Vícerozměrné statistické metody - detail zprávy #568

Predikce pravidelného užívání konopí

Tereza Plecitá, 13. 04. 2025

Data: Sebeposuzovací škála závislosti na konopí, Adam Eliášek, projekt v rámci předmětu Psychometrika 1

V práci se vyskytuje: Log. regrese

Udělená slovní hodnocení

• Silné stránky: Reálný výzkumný dataset s relevantním tématem (konopí, závislost). Dobře aplikovaná logistická regrese, rozumně interpretována. Jasné výsledky (věk, skóre mají vliv, pohlaví ne). Přehledná tabulka s koeficienty, interpretace přes OR i p-hodnoty. Slabší stránky: výsledky pouze v základní formě, chybí hlubší diskuze limitů, žádná vizualizace nebo širší aplikace výsledků.
• Možná by práci na didaktické hodnotě přidalo zarovnat text do bloku a zvětšit řádkování. V tabulce bych výsledky zaokrouhlovala pouze na 3 nebo 2 desetinná místa a phodnotu menší než 0.0000 bych psala jako <0.001. Obecně je za mě tabulka trochu nepřehledná. Chybí mi také popis výzkumného souboru. Oceňuji kvalitní teoretické ukotvení. V interpretaci věku si myslím, že to není přesné: s každým rokem / bodem na škále se zvyšuje šance na pravidelné užívání, ne přímo pravděpodobnost!
• Přílišně stručný závěr, neodborné zarovnání textu. Práce s daty v pořádku.
• Silné stránky: Dobře strukturovaný text, jasně interpretované výsledky, vhodná metoda (logistická regrese), přehledná tabulka. Slabiny: Chybí grafické znázornění, které by pomohlo s didaktickým dopadem. Vhodné jako výukový materiál: Ano, ale s mírně nižší přidanou hodnotou oproti předešlým.
• líbí se mi, jak je práce jasná a čitelná. Chybí ale hlubší rozpracování modelu (např. interakce, diagnostika), a proměnné jsou zpracovány spíše rutinně.
• Hodil by se doplňující graf