Gráfico para escala likert

Dissertação do Vitor do HVet - AMAN

# É necessário instalar os pacotes a seguir. 
# install.packages("devtools")
# install.packages("plyer")
# library (devtools)
# install_github('likert', 'jbryer')
library(likert)
library(readxl)
library(plyr)
dados <- read_excel("manipuladores.xlsx")
dados <- as.data.frame(dados)
title_q1 <- "Capacitação Profissional"
title_q2 <- "Conhecimentos Gerais"
title_q3 <- "Preparo dos Alimentos"
title_q4 <- "Práticas de Higiene Pessoais"
title_q5 <- "Avaliação de Riscos"
title_q6 <- "Instalações e Equipamentos"
title_q7 <- "Defesa dos Alimentos"
title_q8 <- "Armazenamento e conservação de alimentos"
# Q1 Capacitação Profissional 
dados$Q1_1<-factor(dados$Q1_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q1_2<-factor(dados$Q1_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q1_3<-factor(dados$Q1_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q1_4<-factor(dados$Q1_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q1_5<-factor(dados$Q1_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q1_6<-factor(dados$Q1_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q1_7<-factor(dados$Q1_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q1_8<-factor(dados$Q1_8, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
# Q2 - Conhecimentos Gerais
dados$Q2_1<-factor(dados$Q2_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_2<-factor(dados$Q2_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_3<-factor(dados$Q2_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_4<-factor(dados$Q2_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_5<-factor(dados$Q2_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_6<-factor(dados$Q2_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_7<-factor(dados$Q2_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_8<-factor(dados$Q2_8, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_9<-factor(dados$Q2_9, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_10<-factor(dados$Q2_10, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_11<-factor(dados$Q2_11, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_12<-factor(dados$Q2_12, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
# Q3 - Preparo dos Alimentos
dados$Q3_1<-factor(dados$Q3_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_2<-factor(dados$Q3_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_3<-factor(dados$Q3_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_4<-factor(dados$Q3_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_5<-factor(dados$Q3_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_6<-factor(dados$Q3_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_7<-factor(dados$Q3_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_8<-factor(dados$Q3_8, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_9<-factor(dados$Q3_9, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_10<-factor(dados$Q3_10, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
# para o Q4 - Práticas de Higiene Pessoais
dados$Q4_1<-factor(dados$Q4_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_2<-factor(dados$Q4_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_3<-factor(dados$Q4_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_4<-factor(dados$Q4_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_5<-factor(dados$Q4_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_6<-factor(dados$Q4_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_7<-factor(dados$Q4_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_8<-factor(dados$Q4_8, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_9<-factor(dados$Q4_9, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_10<-factor(dados$Q4_10, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_11<-factor(dados$Q4_11, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
# q5 - Avaliação de Riscos
dados$Q5_1<-factor(dados$Q5_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_2<-factor(dados$Q5_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_3<-factor(dados$Q5_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_4<-factor(dados$Q5_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_5<-factor(dados$Q5_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_6<-factor(dados$Q5_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_7<-factor(dados$Q5_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_8<-factor(dados$Q5_8, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_9<-factor(dados$Q5_9, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
# q6 - "Instalações e Equipamentos"
dados$Q6_1<-factor(dados$Q6_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q6_2<-factor(dados$Q6_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q6_3<-factor(dados$Q6_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q6_4<-factor(dados$Q6_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q6_5<-factor(dados$Q6_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q6_6<-factor(dados$Q6_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q6_7<-factor(dados$Q6_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
# q7 - "Defesa dos Alimentos"
dados$Q7_1<-factor(dados$Q7_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q7_2<-factor(dados$Q7_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q7_3<-factor(dados$Q7_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q7_4<-factor(dados$Q7_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q7_5<-factor(dados$Q7_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q7_6<-factor(dados$Q7_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q7_7<-factor(dados$Q7_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q7_8<-factor(dados$Q7_8, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
# q8 - "Armazenamento e conservação de alimentos"
dados$Q8_1<-factor(dados$Q8_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_2<-factor(dados$Q8_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_3<-factor(dados$Q8_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_4<-factor(dados$Q8_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_5<-factor(dados$Q8_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_6<-factor(dados$Q8_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_7<-factor(dados$Q8_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_8<-factor(dados$Q8_8, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_9<-factor(dados$Q8_9, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados_q1 <- dados[,1:8]
dados_q2 <- dados[,9:20]
dados_q3 <- dados[,21:30]
dados_q4 <- dados[,31:41]
dados_q5 <- dados[,42:50]
dados_q6 <- dados[,51:57]
dados_q7 <- dados[,58:65]
dados_q8 <- dados[,66:74]

q1 <- “Capacitação Profissional”

names(dados_q1) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8")
likert_q1 <- likert(dados_q1, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q1,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q1) + labs( x = "Itens", y = "Porcentagem") + theme_minimal()

likert.heat.plot(likert_q1)

