library(readxl)
estudantes_matematica <- read_excel("C:/Users/filip/Downloads/estudantes matematica.xlsx")
View(estudantes_matematica)Artigo de Bioestatística
estudantes_matematica$romantic <- NULL
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estudantes_matematica$Tempo_de_estudo_em_horas <- NULL
estudantes_matematica$`Tempo de estudo em (horas)` <- NULLcolnames(estudantes_matematica) [1] "sex" "age" "studytime" "higher" "internet" "famrel"
[7] "freetime" "Dalc" "Walc" "absences" "G1" colnames(estudantes_matematica) [1] <- "Sexo"
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colnames(estudantes_matematica) [11] <- "Notas 1° trimestre"str(estudantes_matematica)tibble [395 × 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
$ Sexo : chr [1:395] "F" "F" "F" "F" ...
$ Idade : num [1:395] 18 17 15 15 16 16 16 17 15 15 ...
$ Tempo de estudo : num [1:395] 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 ...
$ Deseja cursar ensino superior: chr [1:395] "yes" "yes" "yes" "yes" ...
$ Acesso à internet : chr [1:395] "no" "yes" "yes" "yes" ...
$ Relação familiar : num [1:395] 4 5 4 3 4 5 4 4 4 5 ...
$ Tempo livre : num [1:395] 3 3 3 2 3 4 4 1 2 5 ...
$ Consumo diário de álcool : num [1:395] 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ Consumo semanal de álcool : num [1:395] 1 1 3 1 2 2 1 1 1 1 ...
$ Faltas : num [1:395] 6 4 10 2 4 10 0 6 0 0 ...
$ Notas 1° trimestre : num [1:395] 5 5 7 15 6 15 12 6 16 14 ...estudantes_matematica$Sexo <- as.factor(estudantes_matematica$Sexo)
estudantes_matematica$Idade <- as.numeric(estudantes_matematica$Idade)
estudantes_matematica$`Tempo de estudo` <- as.numeric(estudantes_matematica$`Tempo de estudo`)
estudantes_matematica$`Deseja cursar ensino superior` <- as.factor(estudantes_matematica$`Deseja cursar ensino superior`)
estudantes_matematica$`Acesso à internet` <- as.factor(estudantes_matematica$`Acesso à internet`)
estudantes_matematica$`Relação familiar` <- as.factor(estudantes_matematica$`Relação familiar`)
estudantes_matematica$`Tempo livre` <- as.numeric(estudantes_matematica$`Tempo livre`)
estudantes_matematica$`Consumo diário de álcool` <- as.factor(estudantes_matematica$`Consumo diário de álcool`)
estudantes_matematica$`Consumo semanal de álcool` <- as.factor(estudantes_matematica$`Consumo semanal de álcool`)
estudantes_matematica$Faltas <- as.numeric(estudantes_matematica$Faltas)
estudantes_matematica$`Notas 1° trimestre` <- as.numeric(estudantes_matematica$`Notas 1° trimestre`)
str(estudantes_matematica)tibble [395 × 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
$ Sexo : Factor w/ 2 levels "F","M": 1 1 1 1 1 2 2 1 2 2 ...
$ Idade : num [1:395] 18 17 15 15 16 16 16 17 15 15 ...
$ Tempo de estudo : num [1:395] 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 ...
$ Deseja cursar ensino superior: Factor w/ 2 levels "no","yes": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ Acesso à internet : Factor w/ 2 levels "no","yes": 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 ...
$ Relação familiar : Factor w/ 5 levels "1","2","3","4",..: 4 5 4 3 4 5 4 4 4 5 ...
$ Tempo livre : num [1:395] 3 3 3 2 3 4 4 1 2 5 ...
$ Consumo diário de álcool : Factor w/ 5 levels "1","2","3","4",..: 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ Consumo semanal de álcool : Factor w/ 5 levels "1","2","3","4",..: 1 1 3 1 2 2 1 1 1 1 ...
