Vícerozměrné statistické metody - detail zprávy #714

Faktory ovlivňující průběh onemocnění COVID-19: Analýza pomocí binomiální logistické regrese

Michaela Pěronková, 11. 03. 2026

Data: Pro účely této práce byl využit sekundární anonymizovaný dataset připravený pro výukové účely statistické analýzy.

V práci se vyskytuje: Log. regrese

Udělená slovní hodnocení

• nejsilnějším bodem je precizní interpretace poměru šancí (Odds Ratio), kdy autor jasně doložil, že obezita zvyšuje pravděpodobnost závažného průběhu
• Chvíli mi trvalo se v práci zorientovat, některé části působily lehce nepřehledně, možná by mi pomohlo lepší vysvětlení výsledků. Zajímavá je i originální grafika práce, což může být pro studenty při čtení více zpráv osvěžující.
• Rozdělení do kategorií(1,2,3 u věku a BMI) je značně matoucí, jelikož vysvětlení kategorií je prezentováno až v následující kapitole po deskriptivních údajích souboru. Dále není přímo přiřazená 1 např. k určité věkové kategorii, takže čtenář si nemůže být jistý, že dělení pochopil správně a ne opačně. V práci také chybí popsání min. a max. věku, takže kategorie do 25 a 40+ jsou dost vágní, jelikož 40+ může znamenat např. průměrný věk 65 nebo 45, což by značně měnilo význam prezentovaných výsledků. Grafy by měly být v textu a ne jen v datasetu, aby čtenář nemusel proklikávat mezi 2 soubory. Bylo by také do příště vhodné uvést v práci zdroj datasetu.
• Správně použitý multivariační model. Text je přehledný a srozumitelný, ale nepřináší něco navíc.