88 lines
3.3 KiB
Markdown
88 lines
3.3 KiB
Markdown
# 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.
|