Opis wyników

Niniejszą analizę wykonano w Systemie Zautomatyzowanego Tworzenia Opisu Statystycznego - SZTOS (Hryniewicz, Milewska, 2023). Wizualizację wyników przeprowadzono z wykorzystaniem pakietu graficznego “ggplot2” (Wickham, 2016). Niniejsza analiza ma na celu opis zmiennych i wystąpień, a także wyliczenie jaki stanowiły one odsetek w analizowanej próbie. W celu weryfikacji czy te wystąpienia są tendencyjne lub przypadkowe wykonano test Chi Kwadrat dla proporcji (Pearson, 1900). W celu wyliczenia częstości i istotności występowania poszczególncyh wartości zmiennych Płeć, Edukacja, Czy jeździł autem wykonano serię 3 analiz częstości testem Chi Kwadrat.

• Analiza dla zmiennej Płeć wykazała, że liczebność jej poszczególnych poziomów Kobieta, Mężczyzna wynosiła odpowiednio n = 173, n = 130 (ich odsetek wynosił odpowiednio 57.10%, 42.90%), co stanowiło sumę N = 303 wystąpień (100%). Różnice w liczebnościach poziomów tej zmiennej były istotne statystycznie χ²(1) = 6.10; p = 0.014 (najczęściej występowała wartość Kobieta n = 173, a najrzadziej wartość Mężczyzna n = 130). Zróżnicowanie analizowanych wartości było słabe, miara siły efektu Phi wyniosła wartość φ = 0.14.

• Analiza dla zmiennej Edukacja wykazała, że liczebność jej poszczególnych poziomów Podstawowe, Średnie, Wyższe wynosiła odpowiednio n = 2, n = 130, n = 171 (ich odsetek wynosił odpowiednio 0.66%, 42.90%, 56.44%), co stanowiło sumę N = 303 wystąpień (100%). Różnice w liczebnościach poziomów tej zmiennej były istotne statystycznie χ²(2) = 153.88; p < 0.001 (najczęściej występowała wartość Wyższe n = 171, a najrzadziej wartość Podstawowe n = 2). Zróżnicowanie analizowanych wartości było silne, miara siły efektu Phi wyniosła wartość φ = 0.71.

• Analiza dla zmiennej Czy jeździł autem wykazała, że liczebność jej poszczególnych poziomów Nie, Tak wynosiła odpowiednio n = 14, n = 289 (ich odsetek wynosił odpowiednio 4.62%, 95.38%), co stanowiło sumę N = 303 wystąpień (100%). Różnice w liczebnościach poziomów tej zmiennej były istotne statystycznie χ²(1) = 249.59; p < 0.001 (najczęściej występowała wartość Tak n = 289, a najrzadziej wartość Nie n = 14). Zróżnicowanie analizowanych wartości było silne, miara siły efektu Phi wyniosła wartość φ = 0.91.

Wyniki analiz przedstawia seria rysunków i tabel od nr 1 do nr 3.

Rysunek nr 1

Częstość i odsetek występowania wartości zmiennej Płeć

Nota: Zróżnicowanie poziomów zmiennej Płeć było istotnie dalekie od wartości oczekiwanej wynoszącej 50.00% (czerwona linia). Wynik oszacowania testu Chi Kwadrat wyniósł: χ²(1) = 6.10; p = 0.014. Ciągła linia — oznacza istotne zróżnicowanie wartości zmiennej Płeć.

Rysunek nr 2

Częstość i odsetek występowania wartości zmiennej Edukacja

Nota: Zróżnicowanie poziomów zmiennej Edukacja było istotnie dalekie od wartości oczekiwanej wynoszącej 33.33% (czerwona linia). Wynik oszacowania testu Chi Kwadrat wyniósł: χ²(2) = 153.88; p < 0.001. Ciągła linia — oznacza istotne zróżnicowanie wartości zmiennej Edukacja.

Rysunek nr 3

Częstość i odsetek występowania wartości zmiennej Czy jeździł autem

Nota: Zróżnicowanie poziomów zmiennej Czy jeździł autem było istotnie dalekie od wartości oczekiwanej wynoszącej 50.00% (czerwona linia). Wynik oszacowania testu Chi Kwadrat wyniósł: χ²(1) = 249.59; p < 0.001. Ciągła linia — oznacza istotne zróżnicowanie wartości zmiennej Czy jeździł autem.

Tabela nr 1

Częstość i odsetek występowania wartości zmiennej Płeć

Zmienna n % Suma n Suma %
Kobieta 173 57.1 173 57.1
Mężczyzna 130 42.9 303 100.0

Tabela nr 2

Częstość i odsetek występowania wartości zmiennej Edukacja

Zmienna n % Suma n Suma %
Podstawowe 2 0.66 2 0.66
Średnie 130 42.90 132 43.56
Wyższe 171 56.44 303 100.00

Tabela nr 3

Częstość i odsetek występowania wartości zmiennej Czy jeździł autem

Zmienna n % Suma n Suma %
Nie 14 4.62 14 4.62
Tak 289 95.38 303 100.00

Tabela nr 4

Podsumowanie analiz

Analizowana zmienna Wynik
Płeć Istotna dysproporcja wystąpień wartości
Edukacja Istotna dysproporcja wystąpień wartości
Czy jeździł autem Istotna dysproporcja wystąpień wartości

Podsumowanie wyników

Analiza zmiennej Płeć wykazała, że najczęściej występowała wartość Kobieta n = 173 (57.10%), a najrzadziej Mężczyzna n = 130 (42.90%); różnice były istotne statystycznie, a zróżnicowanie było słabe (φ = 0.14). Analiza zmiennej Edukacja wykazała, że najczęściej występowała wartość Wyższe n = 171 (56.44%), najrzadziej Podstawowe n = 2 (0.66%); różnice były istotne statystycznie, a zróżnicowanie było silne (φ = 0.71). Analiza zmiennej Czy jeździł autem wykazała, że najczęściej występowała wartość Tak n = 289 (95.38%), najrzadziej Nie n = 14 (4.62%); różnice były istotne statystycznie, a zróżnicowanie było silne (φ = 0.91).

Bibliografia

Hryniewicz, K., Milewska, A. (2023). SZTOS: System Zautomatyzowanego Tworzenia Opisu Statystycznego (Wersja SZTOS) [Oprogramowanie]. https://sztos-it.com/

Karl Pearson F.R.S. (1900) X. On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from random sampling, The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, 50:302, 157-175, DOI: 10.1080/14786440009463897

Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. ISBN 978-3-319-24277-4

Masz pytania do raportu🔮⁉️
Kliknij i porozmawiaj z naszą statystyczną asystentką Danką💁‍♀✅

💬
Danka💁‍♀️ - Asystentka AI

Cześć, nazywam się Danka👩 Jestem algorytmem, ale moi Twórcy wierzą, że pomogę Ci zrozumieć ten raport👩‍💻