Vícerozměrné statistické metody - detail zprávy #708

Počet dětí v domácnosti, náboženské založení a vzdělání: Srovnání Francie a Itálie pomocí MANOVA a P

Eliška Kysilková, 10. 03. 2026

Data: European Social Survey ERIC. (2023). ESS Round 11: European Social Survey Round 11 Data (Data file edition 3.0) [Data set]. Sikt – Norwegian Agency for Shared S

V práci se vyskytuje: Poiss. regreseMANOVA

Udělená slovní hodnocení

• Tohle je jednoznačně nejlepší zpráva z celé pětice. Hned v úvodu je jasné, proč autor srovnává zrovna Francii a Itálii – ten kontrast v porodnosti je zajímavý a dává to celé analýze smysl, ne jen „vybral jsem si dvě země". Data jsou z ESS11, reálná, citovaná i s edicí, čistý soubor přes 4 600 respondentů. Co se mi líbí hodně, je volba metod. MANOVA na celkové srovnání a Poissonova regrese na počet dětí – a autor vysvětluje, proč zrovna Poisson. To není samozřejmost, spousta lidí by na to hodila lineární regresi a neřešila to. Tabulky jsou přehledné, forest plot s IRR je super vizualizace, kterou jsem v jiných zprávách neviděl. Taky se mi líbí, že autor reportuje Cohenovo d u t-testů a IRR s intervaly spolehlivosti u regrese – obojí v jedné zprávě. Hlavně ale oceňuju tu pasáž o RLGATND. Autor si všiml, že škála je obrácená a že pozitivní koeficient vlastně znamená opak toho, co by člověk čekal. A pak ještě upozorňuje na multikolinearitu religiozity se státem. Tohle ukazuje, že autor rozumí datům, ne jen tlačítkům ve Statistice. Co bych vytknul: chybí mi test overdisperze. Když použiju Poisson, měl bych ověřit, jestli variance nepřekračuje střední hodnotu, jinak by byl lepší negativně-binomický model. A limit s NCHILD (děti v domácnosti vs. celková plodnost) je zmíněný, ale mohl být řešený analyticky – třeba omezit vzorek na lidi 25–45 let. Taky tam je jeden překlep („náboženskéhon"). Celkově ale nejsilnější zpráva, komplexní a promyšlená.
• Oceňuji originalitu tématu. Volba poissonovy regrese je dle mě velmi špatná, jelikož data NCHILD rozhodně nemají poissonovo rozdělení. Grafy mi připadaly ve většině případů nadbytečné a někdy nešťastně zvolené. Zpráva je nadměrně rozsáhlá a nepříliš čtivá. Na druhou stranu velice cením interperetaci výsledků.
• Metodika je kvalitní, ale didakticky je text poněkud složitější a interpretace některých výsledků méně intuitivní.
• Oceňuji rozsah analýzy a grafické zpracování. V textu chybí ověření předpokladů použitých testů. Tvrzení o Poissonově rozdělení proměnné NCHILD není doloženo a není vysvětlena ani standardizace binární proměnné pohlaví. Interpretace v diskusi i závěru místy přesahuje data (např. úvahy o odrostlých dětech či porodnosti), ačkoliv nejsou přímo podloženy jinými výzkumy či daty. Autor zmiňuje multikolinearitu náboženství se státem, ale krom upozornění je neřešena (např. vyřazení proměnné, udělání více modelů). Pozitivně hodnotím uvedení statistiky Pillai´s Trace u MANOVY , nicméně následná interpretace se opírá o t-testy. Text by byl přehlednější při oddělení deskriptivy a t-testů, chybí odkazy na obrázky, takže jejich role není tak jasná. Poissonovská regrese je zvolena přiměřeně, avšak postrádám ukazatele kvality modelu a výše zmíněné ověření předpokladů.