Il dataframe “gatti” contiene dati tratti da una ricerca sulla relazione tra esseri umani e gatti. Sono stati coinvolti sia proprietari di gatti sia persone che non li possiedono (per i più sensibili alle questioni di specie: che ci convivono o o non ci convivono). Di tutti abbiamo informazioni socio – anagrafiche: genere, età, stato civile, livello di istruzione. Sappiamo anche se sono cresciuti con animali domestici (in genere) e se attualmente vivono con un gatto. A tutti è stata somministrata l’Animal Empathy Scale (AES), di cui avete a disposizione solo il punteggio totale: è una scala pensata per l’autovalutazione dell’empatia verso gli animali in genere (a punteggio maggiore corrisponde una maggior empatia). Sono stati inoltre somministrati item, costruiti ad hoc, che richiedevano ai soggetti un’autovalutazione della qualità della propria relazione con i gatti (punteggio da 0 a 15) e della propria empatia verso i gatti (punteggio da 0 a 30). Tutti i soggetti sono stati poi coinvolti in un esperimento di riconoscimento delle intenzioni sottostanti i vocalizzi dei gatti: hanno ascoltato miagolii di gatti raccolti in tre situazioni: alla presentazione di cibo (stimolo piacevole), isolati dentro un trasportino (distress), durante lo spazzolamento (stimolo sociale piacevole). I soggetti dovevano attribuire ogni miagolio a una delle tre situazioni; le loro risposte sono state codificate come “giusto” e sbagliato”, e per ogni soggetto è stato calcolato il numero complessivo di riconoscimenti corretti.

--- altri esercizi su questo dataframe sono proposti nella dispensa---

1) descrivete la struttura del dataframe

2) descrivete la tipologia delle variabili nel dataframe: a quale classe appartengono?

3) create la nuova variabile $gatti_per_sempre, in cui i soggetti che sono cresciuti e vivono co un gatto appartengono alla categoria "animali sempre", mentre i soggetti che sono cresciuti con un animale e non vivono con un gatto, o che non sono cresciuti con un animale ma ora non vivono con un gatto appartengono alla categoria "animali talvolta".

4) la variabile totale $riconoscimenti_corretti dà già, comodamente, il numero complessivo di risposte corrette. Cancellatela dal dataframe. Dopo averla correttamente cancellata, create la nuova variabile $risposte_corrette usando le tre variabili $riconosce_miao_cibo, $riconosce_miao_spazzolamento, $riconosce_miao_isolamento.

6) Descrivete le caratteristiche anagrafiche, di empatia e di autovalutazione della relazione con i gatti del campione complessivo usando sia i grafici sia i descrittori numerici più opportuni a seconda del tipo di variabile.

7) fate la stessa operazione separatamente per chi vive e per chi non vive con un gatto: segnalate nei commenti se trovate discrepanze qualitative tra i due gruppi

8) valutate se AES, empatia verso e gatti e relazione con i gatti abbiano distribuzioni di forma simile, usando l'opportuno metodo grafico

9) le tre dimensioni del punto 8 dovrebbero avere una distribuzione attesa in popolazione analoga alla normale; valutate se il campione rispetti questa aspettativa

10) esiste una associazione tra l'avere un gatto e il genere, lo stato civile e il livello di istruzione del soggetto? 

11) esiste una relazione tra l'empatia (AES e specifica per i gatti) e l'età del soggetto? usate sia descrittori grafici che quantificatori numerici

12) una maggiore empatia incide su una migliore relazione con i gatti? valutate l'ipotesi usando entrambe le misure di empatia e commentate il risultato ottenuto.

13) valutate i requisiti dei modelli creati al punto precedente.