blog_post_women.Rmd

---
title: "Dziewczyny z Sympatii"
author: "Łukasz Prokulski"
date: "`r Sys.Date()`"
output: 
  html_document: 
    fig_height: 6
    fig_width: 9
    fig_align: "center"
    self_contained: no
---

Ponad 1/3 kobiet na Sympatii szuka miłości. Chce się zakochać, wyjść za mąż i mieć dzieci. Jest czuła i towarzyska. A w dodatku małżeństwo jest dla nich bardzo ważne.
Ich partner powinien być czuły, romantyczny i dowcipny. Powinien lubić spędzać czas w restauracji a nie na karaoke czy w operze. Koniecznie musi lubić podróżować! Na chyba, że chodzi o przygodę - wówczas wystarczy dowcipny.


Jakie są dziewczyny z Sympatii? Czego szukają?

```{r document_setup, echo=FALSE, message=FALSE, error=FALSE, warning=FALSE}
library(tidyverse)
library(knitr)
library(kableExtra)

# chunks options
opts_chunk$set(message = FALSE, error = FALSE, warning = FALSE)
options(knitr.table.format = "html") 

# some better colours theme :)
theme_set(theme_minimal() +
             theme(plot.title = element_text(family = NULL, face = "bold", size = 18, color = "black"),
                   plot.subtitle = element_text(family = NULL, face = "plain", size = 9, color = "black"),
                   plot.caption = element_text(family = NULL, face = "italic", size = 9, color = "darkgray"),
                   plot.background = element_rect(fill="#efefef", color="#aaaaaa"),
                   panel.background = element_rect(fill = "white", color="black"),
                   strip.text.x = element_text(face = "bold")))
```
```{r echo=FALSE}
library(tidyverse)

profile_df <- readRDS("grabed_profiles.RDS") %>% distinct() %>% filter(nchar(wartosc) != 0)

# korekty wpisanych regionów
profile_df[(profile_df$cecha == "Region") & (profile_df$wartosc == "pila "), "wartosc"] <- "wielkopolskie"
profile_df[(profile_df$cecha == "Region") & (profile_df$wartosc == "Bielsko-Biała "), "wartosc"] <- "śląskie"

nprofiles <- length(unique(profile_df$nick))

#### FUNKCJE RYSUJACE WYKRESY ----
source("plots.R")
```

Tym razem wpis z wykresami, a kody źródłowe znajdziecie na moim [GitHubie](https://github.com/prokulski/sympatia). Krótko mówiąc:

* przygotowałem skrypt pobierający z [Sympatii](http://sympatia.onet.pl) profile kobiet (z Polski, w wieku 18-40 lat, logujących się w ciągu ostatniego miesiąca)
* przygotowałem kilka funkcji rysujących poniższe wykresy
* a teraz zrobimy przegląd zgromadzonych danych.

Udało się zgromadzić **`r nprofiles`** profili (w wynikach wyszukiwania spełniających kryteria było ponad 40 tysięcy profili).

Taka próba badawcza jest wystarczająca (z dużą górką) do rozciągania wniosków na całą populację. Ale uwaga - populację użytkowniczek Sympatii, a nie wszystkich kobiet w Polsce! **Pamiętajmy**, że nie każdy jest obecny na serwisie randkowym, nie należy więc uogólniać. Bardzo chętnie udostępnię *łamy* osobie z doświadczeniem w badaniach socjologicznych - być może (ba, zapewne!) mój komentarz do prezentowanych danych nie ma potwierdzenia w rzeczywistości. Ot, zrobiłem kilka wykresów i opisuję co na nich widzę i jak to rozumiem.

### Cechy ogólne


#### Skąd pochodzą dziewczyny?

W pierwszym kroku sprawdźmy z jakich województw pochodzą kobiety mające swój profil na Sympatii.

```{r sympatia_01, echo=FALSE}
plot_bars("Region", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Województwo z jakiego pochodzi właścicielka profilu", x = "")
```

Nie dziwi dominacja mazowieckiego (i jeśli sięgnąć w szczegóły - Warszawy), w końcu tutaj mieszka najwięcej osób. Warto byłoby te dane zestawić z liczbą kobiet (w wybranym zakresie wiekowym) mieszkających w poszczególnych województwach. Sprawdźmy na danych z GUS (*Ludność wg pojedynczych roczników wieku i płci (dane półroczne)*, kobiety 18-40 lat, dane z końca 2017 roku):

```{r sympatia_61, echo=FALSE}
dane_sym <- inner_join(profile_df %>% filter(cecha == "Wiek"),
                       profile_df %>% filter(cecha == "Region"),
                       by = "nick") %>% 
  count(wartosc.x, wartosc.y)

dane_gus <- read_csv2("LUDN_3472_CREL_20180705111221.csv", col_types = "cccciiiccc")
dane_gus <- dane_gus %>% 
  mutate(Nazwa = tolower(Nazwa)) %>%
  select(Nazwa, Wiek, Wartosc)

dane_total <- inner_join(dane_gus,
                         dane_sym %>%
                           mutate(wartosc.x = as.numeric(wartosc.x)),
                         by = c("Nazwa" = "wartosc.y", "Wiek" = "wartosc.x")) %>% 
  mutate(proc = 100*n/Wartosc)

dane_total %>%
  arrange(desc(Nazwa)) %>%
  mutate(Nazwa = fct_inorder(Nazwa)) %>%
  ggplot() +
  geom_tile(aes(Wiek, Nazwa, fill = proc), show.legend = FALSE) +
  geom_text(aes(Wiek, Nazwa, label = sprintf("%.2f%%", proc)), size = 2) +
  scale_fill_distiller(palette = "RdYlGn") +
  labs(title = "Jaka część kobiet ma profil na Sympatii?",
       x = "Wiek", y = "",
       subtitle = paste("Na podstawie analizy", nprofiles, "profili z Sympatia.onet.pl oraz danych GUS"),
       caption = "(c) Łukasz Prokulski, fb.com/DaneAnalizy")
```