$ Faltas : num [1:395] 6 4 10 2 4 10 0 6 0 0 ...
$ Notas 1° trimestre : num [1:395] 5 5 7 15 6 15 12 6 16 14 ...levels(estudantes_matematica$Sexo)[1] "F" "M"levels(estudantes_matematica$Sexo) <- c("Feminino", "Masculino")
levels(estudantes_matematica$`Relação familiar`)[1] "1" "2" "3" "4" "5"levels(estudantes_matematica$`Relação familiar`) <- c("Péssimo" , "Ruim", "Regular", "Bom", "Ótimo")
levels(estudantes_matematica$`Consumo diário de álcool`)[1] "1" "2" "3" "4" "5"levels(estudantes_matematica$`Consumo diário de álcool`) <- c("Muito Baixo", "Baixo", "Moderado", "Alto", "Muito Alto")
levels(estudantes_matematica$`Consumo semanal de álcool`)[1] "1" "2" "3" "4" "5"levels(estudantes_matematica$`Consumo semanal de álcool`) <- c("Muito Baixo", "Baixo", "Moderado", "Alto", "Muito Alto")
levels(estudantes_matematica$`Acesso à internet`)[1] "no" "yes"levels(estudantes_matematica$`Acesso à internet`) <- c("Sim", "Não")
levels(estudantes_matematica$`Deseja cursar ensino superior`)[1] "no" "yes"levels(estudantes_matematica$`Deseja cursar ensino superior`) <- c("Sim", "Não")estudantes_matematica$Tempo_de_estudo_em_horas <- cut(estudantes_matematica$`Tempo de estudo`, c( 0, 1, 2, 3, 4))
estudantes_matematica$Tempo_de_estudo_em_horas [1] (1,2] (1,2] (1,2] (2,3] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (2,3]
[13] (0,1] (1,2] (2,3] (0,1] (2,3] (1,2] (0,1] (0,1] (1,2] (0,1] (1,2] (1,2]
[25] (2,3] (0,1] (0,1] (0,1] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (0,1] (0,1]
[37] (2,3] (2,3] (2,3] (0,1] (1,2] (0,1] (1,2] (0,1] (1,2] (1,2] (1,2] (3,4]
[49] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (0,1] (0,1] (0,1] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2]
[61] (1,2] (0,1] (1,2] (2,3] (1,2] (1,2] (3,4] (3,4] (1,2] (3,4] (3,4] (3,4]
[73] (1,2] (0,1] (1,2] (1,2] (3,4] (3,4] (0,1] (1,2] (0,1] (2,3] (1,2] (1,2]
[85] (1,2] (1,2] (1,2] (2,3] (1,2] (1,2] (2,3] (0,1] (1,2] (1,2] (3,4] (3,4]
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[109] (3,4] (2,3] (0,1] (2,3] (1,2] (0,1] (1,2] (1,2] (1,2] (0,1] (1,2] (0,1]
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[169] (1,2] (1,2] (0,1] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (0,1] (1,2]
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[205] (3,4] (2,3] (1,2] (1,2] (0,1] (2,3] (3,4] (1,2] (1,2] (1,2] (0,1] (1,2]
[217] (1,2] (1,2] (0,1] (2,3] (1,2] (2,3] (1,2] (1,2] (2,3] (1,2] (1,2] (1,2]
[229] (1,2] (2,3] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (2,3] (1,2] (0,1] (1,2] (1,2]
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[301] (1,2] (0,1] (2,3] (3,4] (1,2] (1,2] (0,1] (0,1] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2]
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[361] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (2,3] (0,1] (0,1] (1,2] (1,2] (0,1]
[373] (2,3] (0,1] (2,3] (2,3] (2,3] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (0,1] (1,2] (0,1]
