Влияние образа жизни на психологическое благополучие: анализ данных
Концепция
Для своего проекта я выбрала набор данных, связывающий образ жизни и психологическое благополучие людей. В современном мире вопросы психического здоровья становятся всё более актуальными, а связь между повседневными привычками и психологическим состоянием вызывает большой интерес.
Данные были получены с платформы Kaggle и содержат информацию о более чем 3000 респондентах из разных стран мира. Датасет включает переменные, связанные с продолжительностью сна, физической активностью, типом питания, рабочей нагрузкой, психическим здоровьем и общим уровнем счастья. Я выбрала эти данные, поскольку они позволяют исследовать множество гипотез о взаимосвязи образа жизни и психологического благополучия, а также дают возможность визуализировать сложные отношения между разными аспектами повседневной жизни.
Для анализа я использовала различные типы графиков: столбчатые диаграммы для сравнения средних показателей, тепловые карты для визуализации корреляций, стековые диаграммы для отображения распределений, и смешанные графики для одновременного представления нескольких показателей.
Этапы работы
Выбор и загрузка данных
Первым шагом был поиск и выбор подходящего набора данных. Мне требовались данные, содержащие как параметры образа жизни, так и показатели психологического благополучия. После изучения различных источников я остановилась на датасете «Mental Health and Lifestyle» с платформы Kaggle, который идеально подходил для моих целей. Для работы с данными я использовала Python и набор библиотек для анализа данных и визуализации: pandas — для обработки и анализа табличных данных matplotlib — для создания базовых визуализаций seaborn — для более сложных статистических графиков numpy — для математических операций с данными
Обработка данных
После загрузки датасета я выполнила первичный анализ, чтобы понять структуру данных и выявить возможные проблемы. Набор данных оказался достаточно чистым и не требовал серьезной предобработки. Однако для некоторых визуализаций потребовалось создать категориальные переменные на основе числовых данных. Например, для анализа влияния экранного времени и сна на уровень счастья я разделила непрерывные переменные на интервалы:
Визуализация
Для создания единого визуального стиля всех графиков я определила цветовую палитру, которая последовательно использовалась во всех визуализациях. Это помогло сделать презентацию более профессиональной и приятной для восприятия.
Цветовая палитра, созданная с помощью Adobe color
Кроме того, я использовала последовательное форматирование для всех элементов графиков: заголовков, подписей осей, легенд и значений на графиках. Это обеспечило визуальную согласованность всего проекта.
Описание применения генеративной модели
В процессе работы над данным проектом я активно использовала ChatGPT для повышения эффективности разработки. Нейросеть помогла мне в решении следующих задач:
Генерация базового шаблона кода: ChatGPT предложил структуру для обработки данных и создания визуализаций, что значительно ускорило начальный этап работы.
Отладка скрипта: Когда в коде возникали ошибки, особенно связанные с несоответствием типов данных и обработкой категориальных переменных, нейросеть помогала найти проблемные места и предлагала решения.
Улучшение визуализаций: ИИ предоставил оптимальные варианты для настройки параметров графиков, чтобы повысить их информативность и эстетическую привлекательность.
Перевод и адаптация текста: Для обеспечения единообразия интерфейса ChatGPT помог с переводом интерфейса и адаптацией подписей к графикам.
Наиболее полезными запросами к ИИ были:
«Как создать тепловую карту в matplotlib для визуализации двух числовых параметров?» «Как добавить значения на столбцы графика в matplotlib?» «Как создать график с двумя осями Y для одновременного отображения разных метрик?» «Как обрабатывать ошибки DataFrameGroupBy при категориальных данных?» Использование нейросети значительно сократило время разработки и позволило сосредоточиться на анализе данных и интерпретации результатов, а не на решении технических проблем.
Результаты анализа
1. Уровень счастья по странам
На этом графике представлены средние уровни счастья по странам с наибольшим количеством респондентов в выборке. Интересно заметить значительные различия между странами, которые могут быть связаны с культурными, экономическими и социальными факторами. Страны Скандинавии и Западной Европы показывают более высокие значения, что соответствует международным исследованиям счастья.
