男性面部化妆对吸引力影响研究数据集-mexwell
数据来源：互联网公开数据
标签：化妆,男性,吸引力,面部,评价,心理学,社会学,实验数据,颜值
数据概述：
本数据集旨在研究男性面部化妆对其吸引力的影响。数据来源于一项实验，该实验招募了20位男性参与者，并由专业化妆师为其进行了“微妙化妆”。随后，200位参与者对这20位男性在有化妆和无化妆两种状态下的照片进行了吸引力评分。评分标准为1到7，其中1代表“完全没有吸引力”，7代表“非常有吸引力”。
数据集包含两个主要文件：
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male-makeup-faces.csv：该文件提供了每个参与者的平均吸引力评分，包括以下字段：
- FaceID：参与者编号。
- Age：参与者的年龄。
- Race：参与者的种族。
- NoMakeup：200位评分者对参与者未化妆照片的平均吸引力评分。
- Makeup：200位评分者对参与者化妆后照片的平均吸引力评分。
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male-makeup-ratings.csv：该文件包含了所有评分的详细数据，记录了每位评分者的评分结果，包括以下字段：
- Rater_Sex：评分者的性别。
- Rater_Age：评分者的年龄。
- Rater_Race：评分者的种族。
- Rater：评分者编号。
- Participant：参与者编号。
- Makeup：指示该照片中参与者是否化妆（MM表示化妆，NM表示未化妆）。
- rating：评分者对参与者照片的吸引力评分。
- Participant_Age：参与者的年龄。
- Participant_Race：参与者的种族。
数据由Batres和Robinson(2022)发表于PLoS ONE，原始数据可从开放科学框架（OSF）获取。
数据用途概述：
该数据集可用于分析男性面部化妆对吸引力的影响，并探索不同评分者和不同参与者之间的差异。具体用途包括：
- 进行t检验或方差分析，以确定化妆是否显著提高了男性面孔的吸引力。
- 构建模型，考虑评分者和参与者的个体差异，以及化妆对评分的影响。
- 构建分层模型，以更好地理解评分者的个体差异对评分的影响。
- 研究评分者特征（如性别、年龄、种族）与评分结果之间的关系。
- 进行更深入的统计分析和可视化，以探索数据中的模式和趋势。
