Vícerozměrné statistické metody - detail zprávy #409

Vplyv pohlavia, veku a dosiahnutého vzdelania na výšku mesačného príjmu

Nina Javorská, 28. 02. 2025

Data: Data CVVM, Sociologický ústav AV ČR, výzkum Naše společnost, dataset V1810 používaný ako cvičný

V práci se vyskytuje: Lin. regrese

Udělená slovní hodnocení

• Moc pěkné! Jako podnět ke zlepšení mě napadlo jen pár drobností: když se kódují muži a ženy 1 a 2, tak intercept nepatří nikomu (vypovídá neexistujícím pohlaví 0). Lepší je proto použít kódování 1 a 0. Intercept taky nic neříká kvůli tomu, že věk nebyl centrovaný. V zásadě to nevadí. Taky se mi zdá, že ten věk ve skutečnosti nemá z závislé proměnné lineární vztah, protože vyšel poněkud v rozporu s očekáváním se zápornou vahou. A ještě úvaha: nemá příjem silně kladně zešikmené rozdělní? Pokud ano, lognormální model by byl lepší volba.
• Stručné a výstižné. Text trochu nepřehledný, chybí citace v textu a celkově není citováno dle Manuálu (APA 7).
• Líbí se mi aktuálnost tématu a důkladnější vysvětlení výzkumného postupu s dobrou interpretací dat. Zajímavostí je, že model postavený na vlivu pohlaví, věku a vzdělání na měsíční příjem vysvětluje "jen" 20% jeho variability. Jinými slovy, asi existují jiné vlivy, které by rozptyl vysvětlil lépe - např. profesní zkušenosti, obor atd.
• Hezká práce, možná by o chtělo stylisticky upravit, aby se to lépe četlo
• Silné stránky - dobře navržená regresní analýza s dummy proměnnými, solidní teoretické ukotvení, přehledné tabulky s regresními koeficienty Slabé stránky - R² je poměrně nízké, což naznačuje, že model nevysvětluje velkou část variance, chybí diskuse o dalších faktorech ovlivňujících příjem