Aula 4 Estatística
Steve Ross
2024-10-27
#introdução
library(readxl)
Familias <- read_excel("C:/Users/Maria Helena/Desktop/Base_de_dados-master/Familias.xls")
View(Familias)
load("C:/Users/Maria Helena/Desktop/Base_de_dados-master/Bussab.RData")
load("C:/Users/Maria Helena/Desktop/Base_de_dados-master/CARROS_cat.RData")
library(readxl)| # Passo 1 # carregar arquivos do RData # importar arquivos do excel |
|---|
| # passo 2 # olhar as bases de dados |
summary(Bussab)## Casado Instr Filhos Renda
## Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.00 Min. : 4.000
## 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:1.00 1st Qu.: 7.553
## Median :1.0000 Median :1.0000 Median :2.00 Median :10.165
## Mean :0.5556 Mean :0.8333 Mean :1.65 Mean :11.122
## 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:2.00 3rd Qu.:14.060
## Max. :1.0000 Max. :2.0000 Max. :5.00 Max. :23.300
## NA's :16
## Idade Proced Casado_fator Instru\xe7\xe3o
## Min. :21.00 Capital :11 Sim :20 Fundamental:12
## 1st Qu.:30.75 Interior:12 N\xe3o:16 M\xe9dio :18
## Median :34.50 Outro :13 Superior : 6
## Mean :35.06
## 3rd Qu.:41.00
## Max. :49.00
## #str(Bussab)| # passo 3 |
| # Limpeza dos dados |
names(Bussab)## [1] "Casado" "Instr" "Filhos" "Renda"
## [5] "Idade" "Proced" "Casado_fator" "Instru\xe7\xe3o"names(Bussab)[8] <- "Escolaridade"
Bussab$Escolaridade <- iconv(Bussab$Escolaridade, "latin1", "UTF-8")
Bussab$Casado_fator <- iconv(Bussab$Casado_fator, "latin1", "UTF-8")
library(dplyr)##
## Anexando pacote: 'dplyr'## Os seguintes objetos são mascarados por 'package:stats':
##
## filter, lag## Os seguintes objetos são mascarados por 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionBussab %>% select(Escolaridade)## Escolaridade
## 1 Fundamental
## 2 Fundamental
## 3 Fundamental
## 4 Médio
## 5 Fundamental
## 6 Fundamental
## 7 Fundamental
## 8 Fundamental
## 9 Médio
## 10 Médio
## 11 Médio
## 12 Fundamental
## 13 Médio
## 14 Fundamental
## 15 Médio
## 16 Médio
## 17 Médio
## 18 Fundamental
## 19 Superior
## 20 Médio
## 21 Médio
## 22 Médio
## 23 Fundamental
## 24 Superior
## 25 Médio
## 26 Fundamental
## 27 Médio
## 28 Médio
## 29 Médio
## 30 Médio
## 31 Superior
## 32 Médio
## 33 Superior
## 34 Superior
## 35 Médio
## 36 Superiorlibrary(dplyr)
Bussab = Bussab %>% select(-Casado,-Instr)| #passo 4 |
#1. Quem tem escolaridade media nao precisa do P.A.P? #2. Quem mora no bairro Monte Verde nao precisa de P.A.P? #3. Quem tem escolaridade media nao eh casado? #4. Quem eh da capital nao eh casado? #5. a audi tem carros automaticos que a chevrolet? #6. os modelos 2008 sao automaticos?
