COMEERJ 2019

Avaliação

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)
library(googlesheets)
library(plotly)
library(psych)
gs_auth()
link <- gs_title("Avaliaçoes 2019")
  #read.csv2("dados.csv",sep = ",", stringsAsFactors = T, header = T)
data <- gs_read(ss=link, ws = "Página1")

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Avaliação pro grupo

data_jovens <-  filter(data, origem == "JCO" | origem == "JPO" | origem == "JSE"  | origem == "JFL") %>%
  mutate_if(is.integer, funs(replace(., is.na(.), 0))) %>%
  select(2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32)

Jovens

d1 <- data_jovens %>% select(1:4)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_jovens %>% select(5:8)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_jovens %>% select(9:12)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_jovens %>% select(12:16)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_jovens %>% select(17:20)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_jovens %>% select(21:24)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_jovens %>% select(25:28)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_jovens %>% select(29:31)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

Comissões

data_comissoes <-  filter(data, origem != "JCO" & origem != "JPO" & origem != "JSE"  & origem != "JFL") %>%
  mutate_if(is.integer, funs(replace(., is.na(.), 0))) 

d1 <- data_comissoes %>% select(2:5)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_comissoes %>% select(6:9)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_comissoes %>% select(10:13)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_comissoes %>% select(14:17)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_comissoes %>% select(18:21)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_comissoes %>% select(22:25)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_comissoes %>% select(26:29)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_comissoes %>% select(30:33)
multi.hist(d1 ,bcol="red")

d1 <- data_comissoes %>% select(34:36)
multi.hist(d1 ,bcol="red")