Prob2CP3

respostas = read_csv(here::here("data/respostas-merepresenta-2016.csv"), 
                     col_types = cols(.default = col_character(), 
                                      nota_partido = col_integer(), 
                                      votos_recebidos = col_integer()))

Para esta análise foram utilizados dados disponíveis em https://github.com/cienciadedados-ufcg/vis-merepresenta.

Qual a proporção de candidatos que defedem a descriminalização do aborto?

O questionamento acima pode ser facilmente respondido através de um gráfico de setores, como o que segue:

respostas_ab = 
    respostas %>% 
    gather(key = "tema", 
           value = "resposta", 
           17)

colors <- c("#f95454", "#6eef6e")

plot_ly() %>%
  add_pie(data = count(respostas_ab, resposta), labels = ~resposta, values = ~n, textposition = 'inside', textinfo = 'label+percent', insidetextfont = list(color = '#FFFFFF', size = 15), marker = list(colors = colors, line = list(color = '#FFFFFF', width = 1))) %>%
  layout(title = "Apoio à descriminalização do aborto")

Ao colocar o cursor sobre o gráfico é possível ver, além da porcentagem, o total de candidatos contrários ou favoráveis ao assunto. Para investigar melhor esse tema, vejamos a seguinte questão:

Os candidatos que defendem a descriminalização do aborto são em maioria homens ou mulheres?

Através do gráfico de barras agrupadas abaixo podemos ver que homens e mulheres são, em sua maioria, favoráveis à descriminalização do aborto. No entanto, a porcentagem de mulheres que apoiam esse tema é levemente superior.

apoiam_ab = 
    respostas_ab %>% 
    group_by(genero) %>% 
    summarise(apoio = sum(resposta == "S") / n(), n_apoio = sum(resposta == "N") / n())

plot_ly(apoiam_ab, x = ~genero , y = ~apoio, type = 'bar', name = 'Favorável') %>%
  add_trace(y = ~n_apoio, name = 'Contrário') %>%
  layout(title = "Apoio à descriminalização do aborto por gênero",
         xaxis = list(title = "Gênero"),
         yaxis = list(title = '', tickformat = "%"), barmode = 'group')

Como se dá o apoio nos estados do Nordeste à ações afirmativas raciais?

respostas_rac = 
    respostas %>% 
    gather(key = "tema", 
           value = "resposta", 
           14)
por_est = 
    respostas_rac %>% 
    group_by(sigla_estado) %>% 
    summarise(apoio = sum(resposta == "S") / n())

estadosNE = por_est %>% filter(sigla_estado %in% c("PB", "PE", "BA", "SE", "MA", "AL", "CE", "RN", "PI"))

plot_ly(estadosNE, x = ~apoio, y = ~reorder(sigla_estado, apoio),
              type = 'bar', orientation = 'h',
              marker = list(color = '#2eba63')) %>%
  layout(title = "Apoio à ações afirmativas raciais no Nordeste",
         yaxis = list(title = "Estado", showgrid = FALSE, showline = FALSE, showticklabels = TRUE, domain= c(0, 0.85)),
         xaxis = list(title = "", zeroline = FALSE, showline = FALSE, showticklabels = TRUE, showgrid = TRUE, tickformat = "%"))

O gráfico de barras acima foi ordenado de acordo com a taxa de apoio ao tema em questão (dos estados com maior apoio para os com menor), visando facilitar a visualização. Aqui vemos que quatro estados (SE, RN, PI, MA) não apresentaram candidatos que se declararam contrários ao tema. Já o estado de Alagoas apresentou a maior taxa de candidatos não favoráveis à pauta.

Como a pergunta trata de ações afirmativas raciais, vejamos a qual raça pertencem os candidatos que se declararam contrários ao tema:

Qual a porcentagem de candidatos contrários às ações afirmativas raciais no Nordeste de acordo com a raça?

Para visualizar a raça dos candidatos foi utilizado um esquema de cores.

respostas_rac = 
    respostas %>% 
    gather(key = "tema", 
           value = "resposta", 
           14)

estadosNErac = respostas_rac %>% filter(sigla_estado %in% c("PB", "PE", "BA", "SE", "MA", "AL", "CE", "RN", "PI"))

counts = count(estadosNErac, sigla_estado)

newtable <- merge(estadosNErac,counts, by  = "sigla_estado") 

por_rac = 
    newtable %>% 
    group_by(sigla_estado, cor_tse) %>% 
    summarise(apoio = sum(resposta == "S") / max(n), n_apoio = sum(resposta == "N") / max(n))

yform <- list(title = "Estados",
              categoryorder = "array",
              categoryarray = c("AL", 
                                "BA", 
                                "PE",
                                "CE",
                                "PB",
                                "MA",
                                "PI",
                                "RN",
                                "SE"))

plot_ly(por_rac, x = ~n_apoio, y = ~sigla_estado, type = 'bar', orientation = 'h', color = ~cor_tse) %>%
  layout(title = "Raça dos candidatos contrários à ações afirmativas raciais no Nordeste",
         barmode = 'stack',
         xaxis = list(title ="Porcentagem de candidatos contrários", tickformat = "%"),
         yaxis = yform)