Carregando os dados

dados_Do <- read.csv(
  "https://www.dropbox.com/scl/fi/q7zmuqj01dpkp0br61ebt/Autoavalia-o-2022-Inform-tica-Aplicada.xlsx-Docente.csv?rlkey=m31ab6bqgy83lc073r6xhe6p8&dl=1",
  strip.white = TRUE,
  na.strings  = ""
)

dados_Dis <- read.csv(
  "https://www.dropbox.com/scl/fi/8pa6c3jc4hcen5g1g7flu/Autoavalia-o-Cursos-Discentes-2022-Inform-tica-Aplicada.xlsx-Respostas-ao-formul-rio-1.csv?rlkey=ihof4zdmgx9mwhpquxj5st20b&dl=1",
  strip.white = TRUE,
  na.strings  = ""
)

cat("Dimensoes docentes:", nrow(dados_Do), "linhas e", ncol(dados_Do), "colunas\n")
## Dimensoes docentes: 10 linhas e 86 colunas

Recodificando valores textuais para numericos

# Seleciona colunas 4 ate 82
docentes <- dados_Do[, 4:82]

# Funcao para recodificar texto em numero
recodificar <- function(coluna) {
  coluna <- as.character(coluna)
  coluna[coluna == "Muito Ruim"]                      <- "1"
  coluna[coluna == "Ruim"]                            <- "2"
  coluna[coluna == "Razoavel" |
         coluna == "Razoável"]                        <- "3"
  coluna[coluna == "Bom"]                             <- "4"
  coluna[coluna == "Excelente"]                       <- "5"
  coluna[coluna == "Nao se aplica ou Nao sei informar" |
         coluna == "Não se aplica ou Não sei informar"] <- NA
  return(as.numeric(coluna))
}

# Aplica a recodificacao em todas as colunas selecionadas
docentes_num <- as.data.frame(lapply(docentes, recodificar))
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
## Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduzidos por coerção
cat("Recodificacao concluida!\n")
## Recodificacao concluida!
cat("Colunas processadas:", ncol(docentes_num), "\n")
## Colunas processadas: 79

Calculando as medias por topico

# Media de cada topico (coluna), ignorando NA
medias_topicos <- colMeans(docentes_num, na.rm = TRUE)

# Exibe as medias por topico
df_medias <- data.frame(
  Topico = names(medias_topicos),
  Media  = round(medias_topicos, 2)
)
rownames(df_medias) <- NULL

