Trabalho 5

# Bibliotecas
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library(flextable)

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library(dplyr)

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## 
## Attaching package: 'dplyr'

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## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

library(readxl)
Bussab <- read_excel("C:/Users/10552356123/Desktop/Base_de_dados-master/Bussab.xlsx")
View(Bussab)

Questão de pesquisa

A procedencia tem impacto na renda?

A procedencia tem impacto nos filhos?

A Procedencia tem impacto na idade?

Tem mais casados na capital ou no interior?

Variáveis resposta: renda, filhos e idade (quantitativa)

Variáveis explicativas: Procedencia, casado (qualitativas)

Bussab %>% group_by(Proced) %>% 
  summarise(média=round(mean(Renda),2), 
            desvio_padrão=round(sd(Renda),2)) %>%
  flextable() %>% theme_tron_legacy()

Proced	média	desvio_padrão
Capital	11.46	5.48
Interior	11.55	5.30
Outro	10.45	3.15

Bussab %>% group_by(Proced) %>% 
  summarise(mínimo=min(Renda),
            Quartil_1=quantile(Renda,0.25),
            mediana =median(Renda),
            Quartil_3 = quantile(Renda,0.75),
            máximo = max(Renda)) %>%
  flextable() %>% theme_tron_legacy()

Proced	mínimo	Quartil_1	mediana	Quartil_3	máximo
Capital	4.56	7.490	9.770	16.625	19.40
Interior	4.00	7.805	10.645	14.695	23.30
Outro	5.73	8.740	9.800	12.790	16.22

A diferença de renda de quem mora no interior e quem mora na capital é de aproximadamente 5,6 e o desvio padrão está entre 5.48 e 5.30, uma diferença não considerável.

A distribuição de renda é mais ou menos equitativa sem grandes diferenças no salario entre diferentes regiões.

Bussab %>% group_by(Proced) %>% 
  summarise(
    média_Idade=round(mean(Idade),2), 
    desvio_padrão_Idade=round(sd(Idade),2),
    média_he=round(mean(Filhos),2), 
    desvio_padrão_he=round(sd(Filhos),2)) %>%
  flextable() %>% theme_tron_legacy()

Proced	média_Idade	desvio_padrão_Idade	média_he	desvio_padrão_he
Capital	36.55	6.22
Interior	33.58	5.82
Outro	35.15	8.02

A média de idade dos que moram na capital é 36.55 e a média dos que moram no interior é 33.58, o desvião padrão está entre 6.22 e 5.82, uma diferença de idade de quarenta centésimos.

Bussab %>% group_by(Proced) %>% 
  summarise(
    média_Casado=round(mean(Casado),2), 
    desvio_padrão_Casado=round(sd(Casado),2)) %>%
  flextable() %>% bg(bg = "skyblue", part = "all") %>%
  set_caption("Dados: trabalho, processamento: @juan ")

Dados: trabalho, processamento: @juan

Proced	média_Casado	desvio_padrão_Casado
Capital	0.64	0.50
Interior	0.67	0.49
Outro	0.38	0.51

boxplot(Bussab$Casado ~  Bussab$Proced,
        col=c("#00FF00","#8A2BE2"),
        main='Gráfico 1 - Boxplot de casado',
        ylab = "Casado",
        xlab = "Procedencia?")

Com base no gráfico diriamos que existe mais ou menos a mesma quantidade de pessoas casadas no interior e na capital, a diferença é muito pequena entre essas duas regiões em relação ao número de casados, uma diferençã que quase não se reflete no gráfico.