Carregar a base de dados

library(readr)
FifaData <- read_csv("C:/Users/55219/Desktop/Base_de_dados-master/FifaData.csv")
## Rows: 17588 Columns: 53
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (12): Name, Nationality, National_Position, Club, Club_Position, Club_Jo...
## dbl (41): National_Kit, Club_Kit, Contract_Expiry, Rating, Age, Weak_foot, S...
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

Hipótese 1

Quanto mais velho o jogador, mais lento ele é

Análise de dados

plot(FifaData$Age, FifaData$Speed, col='black',pch=10,
     main="Gráfico 1 - Diagrama de dispersão entre idade e velocidade" )
abline(lsfit(FifaData$Age, FifaData$Speed),col="red")

cor(FifaData$Age, FifaData$Speed)
## [1] -0.1684175

Correlação = -0.1684175 Existe uma correlação negativa fraca entre idade e velocidade

#Hipótese 2 Quanto mais velho, mais força o jogador tem

Análise de dados

library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(corrplot)
## corrplot 0.92 loaded
FifaData %>% select(Age, Strength) %>%
  cor() %>% corrplot.mixed()

Correlação = 0.3294591 Hipótese confirmada. Jogadores mais velhos são mais fortes. correlação positiva, moderada e linear

Conclusão

Para comprovação da primeira hipótese, foi feito um diagrama de dispersão, a fim de análisar a relação entre idade e velocidade dos jogadores. A hipótese dizia que seria obtida uma relação negativa entre idade e velocidade, pois essa consistia em dizer que quanto maior a idade, menor seria a velocidade do Jogador. Com a realização do diagrama e do cálculo de correlação foi obtido que de fato existe uma correlação fraca negativa entre idade e velocidade, apontando assim que em alguma medida quanto maior a idade do jogador, menor a velocidade, porém não se trata de uma correlação forte.

Já para verificação da segunda hipótese, foi feita uma matruz de correlação entre idade e força, para entender a relação entre essas variáveis. A hipótese consistia dizer que jogadores mais velhos são mais fortes, logo haveria uma correlação positiva entre idade e força. Em vista da matriz de correlação e do cálculo feito foi identificado que a hipótese se confirmou, já que foi obtida uma correlação linear, positiva e moderada. Portanto é possível dizer que a idade influencia de fato na força do jogador de forma considerável.

Em suma, pode-se verificar que as duas hipóteses foram verificadas, a primeira ao obter a relação negativa esperada, porém fraca. E a segunda, por obter a relação positiva esperada e observar correlação moderada.