Análise de uma replicação

iat = read_csv(here::here(params$arquivo_dados), col_types = "cccdc")
iat = iat %>% 
    mutate(sex = factor(sex, levels = c("m", "f"), ordered = TRUE))
glimpse(iat)

## Rows: 165
## Columns: 5
## $ session_id  <chr> "2435230", "2435236", "2435237", "2435239", "2435240", "24…
## $ referrer    <chr> "swpson", "swpson", "swpson", "swpson", "swpson", "swpson"…
## $ sex         <ord> f, f, m, f, f, f, f, f, f, f, f, f, f, m, f, f, f, f, f, f…
## $ d_art       <dbl> 0.39171550, 1.00715226, 0.26248436, 0.64749897, 0.58174417…
## $ iat_exclude <chr> "Include", "Include", "Include", "Include", "Include", "In…

iat %>%
    ggplot(aes(x = d_art, fill = sex)) +
    geom_histogram(binwidth = .2, alpha = .5, color = "black") +
    geom_rug() +
    facet_grid(sex ~ ., scales = "free_y") + 
    theme(legend.position = "None")

iat %>% 
    ggplot(aes(x = sex, y = d_art)) + 
    geom_quasirandom(width = .1)

iat %>% 
    ggplot(aes(x = sex, y = d_art)) + 
    geom_quasirandom(width = .1) + 
    stat_summary(geom = "point", fun.y = "mean", color = "red", size = 5)

## Warning: The `fun.y` argument of `stat_summary()` is deprecated as of ggplot2 3.3.0.
## ℹ Please use the `fun` argument instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

Qual a diferença na amostra

iat %>%
  group_by(sex) %>%
  summarise(media = mean(d_art),
            desvio_padrao = sd(d_art),
            quantidade = n())

## # A tibble: 2 × 4
##   sex   media desvio_padrao quantidade
##   <ord> <dbl>         <dbl>      <int>
## 1 m     0.238         0.515         53
## 2 f     0.508         0.433        112

agrupado = iat %>% 
        group_by(sex) %>% 
        summarise(media = mean(d_art))
    m = agrupado %>% filter(sex == "m") %>% pull(media)
    f = agrupado %>% filter(sex == "f") %>% pull(media)
m - f

## [1] -0.2696448

Conclusão

Considerando os dados de SDSU, em média, as mulheres que participaram do experimento tiveram uma associação implícita (medida pelo IAT) com a matemárica negativa e fraca (média 0.467, desv. padrão 0.547, N = 38). Homens tiveram uma associação negativa com a matemática, portanto menor que a das mulheres (média 0.224, desv. padrão 0.485, N = 117). Houve portanto uma considerável diferença entre homens e mulheres (diferença das médias -0.243).

Considerando os dados de SWPSON, em média, as mulheres que participaram do experimento tiveram uma associação implícita (medida pelo IAT) com a matemárica negativa e fraca (média 0.508, desv. padrão 0.433, N = 112). Homens tiveram uma associação negativa com a matemática, portanto menor que a das mulheres (média 0.238, desv. padrão 0.515, N = 53). Houve portanto uma considerável diferença entre homens e mulheres (diferença das médias -0.270).

Analisando dois dados diferentes, um com maior presença de mulheres, e o outro com maior presença de homens, podemos ver que essa quantidade não afeta o resultado que mostra que os homens tem uma menor afeição por artes, enquanto as mulheres são mais proximas a arte do que a matematica.

Exemplos de possíveis conclusões para completar

mulheres têm uma associação negativa consideravelmente mais forte, com uma diferença dee 0.7 na escala IAT, o suficiente para diferenciar uma associação neutra de uma muito forte contra a matemática.
mulheres têm uma associação negativa mais forte, porém essa diferença é pequena, e não é relevante na prática.

Análise de uma replicação

Sobre IAT

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