Widzimy, że z wiekiem przybywa kobiet mających profile na serwisie - jeśli nie udało się znaleźć miłości do 25-30 roku życia dziewczyny starają się zwiększyć swoje szanse sięgając po kolejne źródła nowych znajomości. Tak można to wytłumaczyć.

Ciekawe jest tutaj województwo mazowieckie, które odstaje od reszty kraju. Tutaj większa część (i to nawet 2-3 krotnie) kobiet korzysta z portalu randkowego niż w innych częściach kraju. Czy to wynik mieszkania w dużym mieście (bo trochę to mazowieckie trzeba traktować jako *głównie Warszawę*)? Zapewne.

Mimo wszystko liczby nie napawają optymizmem szukających mężczyzn: jeśli masz 30 lat i szukasz kobiety w wieku 25-30 w (uprośćmy to) Warszawie to tylko jakieś 0.3% (trzy na tysiąc) *ogłasza* się na Sympatii. Nieco fantazjując:

* jesteś facetem
* codziennie mijasz 200 kobiet na ulicy (zakładamy, że każdego dnia jest to inna grupa)
* 10 z nich podoba się Tobie
* jednej z tych dziesięciu podobasz się Ty
* tylko 3/1000 z tej kobiety ;-) jest na Sympatii
* zatem musi minąć prawie cały rok, aż na ulicy miniesz tę pasującą (Ty jej i ona Tobie) z profilem w serwisie

Czy zatem Sympatia (i inne tego typu serwisy) są pomocne? Wydaje się, że tak.

#### W jakim są wieku?

```{r sympatia_02, echo=FALSE, fig.height = 4, fig.width = 9}
plot_bars("Wiek", f_sort = FALSE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Wiek właścicielki profilu")
```

To już wyszło wyżej - im dziewczyna starsza tym bardziej prawdopodobne, że będzie na Sympatii. To jest owo zwiększanie szans i próba ucieczki przed staropanieństwem ;)

Porównajmy to z danymi GUS:

```{r sympatia_62, echo = FALSE, fig.height = 4, fig.width = 9}
dane_total %>%
  group_by(Wiek) %>%
  summarise(Wartosc = sum(Wartosc), n = sum(n)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(proc = 100*n/Wartosc) %>% 
  ggplot() +
  geom_col(aes(Wiek, proc), fill = "lightgreen", color = "gray50") +
  labs(title = "Jaka część kobiet w określonym wieku ma profil na Sympatii?",
                    x = "Wiek", y = "% kobiet w danym wieku,\nktóre mają profil na Sympatii",
                    subtitle = paste("Na podstawie analizy", nprofiles, "profili z Sympatia.onet.pl oraz dane GUS"),
                    caption = "(c) Łukasz Prokulski, fb.com/DaneAnalizy")
```

Dane wyglądają podobnie, co też nie zaskakuje po dokładnym przeanalizowaniu wcześniejszego wykresu (heatmapy wiek-województwo).


#### Spod jakiego znaku zodiaku?

```{r sympatia_03, echo=FALSE, fig.height = 4, fig.width = 9}
plot_bars("Znak zodiaku", f_sort = FALSE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Znak zodiaku właścicielki profilu", x = "")
```

Jestem szczerze mówiąc zaskoczony. Sądziłem, że tutaj będzie płasko, bo mniej więcej równy powinien być podział ludzi pomiędzy znaki zodiaku. Ale pamiętacie mój (jeden z pierwszych) wpis o *[grudniowych dzieciach](/index.php/2017/02/23/grudniowe-dzieci/)*? Tam wyszło, że najwięcej dzieci rodzi się w lipcu i we wrześniu. Tylko jak to się ma do ryb? Może znak zodiaku jednak ma jakiś wpływ na charakter i co za tym idzie skłonność do skorzystania z serwisu randkowego?


#### Czy są wolne czy z przeszłością?

Jakie osoby korzystają z serwisu? Jaki jest ich stan cywilny? Co ciekawe - nie da się w profilu wybrać *w związku*...

```{r sympatia_04, echo=FALSE, fig.height = 4, fig.width = 9}
plot_bars("Stan cywilny", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Stan cywilny właścicielki profilu", x = "")
```

Oczywiście panny stanowią nieco ponad 3/4 wszystkich użytkowniczek. Po to w sumie stworzono ten serwis, żeby panna mogła wyjść za mąż.


#### Czy mają dzieci?

```{r sympatia_05, echo=FALSE, fig.height = 4, fig.width = 9}
plot_bars("Dzieci") +
   labs(title = "Czy właścicielka profilu posiada dzieci?")
```

To jest ciekawe - prawie 1/3 kobiet ma dzieci.

