Passo 1

Iniciarei essa análise carregando a base de dados “Questionário Estresse”

library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("~/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
View(Questionario_Estresse)

Passo 2

Após carregar a base de dados, irei colocar os códigos do gráfico, inserindo também uma cor e as varíaveis que escolhi para serem analisadas.

plot(Questionario_Estresse$Horas_estudo,Questionario_Estresse$Créditos,
     main="Gráfico 1 - diagrama de dispersão das horas de estudo e créditos",
     xlab = "Horas de estudo", ylab = "Créditos", pch=20,col='yellow')
abline(lsfit(Questionario_Estresse$Horas_estudo,Questionario_Estresse$Créditos))
## Warning in lsfit(Questionario_Estresse$Horas_estudo,
## Questionario_Estresse$Créditos): 1 missing value deleted

Conclusão

Analisando o gráfico, podemos perceber que o padrão comum é: quanto mais créditos mais horas de estudo.