[385] (0,1] (2,3] (0,1] (2,3] (1,2] (1,2] (1,2] (0,1] (0,1] (0,1] (0,1]
Levels: (0,1] (1,2] (2,3] (3,4]levels(estudantes_matematica$Tempo_de_estudo_em_horas) <- c("Maior que 2h",
"2 a 5h",
"5 a 10h",
"Maior que 10h")estudantes_matematica$Tempo_livre_em_horas <- cut(estudantes_matematica$`Tempo livre`, c( 0, 1, 2, 3, 4, 5))
estudantes_matematica$Tempo_livre_em_horas [1] (2,3] (2,3] (2,3] (1,2] (2,3] (3,4] (3,4] (0,1] (1,2] (4,5] (2,3] (1,2]
[13] (2,3] (3,4] (4,5] (3,4] (1,2] (2,3] (4,5] (0,1] (3,4] (3,4] (4,5] (3,4]
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[37] (3,4] (3,4] (2,3] (2,3] (2,3] (3,4] (2,3] (3,4] (2,3] (1,2] (2,3] (1,2]
[49] (2,3] (3,4] (2,3] (2,3] (4,5] (2,3] (2,3] (2,3] (2,3] (1,2] (2,3] (1,2]
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[73] (2,3] (2,3] (2,3] (2,3] (3,4] (1,2] (4,5] (3,4] (1,2] (2,3] (3,4] (2,3]
[85] (2,3] (3,4] (2,3] (2,3] (3,4] (0,1] (2,3] (4,5] (2,3] (2,3] (2,3] (0,1]
[97] (2,3] (2,3] (2,3] (2,3] (4,5] (3,4] (2,3] (2,3] (3,4] (2,3] (0,1] (2,3]
[109] (2,3] (3,4] (4,5] (0,1] (0,1] (4,5] (3,4] (3,4] (3,4] (3,4] (1,2] (3,4]
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[145] (3,4] (3,4] (2,3] (2,3] (2,3] (4,5] (2,3] (3,4] (1,2] (4,5] (1,2] (3,4]
[157] (1,2] (1,2] (1,2] (4,5] (2,3] (3,4] (3,4] (2,3] (2,3] (4,5] (2,3] (1,2]
[169] (0,1] (3,4] (3,4] (2,3] (3,4] (2,3] (3,4] (3,4] (3,4] (2,3] (2,3] (1,2]
[181] (3,4] (1,2] (3,4] (2,3] (1,2] (2,3] (2,3] (1,2] (2,3] (0,1] (2,3] (2,3]
[193] (3,4] (2,3] (2,3] (2,3] (1,2] (2,3] (1,2] (4,5] (2,3] (3,4] (3,4] (2,3]
[205] (2,3] (3,4] (2,3] (2,3] (2,3] (3,4] (2,3] (2,3] (2,3] (3,4] (1,2] (3,4]
[217] (3,4] (1,2] (2,3] (2,3] (1,2] (2,3] (2,3] (2,3] (2,3] (2,3] (2,3] (2,3]
[229] (2,3] (1,2] (1,2] (4,5] (4,5] (1,2] (3,4] (2,3] (3,4] (4,5] (0,1] (4,5]
[241] (4,5] (2,3] (3,4] (2,3] (3,4] (2,3] (1,2] (3,4] (2,3] (2,3] (3,4] (2,3]
[253] (1,2] (2,3] (3,4] (3,4] (1,2] (2,3] (1,2] (3,4] (0,1] (2,3] (2,3] (1,2]
[265] (2,3] (1,2] (3,4] (2,3] (3,4] (2,3] (2,3] (4,5] (3,4] (4,5] (2,3] (3,4]
[277] (0,1] (1,2] (3,4] (1,2] (4,5] (3,4] (1,2] (3,4] (3,4] (2,3] (2,3] (2,3]
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[301] (1,2] (0,1] (2,3] (1,2] (3,4] (3,4] (4,5] (2,3] (4,5] (3,4] (1,2] (3,4]
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[337] (3,4] (2,3] (2,3] (2,3] (2,3] (2,3] (2,3] (2,3] (2,3] (3,4] (2,3] (3,4]
[349] (3,4] (4,5] (3,4] (4,5] (2,3] (3,4] (4,5] (2,3] (2,3] (1,2] (2,3] (2,3]
[361] (2,3] (3,4] (2,3] (2,3] (1,2] (2,3] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (1,2] (2,3]
[373] (3,4] (4,5] (3,4] (2,3] (3,4] (3,4] (0,1] (4,5] (1,2] (3,4] (3,4] (2,3]
[385] (3,4] (2,3] (3,4] (3,4] (2,3] (0,1] (4,5] (3,4] (4,5] (3,4] (1,2]
Levels: (0,1] (1,2] (2,3] (3,4] (4,5]levels(estudantes_matematica$Tempo_livre_em_horas) <- c("Muito curto",
"Curto",
"Moderado",
"Longo",
"Muito longo")#Tabela…..