#### Które mają dzieci?

```{r sympatia_06, echo=FALSE, fig.height = 4, fig.width = 9}
plot_heatmap("Stan cywilny", "Dzieci") +
   labs(title = "Posiadanie dzieci a stan cywilny", x = "")
```

Mniej ciekawa jest informacja o tym czy dzieci mają bardziej panny czy bardziej kobiety rozwiedzione (lub w separacji albo wdowy). Jak można się domyślać *panna z dzieckiem* jest w mniejszości (a i tak jest to co dziesiąta panna na portalu).


#### Jakie mają wykształcenie?

Czy z serwisu korzystają osoby lepiej wykształcone czy mniej?

```{r sympatia_07, echo=FALSE}
plot_bars("Wykształcenie", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Wykształcenie właścicielki profilu", x = "")
```

Te liczby warto porównać z danymi o podziale całej populacji ze względu na poziom wykształcenia. Inna sprawa, że osoby o wyższym wykształceniu są z reguły bardziej świadome możliwości i pewnie też bardziej skłonne do korzystania z *nowinek technicznych* (portale randkowe to już nie taka nowinka...).


#### Co robią?

Czym zajmują się dziewczyny z Sympatii?

```{r sympatia_08, echo=FALSE}
plot_bars("Zawód", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Zawód właścicielki profilu", x = "")
```

Nie wiemy co kryje się pod hasłem *inny...*. Większość pracuje w biurze (*specjalista / wolny zawód* też według mnie się tutaj wlicza), usługach itp. Bezrobocie wśród kobiet na Sympatii to około 1%.

#### Wyznanie

```{r sympatia_09, echo=FALSE}
plot_bars("Wyznanie", f_flip = TRUE) +
   labs(title = "Deklarowane wyznanie właścicielki profilu", x = "")
```

Wszystko zgadza się ze średnią krajową. Być może Polaków mówiących, że są katolikami jest mniej niż 92%, ale na pewno jest to dominująca religia w naszym kraju.


### Wygląd

Z demografii przejdźmy do ciekawszych tematów - jak wyglądają dziewczyny?

#### Jakiego są wzrostu?

```{r sympatia_10, echo=FALSE, fig.height = 4, fig.width = 9}
plot_density("Wzrost") +
   labs(title = "Wzrost właścicielki profilu", x = "Wzrost w cm", y = "Gęstość prawdopodobieństwa")
```

Mamy typowy rozkład normalny, ciekawe są te szpilki. Są one w miejscach 160, 165 i 170 cm - czyżby wynikały z zaokrąglenia przy wpisywaniu?


```{r sympatia_11, echo=FALSE}
profile_df %>%
    filter(cecha == "Wzrost") %>%
    mutate(wartosc = as.numeric(wartosc)) %>%
    pull(wartosc) %>%
    summary()
```

Patrząc na rozkład widzimy, że połowa dziewczyn ma wzrost pomiędzy 164 a 170 cm, przy średniej (i jednocześnie medianie) 167 cm. Jedna czwarta jest wyższa niż 170 cm (albo niższa niż 164 cm)


#### Budowa ciała

```{r sympatia_12, echo=FALSE}
plot_bars("Budowa ciała", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Deklarowana budowa ciała właścicielki profilu", x = "")
```

Przeważają (w sumie ponad 80%) to dziewczyny szczupłe i normalnie zbudowane - ani grube, ani chude. Dopiero na żywo okazuje się jak jest naprawdę...


#### Kolor oczu

Jaki jest najpopularniejszy słowiański kolor kobiecych oczu?

```{r sympatia_13, echo=FALSE}
plot_bars("Kolor oczu", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Kolor oczu właścicielki profilu", x = "")
```

Oczywiście niebieskie.

A kolor włosów?

```{r sympatia_14, echo=FALSE}
plot_bars("Kolor włosów", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Kolor włosów właścicielki profilu", x = "")
```

Najwięcej jest blondynek (ciemnych i jasnych - łącznie nieco ponad połowa). Bo *mężczyźni wolą blondynki* czy rzeczywiście tak jest? W każdym razie podział blond-nie blond jest mniej więcej równy.


#### Kolor oczu a kolor włosów

Czy niebieskookie blondynki to typowa kombinacja?

```{r sympatia_15, echo=FALSE}
plot_heatmap("Kolor oczu", "Kolor włosów") +
   labs(title = "Popularność koloru włosów w zależności od koloru oczu")
```

Ten wykres wymaga komentarza i podpowiedzi jak go czytać. W kolumnach wartości sumują się do 100%, w rzędach już nie. Czyli biorąc pod uwagę oczy koloru piwnego 40% z ich posiadaczek ma włosy ciemno kasztanowe. Patrząc w drugą stronę dla jasnych blondynek największa szansa jest, że będą miały niebieskie oczy - ale wcale nie 34% z nich tak ma (tylko 51% - sprawdziłem). Mamy tutaj do czynienia z prawdopodobieństwem warunkowym, a tutaj *prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia A przy jednoczesnym wystąpieniu zdarzenia B* **wcale nie musi być równe** *prawdopodobieństwu wystąpienia zdarzenia B przy jednoczesnym wystąpieniu zdarzenia A*. Takich wykresów jeszcze trochę będzie.


