депрессия от учебы
вводная часть
Депрессия является одним из самых распространённых психических состояний современности: по разным оценкам, ей подвержены около 5–6% взрослого населения мира, а в течение жизни с депрессивными эпизодами сталкивается значительно большее число людей. Существенную роль в её развитии играют социальные факторы — давление работы, учебная нагрузка, хронический стресс и чувство несоответствия ожиданиям.
Я столкнулась с трудностями и стрессом в учебе и поэтому я решила проанализировать какие факторы влияют на мое эмоциональное состояние.
Для проекта был выбран датасет с характеристиками людей с депрессиями. Датасет содержит количественные параметры о том, что влияет на депрессивное состояние студентов
Для поиска данных я использовала ресурс Kaggle, предоставляющий открытые наборы данных.
типы графиков
Мною были выбраны следующие графики:
1. Круговая диаграмма распределения по полу Позволяет показать структуру выборки и выявить гендерные различия в представленности студентов. 2. Столбчатая диаграмма депрессии по полу Демонстрирует различия в распространённости депрессии между мужчинами и женщинами, подчёркивая социальные и психологические аспекты учебного давления. 3. Тепловая карта корреляционной матрицы Используется для выявления взаимосвязей между академическим давлением, количеством учебных часов, удовлетворённостью и другими количественными показателями. Эта визуализация показывает, какие факторы наиболее тесно связаны с депрессивным состоянием. 4. Гистограмма рабочих/учебных часов Отражает распределение учебной нагрузки и позволяет увидеть, как чрезмерное количество часов становится потенциальным источником хронического стресса.
Мне кажется, такой набор типов графиков помогает показать изучающий и объясняющий формат визуализации данных.
этапы работы
Для начала нужно подготовиться к созданию графиков.
Моим первым шагом стала загрузка CSV-файла и начальное знакомство со структурой данных.
загрузка CSV-файла
начальный анализ данных
График 1
Сначала нужно распределить всех опрошенных по полу, благодаря этому мы поймем в каком соотношении представлены мужчины и женщины
круговая диаграмма
Первый код выводит круговую диаграмму, которая показывает, что число опрошенных мужчин превышает число женщин
Распределение по полу
График 2
столбчатая диаграмма
Следующим шагом стал анализ количества мужчин и женщин с депрессией. График помог определить, что мужчины страдают депрессией в большей степени
Депрессия по полу
График 3
корреляционная матрица
Благодаря корреляционной матрице мы можем сделать вывод, что рабочая нагрузка является одним из ключевых факторов психологического состояния студентов. Так же можно сказать, что студенты с высокой учебной нагрузкой чаще испытывают финансовые трудности, что влияет на риск депрессии. Можно увидеть, что снижение удовлетворенности учебой тоже является одним из источников эмоционального выгорания.
Нейтральными факторами стали: возраст, оценки, сон.
корреляционная матрица
корреляционная матрица
корреляционная матрица
График 4
столбчатая диаграмма
В конце важно было провести более точный анализ того как количество рабочих часов влияет на депрессивное состояние. Из столбчатой диаграммы становиться понятно, что чем больше нагрузка, тем больше вероятность того, что студент будет склонен к депрессии.
столбчатая диаграмма
Заключение
Проект показывает, что депрессия, связанная с учёбой, является не частным случаем, а структурным эффектом образовательной системы. Исходя из анализа данных, можно сказать, что мужчины страдают депрессией чаще, чем женщины. Преимущественно это проявляется у тех, кто работает от 8 часов и выше. Иными важными факторами развития депрессии так же являются: удовлетворенность учебой и внеучебная нагрузка
В результате депрессия предстает не только как медицинский или психологический диагноз, но и как форма реакции человека на постоянную трату энергии в учебных целях и отсутствие при этом свободного времени.
Описание применения генеративных моделей
Chat GPT использовался в целях повышения качества используемых кодов