gtsummary::tbl_summary(estudantes_matematica)| Characteristic | N = 3951 |
|---|---|
| Sexo | |
| Feminino | 208 (53%) |
| Masculino | 187 (47%) |
| Idade | |
| 15 | 82 (21%) |
| 16 | 104 (26%) |
| 17 | 98 (25%) |
| 18 | 82 (21%) |
| 19 | 24 (6.1%) |
| 20 | 3 (0.8%) |
| 21 | 1 (0.3%) |
| 22 | 1 (0.3%) |
| Tempo de estudo | |
| 1 | 105 (27%) |
| 2 | 198 (50%) |
| 3 | 65 (16%) |
| 4 | 27 (6.8%) |
| Deseja cursar ensino superior | |
| Sim | 20 (5.1%) |
| Não | 375 (95%) |
| Acesso à internet | |
| Sim | 66 (17%) |
| Não | 329 (83%) |
| Relação familiar | |
| Péssimo | 8 (2.0%) |
| Ruim | 18 (4.6%) |
| Regular | 68 (17%) |
| Bom | 195 (49%) |
| Ótimo | 106 (27%) |
| Tempo livre | |
| 1 | 19 (4.8%) |
| 2 | 64 (16%) |
| 3 | 157 (40%) |
| 4 | 115 (29%) |
| 5 | 40 (10%) |
| Consumo diário de álcool | |
| Muito Baixo | 276 (70%) |
| Baixo | 75 (19%) |
| Moderado | 26 (6.6%) |
| Alto | 9 (2.3%) |
| Muito Alto | 9 (2.3%) |
| Consumo semanal de álcool | |
| Muito Baixo | 151 (38%) |
| Baixo | 85 (22%) |
| Moderado | 80 (20%) |
| Alto | 51 (13%) |
| Muito Alto | 28 (7.1%) |
| Faltas | 4.0 (0.0, 8.0) |
| Notas 1° trimestre | 11.0 (8.0, 13.0) |
| Tempo_de_estudo_em_horas | |
| Maior que 2h | 105 (27%) |
| 2 a 5h | 198 (50%) |
| 5 a 10h | 65 (16%) |
| Maior que 10h | 27 (6.8%) |
| Tempo_livre_em_horas | |
| Muito curto | 19 (4.8%) |
| Curto | 64 (16%) |
| Moderado | 157 (40%) |
| Longo | 115 (29%) |
| Muito longo | 40 (10%) |
| 1 n (%); Median (IQR) | |
Há Relação entre o tempo livre após a escola e o desejo de cursar ensino superior? (QUALI X QUALI)
library(ggplot2)
ggplot(estudantes_matematica) +
aes(x = Tempo_livre_em_horas, fill = `Deseja cursar ensino superior`) +
geom_bar() +
scale_fill_hue(direction = 1) +
labs(x = "Tempo livre", y = "Frequência", title = "Figura 2. Relação entre o tempo livre após a escola e o desejo de cursar ensino superior",
caption = "CC0: Public Domain") +
theme_light() +
theme(plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5),
plot.caption = element_text(face = "italic"), axis.title.y = element_text(face = "bold.italic"),
axis.title.x = element_text(face = "bold.italic"))