#### Budowa ciała w zależności od wzrostu

Porównajmy teraz budowę ciała i wzrost - czy osoby wyższe są bardziej *smukłe*?

```{r sympatia_16, echo=FALSE, fig.height = 5, fig.width = 9}
plot_heatmap("Wzrost", "Budowa ciała", numbers = FALSE, a_numeric = TRUE) +
   labs(title = "Budowa ciała w zależności od wzrostu", x = "Wzrost w cm", y = "")
```

Wykres podobnie jak poprzednio - podział na grupy występuje w ramach kolumny. Wcześniej widzieliśmy, że szczupłe i normalne dominują, tak więc i tutaj wynik jest podobny. Czerwone miejsca to zdecydowanie wartości odstające w pomiarach - po jednej dziewczynie o danym wzroście. Wniosków nie można wysnuć żadnych. Trzeba by ważyć i mierzyć panie, a nie ufać w to co wpiszą.

#### Budowa ciała a wiek

Sprawdźmy zatem czy można coś powiedzieć o zależności związanej z wiekiem. 

```{r sympatia_17, echo=FALSE, fig.height = 5, fig.width = 9}
plot_heatmap("Wiek", "Budowa ciała", numbers = FALSE) +
   labs(title = "Budowa ciała w zależności od wieku właścicielki profilu", x = "Wiek", y = "")
```

Również niewiele się dowiemy. Może tyle, że 18-latki są bardziej szczupłe niż dziewczyny starsze.


### Używki

Jaki jest stosunek kobiet do używek?

#### Papierosy

```{r sympatia_18, echo=FALSE, fig.height = 4, fig.width = 9}
plot_bars("Papierosy", numbers = FALSE) +
   labs(title = "Stosunek właścicielki profilu do papierosów", x = "")
```

Papierosy wyszły z mody już dawno - 3/4 kobiet za nimi nie przepada. Lubi około 7.5% - tyle też pewnie pali.

#### Alkohol

Alkohol to trochę inna używka. Pytanie *czy lubisz alkohol?* może kojarzyć się z *czy lubisz pić wódkę co tydzień albo częściej?*. Stąd odpowiedzi

```{r sympatia_19, echo=FALSE, fig.height = 4, fig.width = 9}
plot_bars("Alkohol", numbers = FALSE) +
   labs(title = "Stosunek właścicielki profilu do alkoholu", x = "")
```

gdzie 3/4 *lubi okazjonalnie* niczego sensownego właściwie nie dają. Bo to znaczy że na randkę można iść na piwo albo kieliszek wina i dość? Czy też trzeba mieć od razu całą butelkę? A może okazja to tylko święta rodzinne?


#### Jak łączą się papierosy i alkohol?

```{r sympatia_20, echo=FALSE, fig.height = 5, fig.width = 9}
plot_heatmap("Alkohol", "Papierosy") +
   labs(title = "Stosunek do papierosów w zależności od stosunku do alkoholu",
        x = "Stosunek do alkoholu", y = "Stosunek do papierosów")
```

Jak wiemy za papierosami znakomita większość nie przepada. Tak więc nie dziwią wyniki w podziale na grupy związane ze stosunkiem do alkoholu. Możemy powiedzieć, że jeśli ktoś lubi alkohol to na większą tolerancję na papierosy. Palenie w miejscach publicznych (knajpach, pubach) skończyło się kilka lat temu - ciekawe jak wcześniej wyglądałyby te wyniki?


### Rodzina i wartości

#### Czy chce dzieci?

Wiemy już jak wygląda rozkład dotyczący stanu cywilnego oraz posiadania dzieci. Sympatia w profilu pyta również o chęć posiadania dzieci:

```{r sympatia_22, echo=FALSE, fig.height = 4, fig.width = 9}
plot_bars("Chce dzieci", numbers = FALSE) +
   labs(title = "Chęć posiadania dzieci", x = "Czy chcesz mieć dzieci?")
```

I nie ma tutaj nic zaskakującego - większość kobiet chce mieć dzieci.

#### Małżeństwo

Kolejne pytanie to stosunek do małżeństwa.

```{r sympatia_23, echo=FALSE, fig.height = 4, fig.width = 9}
plot_bars("Małżeństwo", numbers = FALSE) +
   labs(title = "Stosunek do małżeństwa", x = "Małżeństwo jest dla mnie...")
```

Dla 70% dziewczyn małżeństwo to bardzo ważna sprawa. Taka odpowiedź na to pytanie według mnie nie jest równoznaczna z deklaracją *jestem tutaj po to, żeby znaleźć męża*. Ale o tym się jeszcze przekonamy.


Połączmy zatem informacje o dzieciach, małżeństwie, stanie cywilnym i wyznaniu ze sobą w różnych przekrojach.

```{r sympatia_28, echo=FALSE, fig.height = 5, fig.width = 9}
plot_heatmap("Dzieci", "Małżeństwo") +
   labs(title = "Stosunek do małżeństwa w zależności od posiadania dzieci", x = "Dzieci...", y = "Małżeństwo...")
```

Widać tutaj zależność: dziewczyny bezdzietne uważają, że małżeństwo jest bardzo ważne. Te z dziećmi już niekoniecznie. Gdyby spojrzeć na to jako na chęć znalezienia męża to nie powinno dziwić, że kobieta z dzieckiem jest raczej realistką i nie szuka męża. Może szuka partnera, ale finalnie małżeństwo jest nieważne (dla 47% kobiet z dziećmi obecnymi na portalu).


```{r sympatia_29, echo=FALSE, fig.height = 5, fig.width = 9}
plot_heatmap("Małżeństwo", "Chce dzieci") +
   labs(title = "Chęć posiadania dzieci w zależności od stosunku do małżeństwa",
        x = "Małżeństwo jest dla mnie...", y = "Czy chcę mieć dzieci?")
```