#———————————————————- #Passo 5 # Operacionalizar #———————————————————- Variavel resposta (variavel dependente) P.A.P (Familias) Casado(Bussab) Transmissão (Carros)
Variáveis explicativas (variaveis independentes) escolaridade, bairro(familias) escolaridade, proc(Bussab) frabicante, ano(carros)
#————————————————————- #passo 6 # Estatísticas (qualitativas vs qualitativas) #————————————————————-
T1 = table(Familias$instr,Familias$p.a.p)
T1 ##
## Não usa Usa
## Ensino fundamental 16 22
## Ensino médio 19 25
## Sem Instrução 7 31prop.table(T1,1)##
## Não usa Usa
## Ensino fundamental 0.4210526 0.5789474
## Ensino médio 0.4318182 0.5681818
## Sem Instrução 0.1842105 0.8157895prop.table(T1,2)##
## Não usa Usa
## Ensino fundamental 0.3809524 0.2820513
## Ensino médio 0.4523810 0.3205128
## Sem Instrução 0.1666667 0.3974359round(prop.table(T1,1)*100, digits = 1)##
## Não usa Usa
## Ensino fundamental 42.1 57.9
## Ensino médio 43.2 56.8
## Sem Instrução 18.4 81.6#conclusao parcial #temos mais pessoas #mas o percentual
barplot(T1)
bp <- barplot(T1, col=c("skyblue", "tomato3", "lightyellow"),
main = "Gráfico 1 - Uso do Programa Popular por Alimentação por Escolaridade",
horiz = FALSE,beside=TRUE,
legend.text = rownames(T1),
args.legend = list(x = "topleft"))
#text(bp, 2, rotulo,cex=1.6,pos=3,col = "black")
percentual <- round(prop.table(T1, 1)*100, digits =1)
percentual##
## Não usa Usa
## Ensino fundamental 42.1 57.9
## Ensino médio 43.2 56.8
## Sem Instrução 18.4 81.6rotulo <- paste0(percentual,"%")
rotulo## [1] "42.1%" "43.2%" "18.4%" "57.9%" "56.8%" "81.6%"text(bp, 0, rotulo,cex=1.6,pos=3,col = "black")
T2 = table(Familias$local,Familias$p.a.p)
T2##
## Não usa Usa
## Encosta do Morro 12 25
## Monte Verde 18 22
## Parque da Figueira 12 31barplot(T2)
prop.table(T2,1)##
## Não usa Usa
## Encosta do Morro 0.3243243 0.6756757
## Monte Verde 0.4500000 0.5500000
## Parque da Figueira 0.2790698 0.7209302prop.table(T2,2)##
## Não usa Usa
## Encosta do Morro 0.2857143 0.3205128
## Monte Verde 0.4285714 0.2820513
## Parque da Figueira 0.2857143 0.3974359percentual2 = round(prop.table(T2,1)*100,1)
percentual2##
## Não usa Usa
## Encosta do Morro 32.4 67.6
## Monte Verde 45.0 55.0
## Parque da Figueira 27.9 72.1rotulo2 = paste0(percentual2,"%")
rotulo2## [1] "32.4%" "45%" "27.9%" "67.6%" "55%" "72.1%"bp2 <- barplot(T2, col=c("skyblue", "tomato3", "gold"),
main = "Gráfico 1 - Uso do Programa Popular por Alimentação Popular por Bairro",
horiz = FALSE,beside=TRUE,
legend.text = rownames(T2),
args.legend = list(x = "topleft"))
text(bp, 2, rotulo2,cex=1.6,pos=3,col = "black")
T3 = table(Bussab$Escolaridade,Bussab$Casado_fator)
T3##
## Não Sim
## Fundamental 6 6
## Médio 7 11
## Superior 3 3percentual3 <- round(prop.table(T3, 1)*100, digits =1)
percentual##
## Não usa Usa
## Ensino fundamental 42.1 57.9
## Ensino médio 43.2 56.8
## Sem Instrução 18.4 81.6prop.table(T3,1)##
## Não Sim
## Fundamental 0.5000000 0.5000000
## Médio 0.3888889 0.6111111
## Superior 0.5000000 0.5000000prop.table(T3,2)##
## Não Sim
## Fundamental 0.3750 0.3000
## Médio 0.4375 0.5500
## Superior 0.1875 0.1500prop.table(T3,1)*100##
## Não Sim
## Fundamental 50.00000 50.00000
## Médio 38.88889 61.11111
## Superior 50.00000 50.00000round(prop.table(T3,1)*100, digits = 1)##
## Não Sim
## Fundamental 50.0 50.0
## Médio 38.9 61.1
## Superior 50.0 50.0barplot(T3)
bp3 <- barplot(T3, col=c("skyblue", "tomato3", "black"),
main = "Gráfico 3 - Casados com escolaridade",
horiz = FALSE,beside=TRUE,
legend.text = rownames(T3),
args.legend = list(x = "topleft"))
rotulo3 <- paste0 (percentual3, "%")
rotulo3## [1] "50%" "38.9%" "50%" "50%" "61.1%" "50%"text(bp, 3, rotulo3,cex=2,pos=3,col = "gold")