#Segundo o gráfico é possível afirmar que a maioria dos indivíduos não têm o desejo de cursar o ensino superior. Dos indivíduos com mais de duas horas de tempo livre 11,4% querem cursar ensino superior, daqueles que têm de duas a cinco horas de tempo livre apenas 4% desejam cursar o ensino superior, e os que possuem mais de cinco horas de tempo livre não apresentam interesse em cursar ensino superior
library(summarytools)
ctable(estudantes_matematica$Tempo_de_estudo_em_horas, estudantes_matematica$`Deseja cursar ensino superior`)Cross-Tabulation, Row Proportions
Tempo_de_estudo_em_horas * `Deseja cursar ensino superior`
Data Frame: estudantes_matematica
-------------------------- ------------------------------- ------------ -------------- --------------
Deseja cursar ensino superior Sim Não Total
Tempo_de_estudo_em_horas
Maior que 2h 12 (11.4%) 93 ( 88.6%) 105 (100.0%)
2 a 5h 8 ( 4.0%) 190 ( 96.0%) 198 (100.0%)
5 a 10h 0 ( 0.0%) 65 (100.0%) 65 (100.0%)
Maior que 10h 0 ( 0.0%) 27 (100.0%) 27 (100.0%)
Total 20 ( 5.1%) 375 ( 94.9%) 395 (100.0%)
-------------------------- ------------------------------- ------------ -------------- --------------Qual a relação entre o acesso à internet e o tempo de estudo entre os estudantes? (QUALI X QUALI)
library(ggplot2)
ggplot(estudantes_matematica) +
aes(x = `Acesso à internet`, fill = Tempo_de_estudo_em_horas) +
geom_bar() +
scale_fill_hue(direction = 1) +
labs(y = "Frequência", title = "Figura 3. Relação entre o acesso à internet e o tempo de estudo dos estudantes", caption = "CC0: Public Domain", fill = "Tempo de estudo em horas") +
theme_light() +
theme(plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5), plot.caption = element_text(face = "italic"),
axis.title.y = element_text(face = "bold.italic"), axis.title.x = element_text(face = "bold.italic"))
##Relação entre o acesso à internet e tempo de estudo:
No gráfico, é notável que os indivíduos sem acesso à internet tiveram um tempo maior de estudo. Os Alunos com tempo de estudo de 5 a 10 horas sem acesso à internet representou 17,9%, enquanto que a porcentagem dos alunos com acesso à internet foi de 9,1%. Além disso, houve uma frequência maior de alunos sem acesso à internet com os tempos de estudo equivalentes a 2 a 5 horas e maior que 2 horas em relação aos indivíduos com acesso à internet nas respectivas horas de estudo.