Kobiety, dla których małżeństwo jest bardzo ważne chcą mieć dzieci (89% z nich). Te, które nie są zainteresowane małżeństwem nie są również zainteresowane posiadaniem dzieci - szukają po prostu towarzystwa?


```{r sympatia_30, echo=FALSE, fig.height = 5, fig.width = 9}
plot_heatmap("Wyznanie", "Małżeństwo") +
   labs(title = "Stosunek do małżeństwa a deklarowane wyznanie",
        x = "Deklarowane wyznanie", y = "Małżeństwo jest dla mnie...")
```

Tutaj mamy dość przewidywalny wynik. Czerwony kwadrat w środku to zapewne jednostkowy przypadek (Żydówek jest ogólnie mało, a być może większość z nich w profilu podaje *inne* jako wyznanie). Natomiast religie okołochrześcijaśnie to przywiązanie do rodziny i co za tym idzie duże znaczenie małżeństwa. Ciekawa jest lewa część wykresu - połowa ateistek uważa, że małżeństwo nie jest ważne. Co nie znaczy że go nie szanują, w ten sposób mogą upraszczać jakieś prawicowe media.


```{r sympatia_31, echo=FALSE, fig.height = 5, fig.width = 9}
plot_heatmap("Stan cywilny", "Małżeństwo") +
   labs(title = "Stosunek do małżeństwa a stan cywilny właścicielki profilu", x = "", y = "Małżeństwo jest dla mnie...")
```

Tutaj po raz kolejny mamy potwierdzenie mitu czy może sposobu wychowania w naszej kulturze: kobieta powinna wyjść za mąż, urodzić dzieci, a rodzina jest największą wartością. U osób rozwiedzionych małżeństwo nie jest aż tak ważne (w końcu raz już to przeżyły - 55% rozwódek tak deklaruje).


```{r sympatia_32, echo=FALSE, fig.height = 5, fig.width = 9}
plot_heatmap("Wyznanie", "Chce dzieci") +
   labs(title = "Chęć posiadania dzieci a deklarowane wyznanie", x = "", y = "Chcę mieć dzieci?")
```

Czerwone kwadraty znowu potwierdzają to co przeczytaliście wyżej.

### Osobowość - sama o sobie

Co nasze analizowane panie piszą o sobie? Jak się przedstawiają? Zaczyna robić się ciekawie!


```{r sympatia_24, echo=FALSE}
plot_bars("Osobowość", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Właścicielki profilu o sobie", x = "Jestem...")
```

Najwięcej (ale proszę zwrócić uwagę na skalę - maksima są w okolicy 10% wszystkich profili) jest dziewczyn czułych, romantycznych, towarzyskich. Ciekawe jest to, że samotniczki (1.5% wszystkich) są obecne (aktywnie - zebrane profile logowały się co najmniej raz w ciągu minionego miesiąca) na serwisie służącym szukaniu towarzystwa.

**Czego szukają dziewczyny?** Jakie są motywacje do wypełnienia profilu i w ogóle do skorzystania z portalu?

```{r sympatia_25, echo=FALSE}
plot_bars("Szukam", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Czego szukają właścicielki profilu?", x = "Szukam...")
```

Miłość i mężczyźni - to najważniejsze. **Ponad 1/3 kobiet na Sympatii szuka miłości. Chce się zakochać, wyjść za mąż i mieć dzieci. Jest czuła i towarzystka. A w dodatku małżeństwo jest dla nich bardzo ważne.** Taki nam się rysuje obraz z dotychczas oglądanych danych.


#### Osobowość a alkohol

Sprawdźmy czy to się jakoś wiąże ze sobą:

```{r sympatia_26, echo=FALSE}
plot_heatmap("Alkohol", "Osobowość") +
   labs(title = "Osobowość w zależności od stosunku do alkoholu", x = "Alkohol...", y = "Jestem...")
```

Te, które deklarują, że lubią alkohol są towarzyskie i czułe (po 10% z nich). Pozostałe są raczej czułe. Te, które nie lubią alkoholu są dodatkowo rozważne i spokojne.

Gdyby spojrzeć na te dane odwrotnie to lubiące alkohol są beztroskie (9%), nieokiełznane (8%) i samotniczki (8%). Ma to sens. Najbardziej nie lubią alkoholu zaś przesądne (17% z nich) i ponownie samotniczki (17%). W każdej z grup najmniej jest oczywiście lubiących.

#### Czego szukam a alkohol

```{r sympatia_27, echo=FALSE}
plot_heatmap("Alkohol", "Szukam") +
   labs(title = "Czego szuka właścicielka profilu a jej stosunek do alkoholu", x = "Alkohol...", y = "Szukam...")
```

Większość szuka miłości, co już wiemy. Ale ciekawostka jest tutaj inna: **Kobiety, które lubią alkohol szukają mężczyzn** (33% z nich) nieco **bardziej niż miłości** (31% z nich). Widać również, że im bardziej kobiety nie lubią alkoholu tym bardziej szukają miłości. Różnice są co prawda na poziomie pojedynczych punktów procentowych, więc wniosek jest nieco naciągany.


