###                                                                                                                   ###
###                                               S4_Zadání                                                           ###
###                                                                                                                   ###


# V tomto úkolu budete pracovat s datovým souborem DataSelfEsteemSample. 
# Pro více informací o povaze dat si otevřte soubor "codebook", který se rovněž nachází ve studijních materiálech kurzu. 
# Vždy reportujte kód, který jste použili.

# Načtěte data a pojmenujte proměnné v souladu s codebookem.
# Pozor! Chybějící data jsou v souboru označena hodnotou "0" a "NA.
# Hodnoty "0" změňte příkazem na "NA". 
# (pokud si nevíte rady, navštivte: http://stackoverflow.com/questions/11036989/replace-all-0-values-to-na)

# Očištěte datový soubor o všechny chybějící hodnoty.

# Statisticky popište proměnné "gender", "age" a "source". 
# U nominálních proměnných konstatujte relativní a absolutní četnost jednotlivých kategorií 
# (např. kolik a jaký podíl je mužů a žen).
# U proměnné věk pracujte s běžně užívanými ukazateli pro popis proměnné kardinální úrovně měření:
# minimum, směrodatná odchylka, průměr, median, maximum.

# Z proměnných Q1 až Q10 vytvořte novou proměnnou, nazvanou QSum, 
# která bude prostým součtem všech položek pro každého respondenta (tj. sumační index).
# Statisticky popište výše uvedenou proměnnou.

# Na základě histogramu a qqplotu ověřte normalitu rozložení dat proměnné QSum.
# Doplňte informace z grafů podklady v podobě popisných statistik (průměr etc.) a interpretujte rozložení proměnné.

# Proveďte Welchův t-test (například skrze argument "var.equal = FALSE" v rámci funkce t.test) 
# srovnávající průměrné skóre v proměnné "QSum" mezi muži a ženami. 
# Před provedením samotného t-testu ověřte Levenovým F-testem homogenitu rozptylu u obou kategorií proměnné "gender".

# Vypočtěte velikost účinku včetně intervalu spolehlivosti této velikosti.
# Interpretujte identifikovanou velikost účinku.

# Zjistěte, zda pohlaví respondentů nesouvisel s tím, jakou platformu volili pro vstup do dotazníku 
# (Front page of personality test website, Google search nebo other).
# Nejprve skrze balíček CrossTable vygenerujte kontingenční tabulky včetně relativních četností (pro řádky a sloupce).
# Poté proveďte chí-kvadrát pro ověření souvislosti těchto dvou proměnných. 
# V neposlední řadě zvolte příslušný ukazatel velikosti účinku.
# Stručně interpretujte výsledky provedené analýzy.

# Autor baterie se domníval, že všechny položky mají tvořit jeden konstrukt, totiž Self-Esteem. 
# Jedním z předpokladů takového konstatování je to, že spolu souvisejí jednotlivé položky.
# Ověřte tento předpoklad skrze korelační matici zobrazující míru souvislosti mezi jednotlivými proměnnými (Pearsonovo r),
# ale též hodnotu "p" po provedení statistické korekce kvůli zvýšenému riziku chyby I. typu.
# Řekli byste na základě této analýzy, že se jedná o položky spadající pod stejný konstrukt?