q2 <- “Conhecimentos Gerais”

names(dados_q2) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8","Q9", "Q10", "Q11", "Q12")
likert_q2 <- likert(dados_q2, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q2,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q2) +
  labs( x = "Itens", y = "Porcentagem")+ theme_minimal()

likert.heat.plot(likert_q2)

q3 <- “Preparo dos Alimentos”

names(dados_q3) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8","Q9", "Q10")
likert_q3 <- likert(dados_q3, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q3,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q3) +
  labs( x = "Itens", y = "Porcentagem")+ theme_minimal()

likert.heat.plot(likert_q3)

q4 <- “Práticas de Higiene Pessoais”

names(dados_q4) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8","Q9", "Q10", "Q11")
likert_q4 <- likert(dados_q4, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q4,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q4) +
  labs( x = "Itens", y = "Porcentagem")+ theme_minimal()

likert.heat.plot(likert_q4)

q5 <- “Avaliação de Riscos”

names(dados_q5) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8","Q9")
likert_q5 <- likert(dados_q5, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q5,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q5) +
  labs( x = "Itens", y = "Porcentagem")+ theme_minimal()

likert.heat.plot(likert_q5)

q6 <- “Instalações e Equipamentos”

names(dados_q6) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7")
likert_q6 <- likert(dados_q6, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q6,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q6) +
  labs( x = "Itens", y = "Porcentagem")+ theme_minimal()

likert.heat.plot(likert_q6)

q7 <- “Defesa dos Alimentos”

names(dados_q7) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8")
likert_q7 <- likert(dados_q7, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q7,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q7) +
  labs( x = "Itens", y = "Porcentagem")+ theme_minimal()

likert.heat.plot(likert_q7)

q8 <- “Armazenamento e conservação de alimentos”

names(dados_q2) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8","Q9")
likert_q8 <- likert(dados_q8, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q8,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q8) +
  labs( x = "Itens", y = "Porcentagem")+ theme_minimal()

likert.heat.plot(likert_q8)

---
title: "Gráficos para dados tipo LIKERT "
author: "Leoni, R. C. Professor Dr."
output: 
  html_notebook: 
    code_folding: hide
    theme: journal
    toc: yes
---

***

# Gráfico para escala likert

##  Dissertação do Vitor do HVet - AMAN


```{r}
# É necessário instalar os pacotes a seguir. 
# install.packages("devtools")
# install.packages("plyer")
# library (devtools)
# install_github('likert', 'jbryer')
library(likert)
library(readxl)
library(plyr)
```


```{r}

dados <- read_excel("manipuladores.xlsx")
dados <- as.data.frame(dados)

title_q1 <- "Capacitação Profissional"
title_q2 <- "Conhecimentos Gerais"
title_q3 <- "Preparo dos Alimentos"
title_q4 <- "Práticas de Higiene Pessoais"
title_q5 <- "Avaliação de Riscos"
title_q6 <- "Instalações e Equipamentos"
title_q7 <- "Defesa dos Alimentos"
title_q8 <- "Armazenamento e conservação de alimentos"




# Q1 Capacitação Profissional 
dados$Q1_1<-factor(dados$Q1_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q1_2<-factor(dados$Q1_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q1_3<-factor(dados$Q1_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q1_4<-factor(dados$Q1_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q1_5<-factor(dados$Q1_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q1_6<-factor(dados$Q1_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q1_7<-factor(dados$Q1_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q1_8<-factor(dados$Q1_8, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))

# Q2 - Conhecimentos Gerais
dados$Q2_1<-factor(dados$Q2_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_2<-factor(dados$Q2_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_3<-factor(dados$Q2_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_4<-factor(dados$Q2_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_5<-factor(dados$Q2_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_6<-factor(dados$Q2_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_7<-factor(dados$Q2_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_8<-factor(dados$Q2_8, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_9<-factor(dados$Q2_9, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_10<-factor(dados$Q2_10, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_11<-factor(dados$Q2_11, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q2_12<-factor(dados$Q2_12, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))

# Q3 - Preparo dos Alimentos
dados$Q3_1<-factor(dados$Q3_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_2<-factor(dados$Q3_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_3<-factor(dados$Q3_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_4<-factor(dados$Q3_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_5<-factor(dados$Q3_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_6<-factor(dados$Q3_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_7<-factor(dados$Q3_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_8<-factor(dados$Q3_8, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_9<-factor(dados$Q3_9, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q3_10<-factor(dados$Q3_10, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))


# para o Q4 - Práticas de Higiene Pessoais

dados$Q4_1<-factor(dados$Q4_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_2<-factor(dados$Q4_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_3<-factor(dados$Q4_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_4<-factor(dados$Q4_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_5<-factor(dados$Q4_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_6<-factor(dados$Q4_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_7<-factor(dados$Q4_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_8<-factor(dados$Q4_8, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_9<-factor(dados$Q4_9, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_10<-factor(dados$Q4_10, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))
dados$Q4_11<-factor(dados$Q4_11, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Nunca","Raramente","Às vezes","Frequentemente","Sempre"))

# q5 - Avaliação de Riscos
dados$Q5_1<-factor(dados$Q5_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_2<-factor(dados$Q5_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_3<-factor(dados$Q5_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_4<-factor(dados$Q5_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_5<-factor(dados$Q5_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_6<-factor(dados$Q5_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_7<-factor(dados$Q5_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_8<-factor(dados$Q5_8, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q5_9<-factor(dados$Q5_9, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))

# q6 - "Instalações e Equipamentos"
dados$Q6_1<-factor(dados$Q6_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q6_2<-factor(dados$Q6_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q6_3<-factor(dados$Q6_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q6_4<-factor(dados$Q6_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q6_5<-factor(dados$Q6_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q6_6<-factor(dados$Q6_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q6_7<-factor(dados$Q6_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))

# q7 - "Defesa dos Alimentos"
dados$Q7_1<-factor(dados$Q7_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q7_2<-factor(dados$Q7_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q7_3<-factor(dados$Q7_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q7_4<-factor(dados$Q7_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q7_5<-factor(dados$Q7_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q7_6<-factor(dados$Q7_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q7_7<-factor(dados$Q7_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q7_8<-factor(dados$Q7_8, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))

# q8 - "Armazenamento e conservação de alimentos"
dados$Q8_1<-factor(dados$Q8_1, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_2<-factor(dados$Q8_2, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_3<-factor(dados$Q8_3, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_4<-factor(dados$Q8_4, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_5<-factor(dados$Q8_5, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_6<-factor(dados$Q8_6, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_7<-factor(dados$Q8_7, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_8<-factor(dados$Q8_8, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))
dados$Q8_9<-factor(dados$Q8_9, levels = c("1","2","3","4","5"), labels =c("Discordo extremamente","Discordo ligeiramente","Não concordo nem discordo","Concordo ligeiramente", "Concordo extremamente"))


dados_q1 <- dados[,1:8]
dados_q2 <- dados[,9:20]
dados_q3 <- dados[,21:30]
dados_q4 <- dados[,31:41]
dados_q5 <- dados[,42:50]
dados_q6 <- dados[,51:57]
dados_q7 <- dados[,58:65]
dados_q8 <- dados[,66:74]