### Jaka jestem - co robię i lubię robić?

Pozostańmy przy opisie dziewczyn samych przez siebie.


```{r sympatia_33, echo=FALSE, fig.height = 7, fig.width = 9}
plot_bars("Ja Sport", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Jakim sportem interesuje się właścicielka profilu?", x = "")
```

Jazda na rowerze jest bezkonkurencyjnie najchętniej uprawianą dziedziną sportu. Niewiele wymaga, jest prosta. Na drugim miejscu mamy fitness - pewnie stąd te szczupłe sylwetki.

```{r sympatia_34, echo=FALSE}
plot_bars("Ja Czas wolny", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Jak lubi spędzać czas wolny właścicielka profilu?", x = "")
```

Dziewczyny są towarzyskie i najchętniej poszłyby z przyjaciółmi do kina. Albo posiedziały w domu z rodziną. Nie ma zbyt wielu zwolenniczek opery czy chodzenia do muzeów. Karaoke też nie pasuje do naszego kręgu kulturowego (jak to wygląda w Japonii?).

```{r sympatia_35, echo=FALSE}
plot_bars("Ja Zainteresowania", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Czym interesuje się właścicielka profilu?", x = "")
```

Podróże i czytanie to najpopularniejsze zainteresowania. Tylko co to oznacza? Czytanie to pewnie fakt czytania książek, ale podróże?


```{r sympatia_36, echo=FALSE}
plot_bars("Ja Film", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Jakie filmy lubi właścicielka profilu?", x = "")
```

Kino jest rozrywką i ma cieszyć. Gatunki niszowe widać jak na dłoni: filmy historyczne, musicale, wojenne czy westerny. Dziewczyny są duże, więc nie lubią też filmów animowanych, w szczególności mangi.


```{r sympatia_37, echo=FALSE}
plot_bars("Ja Muzyka", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Jaką muzykę lubi właścicielka profilu?", x = "")
```

Znowu rozrywka - pop-papka nadawana w radio.

Co ciekawe (nie ma tego na wykresach) 10% wśród podających w kategorii *jak lubisz spędzać czas wolny* operę wskazuje, że ulubioną muzyką jest pop. Zaś 9% mówi, że to muzyka klasyczna (i tak, to najwyższa wartość pomiędzy formami spędzania czasu wolnego).

Te co lubią zakupy lubią przede wszystkim pop (14%), dance (12%) i disco (9%).


### Jaki powinien być partner? Co lubić?

Zostawmy na chwilę dziewczyny, a sprawdźmy czego oczekują od partnerów.

```{r sympatia_38, echo=FALSE}
plot_bars("Partner Osobowość", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Jaki powinien być wymarzony partner?", x = "")
```

Oczywiście zgodny z mitem: czuły, dowcipny, romantyczny i towarzyski. Zero zaskoczenia. Książę na białym koniu najlepiej.


```{r sympatia_39, echo=FALSE, fig.height = 7, fig.width = 9}
plot_bars("Partner Sport", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Jaki sport powinien uprawiać wymarzony partner?", x = "")
```

Powinien jeździć na rowerze co nie dziwi, w końcu to nasz sport narodowy (przynajmniej na Sympatii). W dodatku pływać i chodzić na siłownię.

#### A co powinien robić i czym się interesować?

```{r sympatia_40, echo=FALSE}
plot_bars("Partner Czas wolny", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Jak wymarzony partner powinien spędzać czas wolny?", x = "")
```

Powinien chodzić do kina (na komedie! - będzie niżej) i... cała reszta w punkt jak nasze bohaterki.

```{r sympatia_41, echo=FALSE}
plot_bars("Partner Zainteresowania", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Czym powinien się interesować wymarzony partner?", x = "")
```

Tutaj jest ciekawostka - gotowanie na drugim miejscu, czytanie czwarte (dla pań było to odpowiednio 3 i 2 miejsce). Czyli *fajnie, żeby facet gotował, bo ja nie lubię/nie umiem*?


W kategoriach kulturalnych (**Muzyka** i **Film**) oczekiwania odpowiadają gustowi właścicielek profili:


```{r sympatia_42, echo=FALSE}
plot_bars("Partner Film", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Jakie filmy powinien lubić wymarzony partner?", x = "")
```




```{r sympatia_43, echo=FALSE}
plot_bars("Partner Muzyka", f_flip = TRUE, numbers = FALSE) +
   labs(title = "Jaką muzykę powinien lubić wymarzony partner?", x = "")
```


### Jaka jestem w zależności od...

Sprawdźmy teraz czy cechy społeczne (stan cywilny, wykształcenie, posiadanie dzieci) mają jakiś wpływ na zainteresowania.

#### Co mnie interesuje w zależności od tego czy mam dzieci?

Poniższy wykres to niejako wybór najpopularniejszych wskazań z wykresu typu heatmapa. Każda z kategorii (kolumny na heatmapie) została podzielona na oddzielne mini-wykresy słupkowe, na których zostały tylko kategorie (wiersze na heatmapie) najpopularniejsze. Odpowiedzi mające najwięcej wskazań zostały wyróżnione.

```{r sympatia_44, echo=FALSE, fig.height = 5, fig.width = 9}
plot_bars_top("Ja Zainteresowania", "Dzieci") +
   labs(title = "Najpopularniejsze zainteresowania właścicielki profilu\nze względu na posiadanie dzieci", x = "")
```

Być może to naciągany wniosek, ale posiadanie dzieci ogranicza nieco możliwości związane z podróżami - stąd delikatnie mniejszy odsetek lubiących podróże, szczególnie w góry (z lewego wykresu góry wypadły - miały mniej niż 8%).