2. Влияние физической активности на счастье и социальное взаимодействие
Данная визуализация ясно демонстрирует позитивную связь между уровнем физической активности и показателями психологического благополучия. Люди с высоким уровнем физической активности отмечают более высокие уровни счастья и социального взаимодействия. Это подтверждает существующие научные данные о благотворном влиянии физических упражнений на психическое здоровье.
3. Корреляции между факторами образа жизни и психическим здоровьем
Тепловая карта корреляций наглядно показывает взаимосвязи между различными аспектами образа жизни и показателями психического здоровья. Особенно сильные положительные корреляции наблюдаются между социальным взаимодействием и счастьем, а также между сном и психологическим благополучием. Отрицательные корреляции видны между рабочими часами, экранным временем и уровнем счастья.
4. Связь рабочих часов и уровня стресса
Стековая диаграмма наглядно демонстрирует, как увеличение рабочих часов связано с повышением уровня стресса. Среди респондентов, работающих более 60 часов в неделю, значительно выше процент людей с высоким и очень высоким уровнем стресса. Это указывает на важность баланса работы и личной жизни для психологического благополучия.
5. Типы диеты и психическое здоровье
Этот график с двойной осью Y позволяет одновременно сравнить влияние разных типов диеты на уровень счастья и процент людей с высоким стрессом. Интересно заметить, что средиземноморская и вегетарианская диеты связаны с более высокими показателями счастья и меньшим уровнем стресса, в то время как диеты с высоким содержанием обработанных продуктов коррелируют с худшими показателями психического здоровья.
6. Влияние сна и экранного времени на счастье
Тепловая карта наглядно показывает комбинированное влияние длительности сна и экранного времени на уровень счастья. Наиболее высокие показатели счастья наблюдаются у людей, которые спят 7-8 часов и проводят менее 2 часов перед экранами. С увеличением экранного времени и уменьшением продолжительности сна уровень счастья заметно снижается, что подтверждает важность здоровых привычек использования цифровых устройств и качественного сна.
Выводы
Проведенный анализ позволяет сделать несколько важных выводов о связи образа жизни и психологического благополучия:
Физическая активность является ключевым фактором психического здоровья, положительно влияя как на уровень счастья, так и на социальное взаимодействие.
Продолжительность и качество сна имеют сильную положительную корреляцию с психологическим благополучием, особенно в сочетании с ограниченным экранным временем.
Рабочая нагрузка значительно влияет на уровень стресса, с заметным ухудшением показателей при работе более 40 часов в неделю.
Тип питания может быть связан с психическим здоровьем, причем диеты, богатые натуральными продуктами (средиземноморская, вегетарианская), показывают лучшие результаты.
Социальное взаимодействие имеет одну из самых сильных корреляций с уровнем счастья, подчеркивая важность социальных связей для психического здоровья.
Эти результаты подтверждают комплексную природу психологического благополучия и указывают на важность холистического подхода к здоровому образу жизни, учитывающего физические, социальные и психологические аспекты.
Источники данных и инструменты
Набор данных: Атхарва Саунданкар Психическое здоровье и образ жизни / Атхарва Саунданкар [Электронный ресурс] // kaggle: [сайт]. — URL: https://www.kaggle.com/datasets/atharvasoundankar/mental-health-and-lifestyle-habits-2019-2024 (дата обращения: 20.03.2025).
Языки и библиотеки: Python, pandas, matplotlib, seaborn, numpy
Среда разработки: Google Colab
Инструменты ИИ: ChatGPT (OpenAI)
Обложка: Leonardo.Ai Promt: painting of a woman with blue head and white feathers inspired by Anna Dittmann, soft digital painting, girl with feathers, low detail. beautiful digital illustration, dreamy digital painting, blurry and dreamy illustration. Serene and artistic profile of a person with smooth skin of deep blue color, closed eyes and a gentle expression. Light blue feathers adorn the neck, giving the image softness. The background is a warm, muted beige with abstract shapes reminiscent of feathers, which enhances the ephemerality of the composition.
