1 Wstęp

Niniejszy raport przedstawia wyniki analizy statystycznej dotyczącej wpływu mediów społecznościowych na wiedzę i zachowania żywieniowe. Analiza opiera się na testowaniu szeregu hipotez badawczych.

2 Przygotowanie danych

Wczytano 33 obserwacji.

3 Statystyki Opisowe (Rozdział 3)

3.1 Rozkład częstości zmiennych jakościowych

Poziom Wiedzy (częstości):
Poziom Wiedzy
Var1 Freq
Dobry 7
Dostateczny 23
Niedostateczny 3
Płeć (częstości):
Płeć
Var1 Freq
kobieta 10
mężczyzna 23
Kategoria BMI (częstości):
Kategoria BMI
Var1 Freq
Nadwaga 11
Niedowaga 1
Norma 20
Otyłość 1

3.2 Statystyki opisowe zmiennych ilościowych

Statystyki opisowe
vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
Wiek 1 33 21.879 6.590 23.000 21.926 2.965 -1.000 47.000 48.000 0.365 7.885 1.147
BMI 2 33 23.973 3.006 24.024 23.918 3.544 16.515 30.694 14.179 0.045 -0.152 0.523
Wiedza_Punkty 3 33 13.424 4.576 13.000 13.259 2.965 4.000 24.000 20.000 0.349 -0.006 0.797
Dieta_pHDI 4 33 4.542 2.281 3.760 4.390 1.779 1.180 10.140 8.960 0.595 -0.628 0.397

3.3 Wizualizacja rozkładów

4 Porównanie Dwóch Grup (Rozdział 4)

Pytanie badawcze: Czy Kobiety i Mężczyźni różnią się poziomem wiedzy?

Test normalności rozkładu w grupach (Shapiro-Wilk):
Test Shapiro-Wilka
METR_Plec variable statistic p
kobieta KNOW_Wynik_Suma 0.960 0.781
mężczyzna KNOW_Wynik_Suma 0.958 0.419
Test jednorodności wariancji (Levene):
Test Levene’a
statistic p.value df df.residual
2.298 0.14 1 31
Test U Manna-Whitneya (nieparametryczny):
Test Manna-Whitneya
statistic p.value method alternative
112.5 0.937 Wilcoxon rank sum test with continuity correction two.sided

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

5 Porównanie Wielu Grup (Rozdział 5)

Pytanie badawcze: Czy wykształcenie wpływa na BMI?

Test Kruskala-Wallisa
statistic p.value parameter method
9.599 0.022 3 Kruskal-Wallis rank sum test

Wynik istotny statystycznie (p < 0.05)

Wynik istotny - Test Dunna:
Test Dunna (Post-hoc)
.y. group1 group2 n1 n2 statistic p p.adj p.adj.signif
METR_BMI Podstawowe Średnie (ogólne lub techniczne) 3 13 -1.797 0.072 0.362 ns
METR_BMI Podstawowe Wyższe (licencjat, studia inżynierskie, magisterskie) 3 15 -0.104 0.918 1.000 ns
METR_BMI Podstawowe Zasadnicze zawodowe 3 2 0.009 0.992 1.000 ns
METR_BMI Średnie (ogólne lub techniczne) Wyższe (licencjat, studia inżynierskie, magisterskie) 13 15 2.865 0.004 0.025
METR_BMI Średnie (ogólne lub techniczne) Zasadnicze zawodowe 13 2 1.527 0.127 0.507 ns
METR_BMI Wyższe (licencjat, studia inżynierskie, magisterskie) Zasadnicze zawodowe 15 2 0.098 0.922 1.000 ns

6 Ocena Zależności (Rozdział 6)

6.1 Z zależność zmiennych jakościowych (Chi-Kwadrat)

Pytanie: Czy poziom wiedzy zależy od kategorii BMI?

Tabela krzyżowa
Nadwaga Niedowaga Norma Otyłość
Dobry 2 0 5 0
Dostateczny 8 1 13 1
Niedostateczny 1 0 2 0
Test Chi-Kwadrat
statistic p.value parameter method
1.148 0.979 6 Pearson’s Chi-squared test

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

UWAGA: Niektóre oczekiwane liczebności < 5. Wynik może być niedokładny.