#### Czy stan cywilny ma wpływ na moje zainteresowania?

```{r sympatia_45, echo=FALSE, fig.height = 7, fig.width = 9}
plot_heatmap("Stan cywilny", "Ja Zainteresowania") +
   labs(title = "Zainteresowania właścicielki profilu\nwedług jej stanu cywilnego", x = "", y = "Interesuje mnie...")
```

Ponieważ wszystkie dziewczyny lubią podróże, czytanie i gotowanie dużych różnic tutaj nie widać. Wdowy bardziej niż inne lubią spędzać czas w ogrodzie (7%) czy też przed TV (9%).

#### Zainteresowania a wykształcenie

```{r sympatia_46, echo=FALSE}
plot_bars_top("Ja Zainteresowania", "Wykształcenie") +
   labs(title = "Najpopularniejsze zainteresowania właścicielki profilu\nw zależności od jej wykształcenia", x = "")
```

Pierwsza trójka (podróże, czytanie i gotowanie) są obecne stale, ale na przykład TV występuje przy najniższym wykształceniu (podstawowe i zawodowe). Podobnie zakupy występują tylko wśród dziewczyn o średnim wykształceniu (7% z nich).

#### Muzyka a wykształenie

```{r sympatia_47, echo=FALSE}
plot_heatmap("Wykształcenie", "Ja Muzyka", numbers = FALSE) +
   theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, vjust = 0)) +
   labs(title = "Ulubiony gatunek muzyczny w zależności od wykształcenia\nwłaścicielki profilu", x = "Wykształcenie", y = "")
```

Widzimy dominację pop i dance, ale dance jest bardziej popularny wśród dziewczyn z wykształceniem zawodowym. Reszta preferuje pop. Różnice są na poziomie pojedynczych punktów procentowych. Rock jest popularny (ale nie najbardziej) wśród studentek i tych, które studia (nawet podyplomowe) skończyły.

#### Film a wykształenie

```{r sympatia_48, echo=FALSE}
plot_heatmap("Wykształcenie", "Ja Film") +
   theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, vjust = 0)) +
   labs(title = "Ulubione filmy w zależności od wykształcenia\nwłaścicielki profilu", x = "Wykształcenie", y = "")
```

Komedie dominują, a u osób z wykształceniem zawodowym razem z komediami romantycznymi stanowią łącznie nawet 1/3 wskazań. Film dokumentalne mają najwięcej zwolenniczek wśród tych, które ukończyły studia podyplomowe.

#### Osobowość a muzyka

Jestem zdania, że muzyka którą lubimy odpowiada naszemu charakterowi (plus przefiltrowane to jest przez osłuchanie i znajomość gatunków muzycznych).

```{r sympatia_49, echo=FALSE}
plot_heatmap("Osobowość", "Ja Muzyka", numbers = FALSE) +
   theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, vjust = 0)) +
   labs(title = "Ulubiony gatunek muzyczny w zależności od charakteru\nwłaścicielki profilu", x = "", y = "")
```

Jedyna ciekawostka jaką tutaj widać to większa niż średnio atencja dla rocka u osób określających się jako samotniczki. Dziwne, że nieśmiałe nie lubią ballad rockowych a wolą pop (nawet bardziej niż inne).


#### Czas wolny a wykształcenie

```{r sympatia_52, echo=FALSE, fig.height = 7, fig.width = 9}
plot_bars_top("Ja Czas wolny", "Wykształcenie", n_col = 2) +
   labs(title = "Najpopularniejszy sposób spędzania czasu wolnego\nprzez właścicielkę profilu w zależności\nod jej wykształcenia", x = "")
```

To jest ciekawy wykres. W oczy rzucają się czerwone słupki, ale proszę zwrócić uwagę na długość wszystkich - niewiele się różnią. Biorąc pod uwagę tylko czerwone (ordynarnie stosując *cherry picking*) możemy powiedzieć, że w kinie spędzają czas te, które go mają - studentki (wykształcenie średnie, pomaturalne, licencjat i wyższe niepełne). Później przychodzi czas na przyjaciół (wyższe i podyplomowe, ale też podstawowe). Osoby z wykształceniem zawodowym spędzają czas z rodziną.

Zwróćcie jednak uwagę na *zakupy* - występują tylko u dziewczyn z wykształceniem podstawowym i zawodowym.


### Co lubię ja i co powinien lubić partner?

Czas na wisienkę na torcie - oczekiwania w stosunku do partnera przez pryzmat postrzegania własnej osoby.


```{r sympatia_53, echo=FALSE, fig.height = 7, fig.width = 9}
plot_heatmap("Ja Sport", "Partner Sport", numbers = FALSE) +
   theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, vjust = 0)) +
   labs(title = "Jaki sport powinien lubić partner w zależności\nod ulubionego sportu właścicielki profilu?",
        x = "Ulubiony sport właścicielki profilu", y = "Ulubiony sport wymarzonego partnera")
```

Nie ma tutaj nic szczególnego (i trochę z premedytacją to pokazuję) - jeśli coś lubię ja to i partner powinien to lubić. To widać na przekątnej. Poza tym wszyscy powinni lubić jazdę na rowerze.


