merge remote-tracking branch 'origin/main'

# Conflicts:
#	.gitignore
#	README.md
This commit is contained in:
2026-05-20 23:30:56 +02:00
2 changed files with 39 additions and 60 deletions
+31 -58
View File
@@ -4,39 +4,30 @@ Ten folder zawiera materiały dla studentów pracujących z realnymi danymi z pr
Najważniejsza zasada: surowych plików CSV nie zmieniamy. Dane przygotowuje skrypt R, a nowe pliki zapisuje w katalogu `outputs/`.
## Pliki w folderze
Pliki CSV zawierają dane z badania dydaktycznego. Nie należy ich modyfikować ręcznie ani udostępniać poza zajęciami.
- `badanie_18_wyniki_20260514_212204.csv` - realne dane ankietowe.
- `badanie_18_pytania_20260514_212146.json` - opis struktury ankiety i zmiennych skalowych.
## 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 do pracy w Jamovi.
- `lista_zadan.md` - zadania dla grup.
- `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
## Minimalny układ raportu
Każda grupa oddaje krótki raport:
1. pytanie badawcze,
2. użyte zmienne,
3. informacja, jak przeliczono wyniki aby otrzymać zmienne,
4. statystyki opisowe dotyczące grupy i wybranych zmiennych,
5. wynik głównej analizy dotyczący hipotezy lub hipotez,
6. ograniczenia procedury / analizy / interpretacji,
7. ostrożny wniosek.
---
## Jak przygotować dane samodzielnie
W terminalu przejdź do katalogu z plikami i uruchom:
W terminalu przejdź do głównego katalogu projektu 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/))_
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:
@@ -59,34 +50,17 @@ Skrypt:
Jeśli osoba nie ma wyniku eksperymentu, jej zmienne eksperymentalne pozostają puste.
## Zmienne z ankiety
Skrypt nadaje krótkie nazwy:
| Blok | Zmienne |
|---|---|
| metryczka | `plec`, `kierunek`, `wiek`, `rodzenstwo` |
| moral foundations - ważność | `mfq_zn_1` ... `mfq_zn_12` |
| moral foundations - oceny | `mfq_oc_1` ... `mfq_oc_12` |
| aprobata społeczna | `aprobata_1` ... `aprobata_10` |
| neurotyczność | `neuro_1` ... `neuro_12` |
| prospołeczność | `prospol_1` ... `prospol_8` |
## Wyniki skalowe
Skrypt tworzy następujące zmienne:
| Zmienna | Znaczenie |
|---|---|
| `MFQ_TROSKA` | troska/krzywda |
| `MFQ_SPRAWIEDLIWOSC` | sprawiedliwość |
| `MFQ_LOJALNOSC` | lojalność |
| `MFQ_AUTORYTET` | autorytet i porządek |
| `MFQ_TRADYCJA` | tradycja/role społeczne |
| `APROBATA_SPOLECZNA` | suma odpowiedzi wskazujących na aprobatę społeczną, zakres 0-10 |
| `NEUROTYCZNOSC` | średnia neurotyczności po odwróceniu spokojnych itemów |
| `PROSPOLECZNOSC` | średnia prospołeczności |
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
@@ -97,18 +71,17 @@ W pliku eksperymentu odpowiedzi mają cztery możliwe zapisy:
- `ab` - zmiana z A na B,
- `ba` - zmiana z B na A.
W przygotowanych danych najważniejsze zmienne eksperymentalne to:
Skrypt tworzy między innymi:
- `MFQ_TROSKA`, `MFQ_SPRAWIEDLIWOSC`, `MFQ_LOJALNOSC`, `MFQ_AUTORYTET`, `MFQ_TRADYCJA`,
- `APROBATA_SPOLECZNA`,
- `NEUROTYCZNOSC`,
- `PROSPOLECZNOSC`,
- `SILA_PRZEKONAN`.
- `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 jedną zmienną psychologiczną lub demograficzną z wynikiem eksperymentu:
Po przygotowaniu danych studenci korzystają z `lista_zadan.md`. Każda grupa łączy zmienną psychologiczną lub demograficzną z wynikiem eksperymentu:
- przekonaniami moralnymi,
- siłą przekonań.
- siłą przekonań,
- częstością zmiany przekonań.