6.2 Korelacje zmiennych ilościowych

Macierz Korelacji (Spearman)
Wiek BMI Wiedza Dieta Czas_SM
Wiek 1.000 0.268 0.246 0.291 -0.282
BMI 0.268 1.000 -0.023 0.225 -0.244
Wiedza 0.246 -0.023 1.000 0.284 -0.149
Dieta 0.291 0.225 0.284 1.000 -0.255
Czas_SM -0.282 -0.244 -0.149 -0.255 1.000

7 Regresja Liniowa (Rozdział 7)

Model: BMI ~ Wiek + Czas w SM + Wiedza

Współczynniki modelu:
Współczynniki regresji
term estimate std.error statistic p.value
(Intercept) 24.528 2.809 8.732 0.000
METR_Wiek 0.085 0.088 0.969 0.341
SM_Czas_Liczbowo -0.487 0.416 -1.172 0.251
KNOW_Wynik_Suma -0.077 0.119 -0.651 0.520
Podsumowanie modelu (R2, F-statistic):
Statystyki modelu
r.squared adj.r.squared statistic p.value df nobs
0.112 0.02 1.222 0.319 3 33
Współczynniki VIF (współliniowość > 5 jest problemem):
VIF
VIF
METR_Wiek 1.218
SM_Czas_Liczbowo 1.146
KNOW_Wynik_Suma 1.068

8 Testowanie Hipotez Szczegółowych (H1-H24)

8.1 H1: Wykształcenie żywieniowe influencera wpływa na poziom zaufania

Zmienna: SM_Zaufanie_Wyksztalcenie

H1: Zaufanie vs poziom neutralny (3)
estimate statistic p.value parameter conf.low conf.high method alternative
3.545 3.226 0.003 32 3.201 3.89 One Sample t-test two.sided

Wynik bardzo istotny statystycznie (p < 0.01)

8.2 H2: Osoby sprawdzające kwalifikacje mają wyższą wiedzę

H2: Wiedza vs Sprawdzanie kwalifikacji
statistic p.value method alternative
49 0.372 Wilcoxon rank sum test with continuity correction two.sided

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

8.3 H3: Czas w social media koreluje z zaufaniem do influencerów

H3: Korelacja Czas w SM vs Zaufanie
estimate statistic p.value method alternative
0.177 4922.722 0.323 Spearman’s rank correlation rho two.sided

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

Współczynnik korelacji rho = 0.177

8.4 H4: Sprawdzający kwalifikacje mają wyższy poziom krytycznego myślenia

H4: Krytyczne myślenie vs Sprawdzanie kwalifikacji
statistic p.value method alternative
69 0.78 Wilcoxon rank sum test with continuity correction two.sided

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

8.5 H5: Wykształcenie koreluje z częstotliwością weryfikacji informacji

H5: Wykształcenie vs Weryfikacja
statistic p.value parameter method
3.116 0.374 3 Kruskal-Wallis rank sum test

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

8.6 H6: Czas w SM negatywnie koreluje z weryfikacją informacji

H6: Czas w SM vs Weryfikacja
estimate statistic p.value method alternative
-0.397 8357.176 0.022 Spearman’s rank correlation rho two.sided

Wynik istotny statystycznie (p < 0.05)

Rho = -0.397

8.7 H7: Obserwujący influencerów częściej wdrażają zalecenia żywieniowe

H7: Wdrażanie zaleceń vs Obserwowanie
statistic p.value method alternative
47.5 0.804 Wilcoxon rank sum test with continuity correction two.sided

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

8.8 H8: Pararelacja społeczna koreluje z wdrażaniem zaleceń

H8: Pararelacja vs Wdrażanie
estimate statistic p.value method alternative
0.445 3028.149 0.011 Spearman’s rank correlation rho two.sided

Wynik istotny statystycznie (p < 0.05)

Rho = 0.445

8.9 H9: Pozytywny wpływ SM koreluje z lepszymi nawykami (wyższe pHDI)

H9: Wpływ SM vs pHDI-10
statistic p.value parameter method
3.749 0.29 3 Kruskal-Wallis rank sum test

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

8.10 H10: Obserwujący influencerów mają wyższą wiedzę żywieniową

H10: Wiedza vs Obserwowanie
statistic p.value method alternative
40.5 0.801 Wilcoxon rank sum test with continuity correction two.sided

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

8.11 H11: Główne źródło wiedzy a poziom wiedzy (SM vs tradycyjne)

H11: Źródło wiedzy vs Wiedza
statistic p.value parameter method
1.229 0.268 1 Kruskal-Wallis rank sum test

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

8.12 H12: Predyktory wiedzy (Wykształcenie vs Źródło)

H12: Model regresji wiedzy
term estimate std.error statistic p.value
(Intercept) 12.235 1.098 11.144 0.000
METR_Wyksztalcenie_BinaryWyższe 2.298 1.604 1.433 0.162
SM_Zrodlo_KategoriaTradycyjne 4.765 4.658 1.023 0.315
Statystyki modelu H12
r.squared adj.r.squared statistic p.value
0.082 0.021 1.348 0.275