#### Czas wolny

Tutaj jest już ciekawiej. Dominuje oczywiście kino (co wiem już z wcześniejszych wykresów), silna jest przekątna, ale...

```{r sympatia_54, echo=FALSE}
plot_heatmap("Ja Czas wolny", "Partner Czas wolny") +
   theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, vjust = 0)) +
   labs(title = "W jaki sposób partner powinien spędzać czas wolny\nw zależności od ulubionego sposobu spędzania tego czasu\nprzez właścicielkę profilu?",
        x = "Sposób spędzania wolnego czasu przez właścicielkę profilu", y = "Sposób spędzania wolnego czasu\nprzez wymarzonego partnera")
```

...widać też silną chęć do przebywania (z partnerem) w restauracjach (po 8-9% w każdej z kolumn). Dziewczyny nie chcą spędzać czasu z partnerem na karaoke (chyba że same to lubią), podobnie jest z operą.

#### Osobowość

```{r sympatia_55, echo=FALSE}
plot_heatmap("Osobowość", "Partner Osobowość", numbers = TRUE) +
   theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, vjust = 0)) +
   labs(title = "Jakich cech oczekuję od partnera w zależności\nod mojego charakteru?", x = "Cechy właścicielki profilu", y = "Cechy partnera")
```


Dziewczyny beztroskie nie chcą beztroskich partnerów (5% z nich chce), ale równocześnie nie szukają równowagi w postaci partnerów *zrównoważonych* (6% beztroskich kobiet wskazało cechę *zrównoważony* jako pożądaną).

Nie chcą też (niezależnie od własnych cech) facetów dumnych, nieokiełznanych, nieśmiałych, przesądnych i upartych. Samotnik i wymagający też nie bardzo. *Facet to musi być facet:* czuły, dowcipny i romantyczny.


#### Zainteresowania

```{r sympatia_56, echo=FALSE, fig.height = 7, fig.width = 9}
plot_heatmap("Ja Zainteresowania", "Partner Zainteresowania", numbers = FALSE) +
   theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, vjust = 0)) +
   labs(title = "Czym powinien interesować się wymarzony partner\nw zależności od zainteresowania właścicielki profilu?",
        y = "Pożądane zainteresowania partnera", x = "Zainteresowania właścicielki profilu")
```

Ogólnie rzecz biorąc każdy facet powinien się interesować podróżami. Cokolwiek by to nie znaczyło - oglądać National Geographic czy Travel Channel? A może (co bardziej prawdopodobne) wyjeżdżać i zwiedzać świat... razem z *właścicielką profilu*. Może też gotować (szczególnie jak ona lubi robić zakupy).


### Cechy partnera w zależności od mojej sytuacji

#### Zainteresowania partnera a moje dzieci

Czy posiadanie dzieci zmienia to, czym powinien interesować się wymarzony partner?

```{r sympatia_57, echo=FALSE, fig.height = 5, fig.width = 9}
plot_bars_top("Partner Zainteresowania", "Dzieci") +
   labs(title = "Najbardziej pożądane zainteresowania partnera w zależności\nod posiadania dzieci przez właścicielkę profilu", x = "")
```

Właściwie nie zmienia. Taniec i góry są jedyną znaczącą różnicą.


#### Zainteresowania partnera a wykształcenie dziewczyny

```{r sympatia_58, echo=FALSE}
plot_bars_top("Partner Zainteresowania", "Wykształcenie") +
   labs(title = "Najbardziej pożądane zainteresowania partnera w zależności\nod wykształcenia właścicielki profilu", x = "")
```

Podróże w nieskończoność. Gra na instrumentach u kobiet z wykształceniem podstawowym jest intrygująca - żeby grał na gitarze czy śpiewał serenady?


```{r sympatia_59, echo=FALSE}
plot_bars_top("Partner Osobowość", "Szukam", n_col = 3) +
   labs(title = "Najbardziej pożądane cechy partnera w zależności\nod celu poszukiwań partnera", x = "")
```

Widzieliśmy już wcześniej, że najbardziej pożądana przez kobiety cecha u mężczyzn to czułość. Ale te, które szukają przygód wolą (delikatnie) facetów dowcipnych.

**Czy to się zmienia z wiekiem?**


```{r sympatia_60, echo = FALSE}
plot_heatmap("Wiek", "Partner Osobowość") +
   labs(title = "Najbardziej pożądane cechy partnera w zależności\nod wieku właścicielki profilu",
        x = "Wiek właścicielki profilu", y = "Partner powinien być...")
```

Znowu: przede wszystkim czuły. Ale chęć posiadania romantycznego partnera mija z wiekiem (może nieznacznie - o około jeden punkt procentowy - ale widocznie). Najbardziej romantycznych partnerów pożądają 20-latki (12% z nich, romantyzm to najważniejsza dla nich cecha). Im kobieta starsza tym bardziej docenia zrównoważenie: 5% 18-latek vs 10% 37-latek.


Na dzisiaj to wszystko. Danych zgromadzonych jest odrobinę więcej, być może powstanie kolejny wpis. Tymczasem - jeśli Ci się podobało podziel się wpisem ze światem.

Możesz też docenić autora **[stawiając kawę](https://www.paypal.me/prokulski/10pln)**. A jeśli Ty albo Twoje firma potrzebuje przygotowania jakieś analizy - zernikj na [odpowiednią stronę](/index.php/oferta/).