Академическое давление и психическое здоровье студентов

Цель исследования — изучить, как академическое давление связано со стрессом и сном студентов, и какие факторы чаще всего вызывают перегрузку.

Для проекта была выбрана палитра синих оттенков, чтобы отразить такие эмоции, как депрессия, стресс и грусть, которые испытывают студенты. Шрифт — Montserrat

Типы диаграмм: Столбчатая — средний уровень давления по возрастным группам Гистограмма — распределение уровня давления Круговая — структура причин стресса Пузырьковая — связь давления и сна Облако слов — текстовые причины стресса

def plot_bar_pressure_by_age(df): pressure_by_age = ( df.groupby("AgeGroup")["PressureLevel"] .mean() .sort_values() )

plt.figure(figsize=FIGSIZE)
ax = sns.barplot(
    x=pressure_by_age.index,
    y=pressure_by_age.values,
    palette=[accent1, accent2, accent3, accent1]
)

ax.set_title("Средний академический прессинг по возрастным группам")
ax.set_xlabel("Возрастная группа")
ax.set_ylabel("Уровень давления (1–5)")

for i, v in enumerate(pressure_by_age.values):
    ax.text(i, v + 0.05, f"{v:.1f}",
            ha="center", va="bottom", color=base_fg, fontsize=9)

plt.tight_layout()
plt.show()

Вывод: Критический возраст по академическому стрессу — от старшей школы до раннего университета. Именно этим группам особенно нужна поддержка (менторство, психопросвещение, гибкие форматы оценивания).

def plot_hist_pressure(df): plt.figure(figsize=FIGSIZE) sns.histplot( data=df, x="PressureLevel", bins=[1, 2, 3, 4, 5, 6], color=accent2, edgecolor=base_bg ) plt.title("Распределение уровней академического давления") plt.xlabel("Уровень давления (1–5)") plt.ylabel("Количество студентов") plt.tight_layout() plt.show()

Вывод: Повышенное академическое напряжение — не исключение, а норма для большинства участников опроса. Это говорит о том, что работа со стрессом должна быть системной, а не выборочной.

def plot_pie_stress_causes(df): counts = df["MainStressCause"].value_counts()

plt.figure(figsize=FIGSIZE)
ax = plt.gca()
ax.set_facecolor(base_bg)

wedges, texts, autotexts = ax.pie(
    counts.values,
    labels=counts.index,
    autopct="%1.1f%%",
    startangle=90,
    colors=[accent1, accent2, accent3],
    textprops={"color": base_fg, "fontsize": 9}
)
for w in wedges:
    w.set_edgecolor(base_bg)

ax.set_title("Распределение причин академического стресса")
plt.tight_layout()
plt.show()

Вывод Основные драйверы стресса — экзамены/оценки и финансовые вопросы, на втором плане — сложность материала и ожидания окружающих. Это подсказывает направления интервенций: переработка системы оценивания, поддержка в финансовых вопросах, тьюторство по сложным предметам.

def plot_bubble_pressure_sleep(df): sleep_map = { "5–6": 5.5, "7–8": 7.5, "More than 8": 9.0 } df_local = df.copy() df_local["SleepNum"] = df_local["SleepHours"].map(sleep_map)

grp = (
    df_local.groupby("PressureLevel")
    .agg(
        mean_sleep=("SleepNum", "mean"),
        count=("SleepNum", "size")
    )
    .dropna()
)

plt.figure(figsize=FIGSIZE)
sizes = grp["count"] * 200 

plt.scatter(
    grp.index,
    grp["mean_sleep"],
    s=sizes,
    c=accent2,
    alpha=0.7,
    edgecolors=base_fg,
    linewidths=1.5
)

for x, y, n in zip(grp.index, grp["mean_sleep"], grp["count"]):
    plt.text(x, y, str(n), ha="center", va="center",
             color=base_bg, fontsize=8)

plt.title("Пузырьковая диаграмма: давление и сон")
plt.xlabel("Уровень академического давления (1–5)")
plt.ylabel("Среднее количество часов сна")
plt.grid(True, alpha=0.3, color=accent3)
plt.tight_layout()
plt.show()

Вывод Рост академического давления сопровождается ухудшением режима сна. Это усиливает негативное влияние на психическое здоровье и успеваемость, поэтому программы по снижению стресса должны включать блоки по гигиене сна и планированию нагрузки.

def plot_wordcloud_stress(df): text = " ".join(str(x) for x in df["MainStressCause"].dropna())

wc = WordCloud(
    width=1100,
    height=1600,
    background_color=base_bg,
    prefer_horizontal=0.9,
)

def color_func(*args, **kwargs):
    import random
    return random.choice([accent1, accent2, accent3])

wc.generate(text)
wc.recolor(color_func=color_func)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.title("Облако слов: причины академического стресса")
plt.tight_layout()
plt.show()

Вывод: Качественные ответы студентов подтверждают количественный анализ: главные темы стресса — экзамены, оценки, деньги и сложность учебы.

• Стресс и высокий уровень академического давления распространены среди большинства студентов, особенно 15–22 лет. ​- Основные источники стресса — экзамены/оценки и финансовые факторы, подкреплённые сложностью предметов и нехваткой времени. ​- Высокое давление связано с нарушениями сна, что усугубляет риск выгорания и проблем с психикой.

Coolors — генерация палитры