Game Addiction

Предисловие

В общих словах

Этот проект был выполнен мной в рамках учебной дисциплины. Нам предоставлили данные и дали свободу работы с ними. Я выбрал датасет по игровой зависимости. Его собрал один из ютуберов, в прошлом психолог. Датасет крупный. Однако проблема в том, что он был грязноват + одна из самых ценных частей (опросник) была составлена интуитивно, без научной опробации

Основные гипотезы

1. У подростков (13-17 лет) и молодых взрослых (18-22) наблюдается повышение баллов по опроснику
2. У игроков, играющих больше игр в неделю, наблюдается повышение баллов по опроснику
3. У игроков с высоким актуальным рейтингом наблюдается повышение баллов по опроснику
4. В возрастных группах 18+ связь между количеством игр в неделю и вовлеченностью усиливается

Дополнительные гипотезы

1. На основании ответов на вопросы об отношении к игре можно кластеризовать игроков
2. Эти класстеры будут различаться по возрасту, вовлечённости в игру, часам в игре, рейтингу

Используемые библиотеки

• library(tidyverse) — пайплайны и тиблы
• library(pwr) — анализ мощности
• library(emmeans) — попарные сравнения
• library(rempsyc) — вывод таблиц
• library(broom) — вывод таблиц
• library(flextable) — вывод таблиц
• library(apaTables) — вывод таблиц
• library(rempsyc) — вывод таблиц
• library(poLCA) — кластеризация
• library(ez) — фреквентистская анова
• library(BayesFactor) — байесовская анова

Game_addiction_prep

Общее

Это файл, где я почистил данные: привёл к нужным форматам, удалил строки с пропусками и некорретно заполненными пунктами (подробнее в комментариях), удалено было 15% данных. Терпимо, часть данных можно было бы спасти, но я не посчитал это оправданным

Легенда

• time — Отметка времени

• ID — Id

• sex — Пол (М - 2, Ж - 1)

• age — Возраст

• max_rating — Максимальный рейтинг в Доте

• current_rating — Рейтинг в доте на данный момент

• hours_in_game — Количество часов в игре (хотя бы примерное)

• g_w — Какое количество игр в среднем ты играешь в неделю?

• pas01 — У меня ухудшается настроение, если я долго не играю в Доту 2

• pas02 — Почти все свое свободное время я трачу на Доту 2

• pas03 — Я часто играю больше, чем нужно, так как не могу остановиться (регаю новую игру)

• pas04 — Когда я играю в Доту я полностью над ней сосредоточен (не играю "фо фан")

• pas05 — С каждой неделей/месяцем я провожу в Доте все больше времени, чем раньше

• pas06 — Я часто регаю некст игру несмотря на дискомфорт (я могу играть голодный, не выспавшийся, в плохом самочувствии и т.д.)

• pas07 — Я не рассказываю семье/друзьям о количестве часов, которое я провожу в Доте

• pas08 — Дота позволяет мне забыть о стрессе и жизненных проблемах ирл

• pas09 — Из-за количества часов, проводимых в игре я хуже учусь/работаю/выполняю иные задачи

• rel01 — Каждую игру в доте я играю на победу

• rel02 — Я часто играю в доту фо фан - мне интересен сам процесс игры (пробую разные сборки, новых героев, связки и тд)

• rel03 — Если мне откровенно руинят игру тиммейты, я могу заруинить им в ответ

• rel04 — Я могу ливнуть из игры/встать в амулет, если что-то идет не так

• rel05 — У меня есть конкретная цель - апнуть птсы (например: взять 6к mmr или медаль властелина/дивайна/титана)

• rel06 — Я играю в доту для того, чтобы побеждать

• rel07 — В доте слишком многое зависит не от меня и моей игры

• rel08 — Если я проигрываю, то это чаще всего связано с плохой игрой тиммейтов

• rel09 — Если бы у меня была сильная команда в каждой игре, я бы почти не проигрывал

• rel10 — Мой возможный птс намного больше, чем мой актуальный

• rel11 — Я долгое время сижу на одном и том же рейтинге без видимого прогресса

• rel12 — У меня часто пропадает желание играть, когда мои тиммейты играют плохо

• rel13 — MMR - это всего лишь цифра, она не показывает реальный скилл игрока

• heroes_3 — Напиши трех героев, на которых у тебя сыграно больше всего игр, количество и винрейт на этих персонажах (например: Пудж, 152 игры, 56%):

• a_g — Возрастная группа (я перешёл к порядковой шкале, потому что гипотезы были связаны с влиянием возрастной группы именно)

• pas_total — итоговый бал по шкале вовлечённости

Game_addiciton_main

В двух словах

В этом файле я тестирую основные гипотезы + делаю обзор данных. Основные гипотезы проверяю линейными реггрессиями + потом смотрю попарное сравнение

Эксплаторный анализ

Смотрю распредления переменных зависимых и независимых. Строю графики красивые

Анализ основных гипотез

Пробрую разные линейные модельки, проверяю допущения, строю графики, провожу попарные сравнения. Потом ещё оформляю таблички по Apa. Считаю мощность итоговую

Итоги

Первые две гипотезы подтвердились, вторые две нет

Game_addiction_additional

В двух словах

Разбил на классы, использовал классы, чтобы посмотреть отличаются ли они по возрасту (гипотеза об "агро-школьниках") и по некоторым игровым особенностям

Кластеризация

Использовал LCA. Перевёл ответы от шкалы в 5 баллов в 3-ёхбальную, чтобы потом проще было интерпретировать

Байесовская анова

Решил потренироваться в Байесовской статистике + сравнил с результатами фреквентисткой ановы