library(summarytools)
ctable(estudantes_matematica$`Acesso à internet`, estudantes_matematica$Tempo_de_estudo_em_horas)Cross-Tabulation, Row Proportions
`Acesso à internet` * Tempo_de_estudo_em_horas
Data Frame: estudantes_matematica
------------------- -------------------------- -------------- ------------- ------------ --------------- --------------
Tempo_de_estudo_em_horas Maior que 2h 2 a 5h 5 a 10h Maior que 10h Total
Acesso à internet
Sim 19 (28.8%) 37 (56.1%) 6 ( 9.1%) 4 (6.1%) 66 (100.0%)
Não 86 (26.1%) 161 (48.9%) 59 (17.9%) 23 (7.0%) 329 (100.0%)
Total 105 (26.6%) 198 (50.1%) 65 (16.5%) 27 (6.8%) 395 (100.0%)
------------------- -------------------------- -------------- ------------- ------------ --------------- --------------Há Relação entre sexo e consumo diário de álcool? (QUALI X QUALI)
library(ggplot2)
ggplot(estudantes_matematica) +
aes(x = Sexo, fill = `Consumo diário de álcool`) +
geom_bar(position = "dodge") +
scale_fill_hue(direction = 1) +
labs(y = "Frequência (100%)", title = "Figura 3. Proporção entre o sexo e o consumo diário de álcool entre os estudantes", caption = "CC0: Public Domain") +
theme_light() +
theme(plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5), plot.caption = element_text(face = "italic"),
axis.title.y = element_text(face = "bold.italic"), axis.title.x = element_text(face = "bold.italic"))
##Pela primeira visão do gráfico é possível dizer que o consumo diário de álcool é maior entre os estudantes do sexo masculino do que entre as estudantes do sexo feminino. Também pode se notar que o consumo diário de álcool muito baixo destaca-se em ambos os sexos de estudantes. O baixo consumo diário de álcool é similar entre os dois sexos, sendo levemente maior entre os estudantes do sexo masculino. Já o consumo moderado diário de álcool no sexo masculino é de 11,2% enquanto que no sexo feminino é de 2,4%. O alto consumo diário de álcool entre os estudante de sexo masculino é de 3,7% enquanto que entre as estudantes de sexo feminino é 1%.
library(summarytools)
ctable(estudantes_matematica$Sexo, estudantes_matematica$`Consumo diário de álcool`)Cross-Tabulation, Row Proportions
Sexo * `Consumo diário de álcool`
Data Frame: estudantes_matematica
----------- -------------------------- ------------- ------------ ------------ ---------- ------------ --------------
Consumo diário de álcool Muito Baixo Baixo Moderado Alto Muito Alto Total
Sexo
Feminino 167 (80.3%) 33 (15.9%) 5 ( 2.4%) 2 (1.0%) 1 (0.5%) 208 (100.0%)
Masculino 109 (58.3%) 42 (22.5%) 21 (11.2%) 7 (3.7%) 8 (4.3%) 187 (100.0%)
Total 276 (69.9%) 75 (19.0%) 26 ( 6.6%) 9 (2.3%) 9 (2.3%) 395 (100.0%)
----------- -------------------------- ------------- ------------ ------------ ---------- ------------ --------------Existe Relação entre a idade e a relação familiar? QUANTI X QUALI
library(ggplot2)
ggplot(estudantes_matematica) +
aes(x = "", y = Idade, fill = `Relação familiar`) +
geom_boxplot() +
scale_fill_hue(direction = 1) +
labs(title = "Figura 4. Relação entre a idade e a relação familiar", caption = "CC0: Public Domain") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(face = "bold"),
plot.caption = element_text(face = "italic"), axis.title.y = element_text(face = "bold.italic"),
axis.title.x = element_text(face = "bold.italic"))
#Através do gráfico acima, pôde-se notar que 75% dos alunos com as idades até 18 anos possuem uma ótima ou boa relação familiar e 75% dos alunos com idade ate 17 anos possuem relação familiar ruim ou regular. Além disso, 50% dos alunos com relação familiar péssima tinham até 16 anos. Nos grupos “ruim”, “regular” e “ótimo” foram observados valores discrepantes (19, 19, 22).
Há Relação entre as faltas e as notas do primeiro trimestre dos estudantes ?QUANTI X QUANTI
library(ggplot2)
ggplot(estudantes_matematica) +
aes(x = `Notas 1° trimestre`, y = Faltas) +
geom_point(shape = "circle",
size = 1.5, colour = "#112446") +
geom_smooth(span = 1L) +
labs(title = "Figura 5. Relação entre as faltas e as notas do primeiro trimestre dos estudantes", caption = "CC0: Public Domain") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(face = "bold",
hjust = 0.5), plot.caption = element_text(face = "italic"), axis.title.y = element_text(face = "bold.italic"),
axis.title.x = element_text(face = "bold.italic"))`geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'