Vícerozměrné statistické metody - detail zprávy #518

Predikce studijního průměru

Theresia Elisabeth Vymazalová, 23. 03. 2025

Data: Procrastination and Academic Performance, https://www.kaggle.com/datasets/borannogolder/procrastinat

V práci se vyskytuje: Lin. regrese

Udělená slovní hodnocení

• Závěr mi přijde takový odfláknutý a nedokončený. Chybí i název kapitoly. I když je název zajímavý, celé výsledky pak jakoby pojímají o něčem jiném. Nepřijde mi, že by včasnost odevzdání úkolu mohla jednoznačně vypovídat o prokrastinaci. A k tomu hodnocení je tam taky nějak navíc našroubované.
• Skvělá práce, srozumitelná a přehledná. Vytkla bych jedině úpravu tabulek, ve kterých místy chybí části textu na okraji, doporučila bych si na to dát pozor.
• Zpráva je hezky členěná do kapitol, jen bych příště udělala větší mezery mezi řádky, aby byla ještě přehlednější. Zároveň bych na konec dala kapitolku závěr, kde by byly uvedeny celková zjištění, a také bych příště popsala, co je v tabulce č. 2., na kterou není ani odkázáno nikde v textu. Dobrá práce!
• Zpráva se věnuje vlivu prokrastinace na studijní výsledky a pracuje s daty pečlivě. Použití lineární regrese je vhodné a analýza dává smysl, i když by bylo zajímavé přidat další faktory, které mohou ovlivňovat školní průměr. Výsledky ukazují, že časté odkládání úkolů má negativní vliv, zatímco time management a učení na poslední chvíli se jako klíčové faktory neprokázaly. To odpovídá tomu, co se obecně o prokrastinaci ví, a přináší zajímavé poznatky pro studenty i učitele. Text je napsán srozumitelně a výsledky jsou přehledně prezentované. Grafy a tabulky pomáhají k lepšímu pochopení analýzy, i když některé části by mohly být vysvětleny detailněji. Celkově jde o dobře zpracovanou zprávu, která se věnuje zajímavému tématu a může být užitečná pro každého, kdo se zajímá o vliv studijních návyků na školní výsledky.