8.13 H13: Pararelacja społeczna koreluje z zaufaniem

H13: Pararelacja vs Zaufanie
estimate statistic p.value method alternative
0.321 4065.175 0.069 Spearman’s rank correlation rho two.sided

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

8.14 H14: Płeć vs pararelacja społeczna

H14: Płeć vs Pararelacja
statistic p.value method alternative
122 0.796 Wilcoxon rank sum test with continuity correction two.sided

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

8.15 H15: Wykształcenie a rozpoznawanie manipulacji

H15: Wykształcenie vs Rozp. Manipulacji
statistic p.value parameter method
NaN NaN 3 Kruskal-Wallis rank sum test

Brak danych

8.16 H16-H18: Hipotezy pominięte

Uwaga: W oryginalnym skrypcie brak definicji hipotez 16, 17 i 18.

8.17 H19: Wiek vs zaufanie do influencerów

H19: Wiek vs Zaufanie
estimate statistic p.value method alternative
-0.108 6627.331 0.552 Spearman’s rank correlation rho two.sided

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

8.18 H20: Płeć vs zaufanie do influencerów

H20: Płeć vs Zaufanie
statistic p.value method alternative
128 0.599 Wilcoxon rank sum test with continuity correction two.sided

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

8.19 H21: Zaufanie vs zakup produktu

H21: Zaufanie vs Zakupi produktu
statistic p.value parameter method
7.408 0.06 3 Kruskal-Wallis rank sum test

Wynik nieistotny statystycznie (p >= 0.05)

8.20 H22: Czas w SM vs zakup produktu

H22: Czas w SM vs Zakup produktu
statistic p.value parameter method
10.467 0.015 3 Kruskal-Wallis rank sum test

Wynik istotny statystycznie (p < 0.05)

8.21 H23: Szkodliwe doświadczenia vs zaufanie

Nie można przeprowadzić testu Wilcoxona: zmienna grupująca ‘SM_Szkodliwa_Zmiana’ nie ma dokładnie 2 poziomów. Wykryte poziomy: [1] “Na pewno nie” “Raczej nie” “Nie wiem” “Chyba tak”

Rozkład liczebności:
Rozkład SM_Szkodliwa_Zmiana
Var1 Freq
Chyba tak 2
Na pewno nie 8
Nie wiem 9
Raczej nie 14

8.22 H24: BMI jako moderator (obserwowanie vs presja)

H24: Model z interakcją
term estimate std.error statistic p.value
(Intercept) 2 0 1.157813e+15 0.000
SM_Obs_Binary NA NA NA NA
METR_BMI 0 0 4.300000e-01 0.696
SM_Obs_Binary:METR_BMI NA NA NA NA
H24: Statystyki modelu
r.squared statistic p.value
0.558 3.782 0.147

9 Macierz korelacji

10 Podsumowanie Końcowe

10.1 Kluczowe wskaźniki

  1. ROZKŁAD POZIOMÓW WIEDZY:

      Dobry    Dostateczny Niedostateczny 
      7             23              3

  2. ŚREDNIE BMI: Średnia: 23.97 (SD: 3.01)

  3. ŚREDNIA WIEDZA: Średnia: 13.42 / 25 pkt

  4. ŚREDNIA DIETA (pHDI-10): Średnia: 4.54

11 Zapis wyników

Pełne wyniki oraz tabela podsumowująca zostały przygotowane do zapisu.

Lista testowanych hipotez
Hipoteza Opis
H1 Wykształcenie influencera -> zaufanie
H2 Sprawdzanie kwalifikacji -> wiedza
H3 Czas SM -> zaufanie (+)
H4 Weryfikacja kwal. -> kryt. myślenie
H5 Wykształcenie -> weryfikacja info
H6 Czas SM -> weryfikacja (-)
H7 Obserwowanie infl. -> wdrażanie
H8 Pararelacja -> wdrażanie
H9 Pozyt. wpływ SM -> lepsza dieta
H10 Obserwowanie -> wiedza
H11 SM vs tradycyjne -> wiedza (brak różnicy)
H12 Wykształcenie vs źródło (predyktor wiedzy)
H13 Pararelacja -> zaufanie
H14 Płeć -> pararelacja (K>M)
H15 Wykształcenie -> rozp. manipulacji
H19 Wiek -> zaufanie (-)
H20 Płeć -> zaufanie
H21 Zaufanie -> zakupy
H22 Czas SM -> zakupy
H23 Szkodliwe dośw. -> zaufanie (-)
H24 BMI moderuje: obs. infl. -> presja