Observatório de Equidade Educacional - Escola de Tempo Integral (Censo Escolar)
1. Fases do pré-processamento da base
Estamos conduzindo um estudo para verificar o percentual de matrículas ao longo de dezessete anos de censo escolar. Para esse estudo, integramos as dezessete bases de dados disponibilizadas pelo INEP. Para calcular o percentual de matrículas em tempo integral, dividimos o total de matrículas em tempo integral pelo total de matrículas em qualquer modalidade. Os gráficos apresentados mostram o percentual médio de matrículas em tempo integral ao longo dos anos.
Fases de limpeza da base:
- Step 1: Tamanho da base de 2013 a 2023 - (2550099 - 100,00%)
- Step 2: Exclusão de Escolas Privadas - (1975401 - 77,39%)
- Step 3: Exclusão de Escolas Federais - (1967882 - 77,16%)
3. Matrículas de tempo integral
3.1 Regiões
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
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ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line(size = 0.5) +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
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ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados |>
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group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())3.2 Dependência
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados |>
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group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados |>
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group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
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ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())3.3 Localização
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())4. Matrículas por estados
4.1 Nordeste
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_CRE_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Nordeste") |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Nordeste") |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Nordeste") |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Nordeste") |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Nordeste") |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())4.2 Norte
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_CRE_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Norte") |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Norte") |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Norte") |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Norte") |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Norte") |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())4.3 Centro-Oeste
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_CRE_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Centro-Oeste") |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Centro-Oeste") |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Centro-Oeste") |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Centro-Oeste") |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal()))Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Centro-Oeste") |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())4.4 Sul
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_CRE_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Sul") |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Sul") |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Sul") |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Sul") |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Sul") |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())4.5 Sudeste
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_CRE_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Sudeste") |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Sudeste") |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Sudeste") |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Sudeste") |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados |>
filter(NO_REGIAO == "Sudeste") |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, SG_UF) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = SG_UF)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Estado") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())5. Matrículas em Área de assentamento
5.1 Regiões
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line(size = 0.5) +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())5.2 Dependência
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())5.3 Localização
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_assentamento |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())6. Matrículas em Terra Indígena
6.1 Regiões
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line(size = 0.5) +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())6.2 Dependência
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())6.3 Localização
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_indigena |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())7. Matrículas em Área remanescente de quilombos
7.1 Regiões
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line(size = 0.5) +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())7.2 Dependência
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())7.3 Localização
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_quilombos |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())8. Matrículas Escolas com Provas
Escolas integrais que fazem exame de seleção para ingresso de seus alunos (avaliação por prova e/ou análise curricular)
8.1 Regiões
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line(size = 0.5) +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())8.2 Dependência
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())8.3 Localização
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_exame |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())9. Matrículas Escolas com Contas Renda
Escolas integrais que disponibilizam reserva de vagas por sistema de cotas para grupos específicos de alunos - Condição de Renda
9.1 Regiões
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line(size = 0.5) +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())9.2 Dependência
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by =1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())9.3 Localização
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_renda |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())10. Matrículas Escolas com Contas PCD
Escolas integrais que disponibilizam reserva de vagas por sistema de cotas para grupos específicos de alunos - Pessoa com deficiência (PCD)
10.1 Regiões
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line(size = 0.5) +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by =1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())10.2 Dependência
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_DEPENDENCIA) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_DEPENDENCIA)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())10.3 Localização
Creche
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_PRE_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_INF_CRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_CRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Infantil
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_INF_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Pré-Escolar
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_INF_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_INF_PRE_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_INF_PRE_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Fundamental
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_FUND_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_FUND_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_FUND_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Ensino Médio
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_MED_INT
ggplotly(dados_pcd |>
filter(PERC_MAT_MED_INT >= 0) |>
group_by(NU_ANO_CENSO, TP_LOCALIZACAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_MED_INT)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = TP_LOCALIZACAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Localização") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())11. Matrículas Escolas Cor/Raça/Sexo
11.1 Cor/Raça
Branca
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_BAS_BRANCA
ggplotly(dados_sexo_raca_cor |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_BAS_BRANCA)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line(size = 0.5) +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Preta
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_BAS_PRETA
ggplotly(dados_sexo_raca_cor |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_BAS_PRETA)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Parda
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_BAS_PARDA
ggplotly(dados_sexo_raca_cor |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_BAS_PARDA)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Amarela
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_BAS_AMARELA
ggplotly(dados_sexo_raca_cor |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_BAS_AMARELA)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Indígena
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_BAS_INDIGENA
ggplotly(dados_sexo_raca_cor |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_BAS_INDIGENA)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Região") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())11.2 Sexo
Feminino
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_BAS_FEM
ggplotly(dados_sexo_raca_cor |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_BAS_FEM)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
#scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 5)) +
theme_minimal())Masculino
#grafico do percentual de matriculas de tempo integral por ano para a variavel PERC_MAT_BAS_MASC
ggplotly(dados_sexo_raca_cor |>
group_by(NU_ANO_CENSO, NO_REGIAO) |>
summarise(perc_medio = mean(PERC_MAT_BAS_MASC)) |>
ggplot(aes(x = NU_ANO_CENSO, y = perc_medio, color = NO_REGIAO)) +
geom_line() +
labs(title = "", x = "", y = "Percentual de matrículas", col = "Dependência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(2013, 2023, by = 2)) +
#scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 1)) +
theme_minimal())