Introdução a revisão

neste encontro vamos carregar a base de dados, verificar a base de dados, corrigir os problemas e publicar os resultados.

Importar um arquivo do excel no R

Para importar vamos usar a função read excel da biblioteca readxl.

library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("D:/Users/isaac/Documents/Isaac/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
View(Questionario_Estresse)

Olhar a base de dados

Aqui vamos usar as funções summary, head, view e str para olhar a base de dados.

head(Questionario_Estresse)

## # A tibble: 6 × 10
##   Aluno Turma Mora_pais    RJ Namorado_a Trabalha Desempenho Estresse Créditos
##   <dbl> <dbl>     <dbl> <dbl>      <dbl>    <dbl>      <dbl>    <dbl>    <dbl>
## 1     1     1         2     2          2        2       8.89       23       27
## 2     2     1         1     1          2        2       8.8        24       28
## 3     3     1         2     2          2        2       8          25       25
## 4     4     1         2     2          1        1       8.8        38       21
## 5     5     1         2     2          2        1       8.9        41       18
## 6     6     1         2     2          1        1       8.1        25       29
## # ℹ 1 more variable: Horas_estudo <dbl>

summary(Questionario_Estresse)

##      Aluno          Turma         Mora_pais           RJ          Namorado_a   
##  Min.   : 1.0   Min.   :1.000   Min.   :1.000   Min.   :1.000   Min.   :1.000  
##  1st Qu.:24.5   1st Qu.:1.000   1st Qu.:1.000   1st Qu.:1.000   1st Qu.:1.000  
##  Median :48.0   Median :2.000   Median :2.000   Median :2.000   Median :2.000  
##  Mean   :48.0   Mean   :2.074   Mean   :1.537   Mean   :1.653   Mean   :1.505  
##  3rd Qu.:71.5   3rd Qu.:3.000   3rd Qu.:2.000   3rd Qu.:2.000   3rd Qu.:2.000  
##  Max.   :95.0   Max.   :3.000   Max.   :2.000   Max.   :2.000   Max.   :2.000  
##                                                                                
##     Trabalha       Desempenho       Estresse        Créditos    
##  Min.   :1.000   Min.   :5.820   Min.   :12.00   Min.   :15.00  
##  1st Qu.:1.000   1st Qu.:8.500   1st Qu.:22.50   1st Qu.:23.00  
##  Median :2.000   Median :8.700   Median :27.00   Median :24.00  
##  Mean   :1.621   Mean   :8.594   Mean   :27.82   Mean   :24.95  
##  3rd Qu.:2.000   3rd Qu.:9.050   3rd Qu.:33.00   3rd Qu.:27.00  
##  Max.   :2.000   Max.   :9.700   Max.   :44.00   Max.   :49.00  
##                                                  NA's   :1      
##   Horas_estudo  
##  Min.   :19.00  
##  1st Qu.:25.00  
##  Median :30.00  
##  Mean   :30.73  
##  3rd Qu.:35.00  
##  Max.   :60.00  
## 

str(Questionario_Estresse)

## tibble [95 × 10] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ Aluno       : num [1:95] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ Turma       : num [1:95] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ Mora_pais   : num [1:95] 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 ...
##  $ RJ          : num [1:95] 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 ...
##  $ Namorado_a  : num [1:95] 2 2 2 1 2 1 2 1 2 2 ...
##  $ Trabalha    : num [1:95] 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 ...
##  $ Desempenho  : num [1:95] 8.89 8.8 8 8.8 8.9 8.1 9.2 8.5 8.7 8.3 ...
##  $ Estresse    : num [1:95] 23 24 25 38 41 25 41 20 26 36 ...
##  $ Créditos    : num [1:95] 27 28 25 21 18 29 26 24 20 49 ...
##  $ Horas_estudo: num [1:95] 27 28 25 30 20 32 25 25 25 59 ...

Questionario_Estresse$Trabalha = ifelse(Questionario_Estresse$Trabalha==1, "Sim", "Não")
Questionario_Estresse$Mora_pais = ifelse(Questionario_Estresse$Mora_pais==1,  "Sim", "Não")
Questionario_Estresse$RJ = ifelse(Questionario_Estresse$RJ==1,"Sim", "Não")
Questionario_Estresse$Namorado_a = ifelse(Questionario_Estresse$Namorado_a==1, "Sim","Não")

Questionario_Estresse$Turma = ifelse(Questionario_Estresse$Turma==1, "Turma A",
       ifelse(Questionario_Estresse$Turma==2, "Turma B", "Turma C"))

