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: 80
## Columns: 5
## $ session_id  <chr> "2430718", "2430722", "2430809", "2430815", "2430817", "24…
## $ referrer    <chr> "charles", "charles", "charles", "charles", "charles", "ch…
## $ sex         <ord> m, f, f, f, f, f, f, f, f, f, m, f, f, f, f, m, f, m, f, f…
## $ d_art       <dbl> 0.97678057, 0.92033888, 1.18732483, 1.36211139, 1.05197469…
## $ iat_exclude <chr> "Include", "Include", "Include", "Include", "Include", "In…

iat %>%
  ggplot(aes(x = d_art, fill = sex, color = sex)) +
  geom_histogram(binwidth = .2, alpha = .4, boundary = 0) +
  geom_rug() +
  facet_grid(sex ~ ., scales = "free_y") +
  labs(title = "Distribuição de d_art") + 
  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 = "mean", color = "red", size = 5) + 
  labs(title = "Distribuição e média (ponto vermelho) de d_art na amostra")

Qual a diferença na amostra

agrupado = iat %>% 
    group_by(sex) %>% 
    summarise(media = mean(d_art), 
              .groups = "drop")

agrupado

## # A tibble: 2 × 2
##   sex   media
##   <ord> <dbl>
## 1 m     0.340
## 2 f     0.735

m = agrupado %>% filter(sex == "m") %>% pull(media)
f = agrupado %>% filter(sex == "f") %>% pull(media)
m - f

## [1] -0.394923

Comparação via ICs

library(boot)

theta <- function(d, i) {
    agrupado = d %>% 
        slice(i) %>% 
        group_by(sex) %>% 
        summarise(media = mean(d_art), .groups = "drop")
    m = agrupado %>% filter(sex == "m") %>% pull(media)
    f = agrupado %>% filter(sex == "f") %>% pull(media)
    m - f
}

booted <- boot(data = iat, 
               statistic = theta, 
               R = 2000)

ci = tidy(booted, 
          conf.level = .95,
          conf.method = "bca",
          conf.int = TRUE)

glimpse(ci)

## Rows: 1
## Columns: 5
## $ statistic <dbl> -0.394923
## $ bias      <dbl> 0.0009134011
## $ std.error <dbl> 0.108138
## $ conf.low  <dbl> -0.6064252
## $ conf.high <dbl> -0.1692561

ci %>%
    ggplot(aes(
        x = "",
        y = statistic,
        ymin = conf.low,
        ymax = conf.high
    )) +
    geom_pointrange() +
    geom_point(size = 3) + 
    scale_y_continuous(limits = c(-1.5, 1.5)) + 
    labs(x = "Diferença das médias", 
         y = "IAT homens - mulheres")

p1 = iat %>% 
    ggplot(aes(x = sex, y = d_art)) +
    geom_quasirandom(width = .1, alpha = .7) + 
    stat_summary(geom = "point", fun = "mean", color = "red", size = 5)

p2 = ci %>%
    ggplot(aes(
        x = "",
        y = statistic,
        ymin = conf.low,
        ymax = conf.high
    )) +
    geom_pointrange() +
    geom_point(size = 3) + 
    ylim(-1, 1) + 
    labs(x = "Diferença", 
         y = "IAT homens - mulheres")

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 negativa e mais forte, com média de 0.735132 o que significa que elas tem preferência por Arte à matemática. Analisando o gráfico de pontos, vemos qu apenas 3 mulheres possuem valores negativos, ou seja, apenas 3 possuem preferência por matemática. Homens tiveram uma associação também mais negativa com a matemática, indicando que também preferem Arte à matemática. Porém, menor que a das mulheres, com média de 0.340209. Houve uma considerável diferença entre homens e mulheres, com um valor de mais de 0.3. No gráfico, podemos verificar que o intervalo de confiança está totalmente em números negativos. Isso se dá porque a média masculina é menor que a feminina. O intervalo de confiança mostra que realmente os homens preferem mais matemática do que as mulheres, já que ele está totalmente inserido em valores negativos. O interessante nessa observação é que, analisando o gráfico de pontos, o numero de homens que preferem matemática em relação ao número de mulheres nem é grande. O que influencia fortemente nesse valor é justamente a amostra masculina que, apesar de ser menor e sua maioria preferir Arte, possui valor negativo e concentração de pontos maior em números negativos que mulheres, fazendo com que a preferencia masculina em matemática seja maior que a feminina. Os dados de nosso experimento portanto apontam que, nessa universidade, mulheres têm uma associação negativa consideravelmente mais forte e homens também têm uma associação negativa mais forte, porém, comparando os dois gêneros, homens podem ter atitudes negativas moderadamente mais fortes mas, em média, ainda preferem Artes.

Análise de uma replicação

Referências para interpretar o IAT