Relatório final

Aluno: Luiz Sergio Pompeu Alves Filho

Matrícula: 0126015835-35M

Dados: “oxy .csv”

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: 117
## Columns: 5
## $ session_id  <chr> "2462516", "2466207", "2467505", "2468479", "2468498", "2468562", "247061…
## $ referrer    <chr> "oxy", "oxy", "oxy", "oxy", "oxy", "oxy", "oxy", "oxy", "oxy", "oxy", "ox…
## $ sex         <ord> f, m, f, f, m, f, m, f, f, f, f, m, f, f, f, f, f, f, m, f, f, f, f, f, f…
## $ d_art       <dbl> 0.09425219, 0.84175966, 0.92088470, 1.11716849, 0.78889187, 1.04122043, 0…
## $ iat_exclude <chr> "Include", "Include", "Include", "Include", "Include", "Include", "Includ…

Parte 1

Abaixo, é feita a análise descritiva dos dados amostrais coletados do dataset “oxy .csv”, a qual descreve uma amostra coletada na Universidade Ocidenta, localizada em Los Angeles, que busca saber se mulheres possuem uma atitude mais negativa para com áreas relacionadas à matemática do que os homes, sumarizando o comportamento da associação implícita (IAT) através das estatísticas de tendência central (média) e de dispersão (desvio padrão) separadas por sexo.

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

iat %>% 
  group_by(sex) %>% 
  summarise(
    media = mean(d_art, na.rm = TRUE),
    desvio_padrao = sd(d_art, na.rm = TRUE),
    N = n()
  )

## # A tibble: 2 × 4
##   sex   media desvio_padrao     N
##   <ord> <dbl>         <dbl> <int>
## 1 m     0.265         0.529    32
## 2 f     0.584         0.514    85

Conclusão

Considerando os dados de “oxy .csv”, em média, as mulheres que participaram do experimento tiveram uma associação implícita (medida pelo IAT) com a matemática positiva e média (média 0.58, desv. padrão 0.51, N = 85). Homens tiveram uma associação positiva com a matemática, portanto menor que a das mulheres (média 0.26, desv. padrão 0.53, N = 32). Houve portanto uma considerável diferença entre homens e mulheres (diferença das médias 0.32). A partir desta amostra, as mulheres têm uma associação contra a matemática mais forte que a dos homens, com uma diferença observada de 0.32 pontos.

Parte 2

Abaixo, é realizada a inferência através de intervalos de confiança (95%) baseados na distribuição t de Student tanto para as estimativas de cada grupo quanto para a diferença entre as médias.

iat %>% 
  group_by(sex) %>% 
  summarise(
    media = mean(d_art, na.rm = TRUE),
    desvio_padrao = sd(d_art, na.rm = TRUE),
    N = n(),
    erro_padrao = desvio_padrao / sqrt(N),
    t_critico = qt(0.975, df = N - 1),
    ic_inferior = media - (t_critico * erro_padrao),
    ic_superior = media + (t_critico * erro_padrao)
  )

## # A tibble: 2 × 8
##   sex   media desvio_padrao     N erro_padrao t_critico ic_inferior ic_superior
##   <ord> <dbl>         <dbl> <int>       <dbl>     <dbl>       <dbl>       <dbl>
## 1 m     0.265         0.529    32      0.0935      2.04      0.0741       0.455
## 2 f     0.584         0.514    85      0.0558      1.99      0.473        0.695

teste_t = t.test(d_art ~ sex, data = iat, conf.level = 0.95)
ci = broom::tidy(teste_t)

p1 = iat %>% 
    ggplot(aes(x = sex, y = d_art)) +
    geom_quasirandom(width = .1, alpha = 0.6) + 
    stat_summary(geom = "point", fun = "mean", color = "red", size = 5) +
    labs(title = "Distribuição Amostral", y = "IAT d_art")

p2 = ci %>%
    ggplot(aes(
        x = "Homens - Mulheres",
        y = estimate,
        ymin = conf.low,
        ymax = conf.high
    )) +
    geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "gray50") +
    geom_pointrange(size = 1) + 
    ylim(-1, 1) + 
    labs(title = "IC da Diferença (95%)",
         x = "Comparação", 
         y = "Diferença (IAT)")

library(gridExtra)
grid.arrange(p1, p2, ncol = 2)

Conclusão

Em média, as mulheres que participaram do experimento tiveram uma associação implícita (medida pelo IAT) com a matemática positiva e média (média 0.58, desv. padrão 0.51, N = 85). Homens tiveram uma associação positiva com a matemática, portanto menor que a das mulheres (média 0.26, desv. padrão 0.53, N = 32). Houve portanto uma considerável diferença entre homens e mulheres (diferença das médias -0.32, 95% CI [-0.53, -0.11]). A partir desta amostra, estimamos que as mulheres possuem uma associação contra a matemática (e a favor das artes) significativamente maior do que os homens na população, dado que o intervalo de confiança de 95% para a diferença entre as médias não inclui o valor zero, confirmando a relevância estatística do efeito observado.