Será que o problema foi resolvido?

head(Questionario_Estresse)

## # A tibble: 6 × 10
##   Aluno Turma   Mora_pais RJ    Namorado_a Trabalha Desempenho Estresse Créditos
##   <dbl> <chr>   <chr>     <chr> <chr>      <chr>         <dbl>    <dbl>    <dbl>
## 1     1 Turma A Não       Não   Não        Não            8.89       23       27
## 2     2 Turma A Sim       Sim   Não        Não            8.8        24       28
## 3     3 Turma A Não       Não   Não        Não            8          25       25
## 4     4 Turma A Não       Não   Sim        Sim            8.8        38       21
## 5     5 Turma A Não       Não   Não        Sim            8.9        41       18
## 6     6 Turma A Não       Não   Sim        Sim            8.1        25       29
## # ℹ 1 more variable: Horas_estudo <dbl>

summary(Questionario_Estresse)

##      Aluno         Turma            Mora_pais              RJ           
##  Min.   : 1.0   Length:95          Length:95          Length:95         
##  1st Qu.:24.5   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Median :48.0   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   :48.0                                                           
##  3rd Qu.:71.5                                                           
##  Max.   :95.0                                                           
##                                                                         
##   Namorado_a          Trabalha           Desempenho       Estresse    
##  Length:95          Length:95          Min.   :5.820   Min.   :12.00  
##  Class :character   Class :character   1st Qu.:8.500   1st Qu.:22.50  
##  Mode  :character   Mode  :character   Median :8.700   Median :27.00  
##                                        Mean   :8.594   Mean   :27.82  
##                                        3rd Qu.:9.050   3rd Qu.:33.00  
##                                        Max.   :9.700   Max.   :44.00  
##                                                                       
##     Créditos      Horas_estudo  
##  Min.   :15.00   Min.   :19.00  
##  1st Qu.:23.00   1st Qu.:25.00  
##  Median :24.00   Median :30.00  
##  Mean   :24.95   Mean   :30.73  
##  3rd Qu.:27.00   3rd Qu.:35.00  
##  Max.   :49.00   Max.   :60.00  
##  NA's   :1

str(Questionario_Estresse)

## tibble [95 × 10] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ Aluno       : num [1:95] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ Turma       : chr [1:95] "Turma A" "Turma A" "Turma A" "Turma A" ...
##  $ Mora_pais   : chr [1:95] "Não" "Sim" "Não" "Não" ...
##  $ RJ          : chr [1:95] "Não" "Sim" "Não" "Não" ...
##  $ Namorado_a  : chr [1:95] "Não" "Não" "Não" "Sim" ...
##  $ Trabalha    : chr [1:95] "Não" "Não" "Não" "Sim" ...
##  $ Desempenho  : num [1:95] 8.89 8.8 8 8.8 8.9 8.1 9.2 8.5 8.7 8.3 ...
##  $ Estresse    : num [1:95] 23 24 25 38 41 25 41 20 26 36 ...
##  $ Créditos    : num [1:95] 27 28 25 21 18 29 26 24 20 49 ...
##  $ Horas_estudo: num [1:95] 27 28 25 30 20 32 25 25 25 59 ...

Questões

Quem trabalha tem um desempenho pior? Quem namora tem um desempenho pior? Quem mora com pais tem um desempenho melhor? # Desenho de pesquisa

library(dplyr) # para criar as estatísticas
library(flextable) #para criar as tabelas no rmarkdown

Questionario_Estresse %>% select(Trabalha,Desempenho) %>% group_by(Trabalha) %>% summarise(média=mean(Desempenho),desvio_padrão = sd(Desempenho)) %>% flextable() %>% theme_tron_legacy()

library(dplyr) # para criar as estatísticas
library(flextable) #para criar as tabelas no rmarkdown

Questionario_Estresse %>% select(Namorado_a,Desempenho) %>% group_by(Namorado_a) %>% summarise(média=mean(Desempenho),desvio_padrão = sd(Desempenho)) %>% flextable() %>% theme_tron_legacy()

Analisando as turmas

library(dplyr) # para criar as estatísticas
library(flextable) #para criar as tabelas no rmarkdown

Questionario_Estresse %>% select(Turma,Desempenho) %>% group_by(Turma) %>% summarise(média=mean(Desempenho),desvio_padrão = sd(Desempenho)) %>% flextable() %>% theme_tron_legacy()

Conclusão

1.Recomendamos permitir que o estudante trabalhe. 2. O fato de namorar não influencia na nota do estudante. 3. A diferença é pequena, mas aa turma B é a melhor.