Vícerozměrné statistické metody - detail zprávy #537

Vliv počtu hodin studia na výsledky testu

Barbora Raganová, 07. 04. 2025

Data: /Users/baboraraganova/Downloads/linearni_regrese_data.xlsx

V práci se vyskytuje: Lin. regrese

Udělená slovní hodnocení

• Silné stránky: Jasné a didaktické vysvětlení lineární regrese, srozumitelný model a silná vizualizace. Vysoké R² = 0.895, pěkně zpracovaný výsledek a diskuze dopadu studia na výkon. Limity: Data jsou simulovaná, což snižuje validitu závěrů. Výsledky nelze zobecňovat, chybí návrhy na reálnou aplikaci nebo replikaci s reálným vzorkem.
• Silné stránky: Velmi dobře vysvětlen princip lineární regrese. Simulovaná data jako didaktický prostředek – dobré pro výuku. Vizualizace, interpretace koeficientů a R². Slabiny: Data nejsou reálná, což výrazně snižuje výpovědní hodnotu. Nepřináší nové poznatky, chybí jakákoli reflexe limitů modelu či návrh na rozšíření výzkumu. Závěry silně zobecňují výsledky ze simulace, což je metodologicky problematické.
• Práce je velmi vydařená jak po analytické tak didaktické stránce. Možná malé doporučení: i když se jedná o simulovaný dataset, stručný popis jeho struktury, například uvést počet pozorování a rozsah hodnot proměnných, by pomohl v lepší orientaci.
• Praktický případ, škoda, že nejsou k dispozici reálná data, protože je to zajímavé téma. Na kvalitě to ale nic nemění :)
• Oceňuji jasné grafické zpracování a velmi srozumitelný výklad
• Skvělá metodologická práce s dobře zvolenou ROC analýzou, výborná tabulková prezentace. Mírně chybí podrobnější propojení s teorií nebo interpretace širších důsledků.