Carregando a boblioteca

library(electionsBR) library(dplyr)

download da base de dados

banco2 = candidate_fed(year = 2018,uf=“MG”)

Já carrego a base filtrando o estado desejado.

filtro para os deputados

dep_fed_2018 = banco2 %>% filter(DS_CARGO==“DEPUTADO FEDERAL”)

tabela_dep_fed = table(dep_fed_2018\(SG_PARTIDO,dep_fed_2018\)DS_GENERO) tabela_dep_fed

prop.table(tabela_dep_fed,1)*100

Aqui é feita a filtragem para que haja apenas candidatos a deputado federal.

Tabela proporção por partido

tabela_dep_fed = table(dep_fed_2018\(SG_PARTIDO,dep_fed_2018\)DS_GENERO) tabela_dep_fed

prop.table(tabela_dep_fed,1)*100

tabela_dep_fed2 = table(dep_fed_2018\(DS_GENERO,dep_fed_2018\)SG_PARTIDO) tabela_dep_fed2

Nessa etapa é feita uma tabela de proporção para entender se existem partidos descumprindo a cota partidária, no caso é identificado que sim

Gráfico de relação entre candidaturas femininas e masculinas

barplot(tabela_dep_fed2,col = c(‘#c3062c’,‘#0a8967’), legend.text = rownames(tabela_dep_fed2), ylim = c(0,100))

Com esse gráfico torna-se possível assimilar de forma visual a quantidade de candidaturas masculinas e femininas.

Conclusão

Ao analisar a tabela propocional percebe-se que existem partidos que estão com representação feminina abaixo dos 30% exigido por lei, sendo assim estão em desacordo com a legislação eleitoral. São eles: DC, DEM, PATRIOTA, PDT, PHS, PMN, PP, PR, PRB, PTPV e REDE.

Com o gráfico de barras fica notória a diferença entre candidaturas masculinas e femininas, que com a visualização por cores torna mais claro o abismo entre homens e mulheres, sendo as candidaturas masculinas muito superiores em quantidade às femininas.