knitr::kable(
  df_medias,
  caption = "Media por topico da autoavaliacao dos docentes",
  align   = c("l", "r")
)
Media por topico da autoavaliacao dos docentes
Topico Media
X1.1.Infraestruturadassalasdeaula NaN
X1.2.Disponibilidadederecursosaudiovisuais NaN
X1.3AcervodaBiblioteca NaN
X1.4.Repositóriofísicoe.oudigitaldeTeseseDissertações NaN
X1.5.Disponibilidadedeacessoàinternet NaN
X1.6.Adequaçãodoslaboratóriosàsatividadesdepesquisa NaN
X1.7.Acessibilidade NaN
X1.8.Disponibilidadedesalamultimídiacomrecursosparaatividadesviavideoconferência NaN
X1.9.PáginadoProgramacominformaçõesemdoisoumaisidiomas NaN
X1.10ApáginadoProgramasemantématualizadaepossuiosdocumentospertinentesaosdocentesediscentes NaN
X1.11Suporteinstitucionalparaaqualidadeemanutençãodeedificações NaN
X1.12Disponibilidade.eficiênciadosistemaSIGs NaN
X2.1AcompanhamentopelaCoordenaçãodarelaçãoentreorientador.a.eorientado.a. NaN
X2.2.Comunicaçãodocoordenador.a.comos.as.docentes NaN
X2.3Relacionamentodocoordenador.a.comos.as.docentes NaN
X2.4.Qualidadedoatendimentoprestadopelasecretaria NaN
X2.5QualidadedeatendimentodacoordenaçãodoPrograma NaN
X2.6RegularidadedasreuniõesdoColegiadodoPrograma NaN
X2.7.UtilizaçãodosrecursosCAPES.PROAP.PROEX.PROEB. NaN
X2.8.TransparêncianaaplicaçãodosrecursosCAPES.PROAP.PROEX.PROEB. NaN
X2.9AderênciadasáreasdeconcentraçãoàslinhasdepesquisadoPrograma NaN
X2.10Atualizaçãodasáreasdeconcentraçãoe.oudaslinhasdepesquisadoPrograma NaN
X2.11AderênciadasdisciplinasàslinhasdepesquisadoPrograma NaN
X2.12Atualizaçãodasdisciplinas NaN
X2.13Integraçãoentreosconteúdosdasdisciplinas NaN
X2.14AdequaçãodasementasdasdisciplinasaoperfildoPrograma NaN
X2.15Adequaçãodacargahoráriadasdisciplinas NaN
X2.16DistribuiçãodacargahoráriatotaldoPrograma NaN
X2.17OPlanejamentoEstratégicoenvolveutodaaequipedoPrograma NaN
X2.18CumprimentodamissãoedosobjetivosdoPrograma NaN
X2.19OrganizaçãodoprocessodedistribuiçãodeorientaçãodeDissertações.Teses NaN
X2.20AtendimentodoProgramaàsexpectativasdodocente NaN
X2.21Adequaçãodoprocessodeseleçãodiscente NaN
X3.1.Níveldeconhecimentodos.as.discentesnoPrograma NaN
X3.2.QuantidadedediscentesnoPrograma NaN
X3.3.Assiduidadedos.as.discentes NaN
X3.4.Pontualidadedos.as.discentes NaN
X3.5.Participaçãodos.as.discentesnasatividadesobrigatóriasdaPós.Graduação NaN
X3.6.Participaçãodos.as.discentesnasatividadesextracurricularesdaPós.Graduação NaN
X3.7.Relacionamentodos.as.discentescomos.as.docentes NaN
X3.8Dedicaçãodos.as.discentesaoseugrupodepesquisa NaN
X3.9.Motivaçãodos.as.discentesparacursarasdisciplinasdoPrograma NaN
X3.10Iniciativados.as.discentesemrealizarasatividadesexperimentaisounãoreferentesastesesoudissertações NaN
X4.1.Relacionamentoentreorientando.a.eorientador.a. NaN
X4.1.Qualidadedasdissertações.tesesdos.as.discentesdoPrograma NaN
X4.3Publicaçãododocentecomparticipaçãodiscenteemperiódicosdeimpactonaárea NaN
X4.4.Publicaçãodiscentedelivrose.oucapítulosdelivros NaN
X4.5.PublicaçãodiscenteemAnaisdeeventos NaN
X5.1.Visibilidadedoseugrupodepesquisa NaN
X5.2.Regularidadedereuniõesdoseugrupodepesquisa NaN
X5.3.Interdisciplinaridadedoseugrupodepesquisacomoutrosgruposdepesquisa NaN
X5.4.Internacionalizaçãodoseugrupodepesquisa NaN
X5.5.Atividadesdoseugrupodepesquisacomaextensão NaN
X5.6Açõesdeinovaçãodoseugrupodepesquisa NaN
X5.7Desenvolvimentodetecnologiasegeraçãodepatentesdoseugrupodepesquisa NaN
X5.8.Captaçãoderecursosparapesquisaemagênciasdefomentose.ouempresaspúblicaseprivadas NaN
X6.1.ParceriasinternacionaisconsolidadaspeloPrograma NaN
X6.2.ParceriasinternacionaisemdesenvolvimentopeloPrograma NaN
X6.3.Dedicaçãodosdocentesàinternacionalização NaN
X6.4.PublicaçãodoProgramaemartigoscomcoautoriainternacional NaN
X6.5.PublicaçãodoProgramadelivrose.oucapítulosdelivroscomcoautoriainternacional NaN
X6.6.ImpactosocialdaspesquisasdoPrograma NaN
X6.7ImpactotecnológicodaspesquisasdoPrograma NaN
X6.8.Açõesdecooperaçãocomoutrosprogramasecentrosdepesquisa NaN
X6.9.Acompanhamentodosegressos NaN
X6.10VisibilidadedasatividadesdoPrograma NaN
X6.11Produtosoupatentescomcoautoriainternacional NaN
X7.1.MotivaçãoparafazerpartedoPrograma NaN
X7.2.Planejamentoeorganizaçãodidáticadassuasatividades NaN
X7.3.Adequaçãoeatualidadedabibliografiautilizadaporvocê NaN
X7.4.Seurelacionamentocomos.as.discentes NaN
X7.5.Seurelacionamentocomo.a.secretário.a. NaN
X7.6.SeurelacionamentocomaCoordenaçãodoPPG NaN
X7.7.Seurelacionamentocomos.as.demaisdocentesdoPrograma NaN
X7.8.DedicaçãoàsaçõesdeinternacionalizaçãodoPrograma NaN
X7.9.DedicaçãoàsaçõesdeinserçãosocialdoPrograma NaN
X7.10ParticipaçãonasaçõesestruturaisdoPrograma.reuniões.pleno.CCD. NaN
X7.11OrientaçãonaelaboraçãodaDissertação.Tese.Produto NaN
X7.12Tempoquevocêdisponibilizouparaseusorientandos NaN

Media geral dos docentes

media_geral <- mean(medias_topicos, na.rm = TRUE)

cat("================================================\n")
## ================================================
cat("MEDIA GERAL DA AUTOAVALIACAO DOS DOCENTES:", round(media_geral, 2), "\n")
## MEDIA GERAL DA AUTOAVALIACAO DOS DOCENTES: NaN
cat("================================================\n")
## ================================================