```

# q1 <- "Capacitação Profissional"

```{r fig.height=8, fig.width=16}
names(dados_q1) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8")
likert_q1 <- likert(dados_q1, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q1,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q1) + labs( x = "Itens", y = "Porcentagem") + theme_minimal()
likert.heat.plot(likert_q1)
```

# q2 <- "Conhecimentos Gerais"

```{r fig.height=8, fig.width=16}
names(dados_q2) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8","Q9", "Q10", "Q11", "Q12")
likert_q2 <- likert(dados_q2, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q2,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q2) +
  labs( x = "Itens", y = "Porcentagem")+ theme_minimal()
likert.heat.plot(likert_q2)
```

# q3 <- "Preparo dos Alimentos"

```{r fig.height=8, fig.width=16}
names(dados_q3) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8","Q9", "Q10")
likert_q3 <- likert(dados_q3, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q3,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q3) +
  labs( x = "Itens", y = "Porcentagem")+ theme_minimal()
likert.heat.plot(likert_q3)
```

# q4 <- "Práticas de Higiene Pessoais"

```{r fig.height=8, fig.width=16}
names(dados_q4) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8","Q9", "Q10", "Q11")
likert_q4 <- likert(dados_q4, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q4,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q4) +
  labs( x = "Itens", y = "Porcentagem")+ theme_minimal()
likert.heat.plot(likert_q4)
```
# q5 <- "Avaliação de Riscos"

```{r fig.height=8, fig.width=16}
names(dados_q5) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8","Q9")
likert_q5 <- likert(dados_q5, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q5,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q5) +
  labs( x = "Itens", y = "Porcentagem")+ theme_minimal()
likert.heat.plot(likert_q5)
```
# q6 <- "Instalações e Equipamentos"

```{r fig.height=8, fig.width=16}
names(dados_q6) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7")
likert_q6 <- likert(dados_q6, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q6,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q6) +
  labs( x = "Itens", y = "Porcentagem")+ theme_minimal()
likert.heat.plot(likert_q6)
```
# q7 <- "Defesa dos Alimentos"

```{r fig.height=8, fig.width=16}
names(dados_q7) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8")
likert_q7 <- likert(dados_q7, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q7,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q7) +
  labs( x = "Itens", y = "Porcentagem")+ theme_minimal()
likert.heat.plot(likert_q7)
```
# q8 <- "Armazenamento e conservação de alimentos"

```{r fig.height=8, fig.width=16}
names(dados_q2) <- c("Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "Q5", "Q6", "Q7", "Q8","Q9")
likert_q8 <- likert(dados_q8, nlevels = 5)
likert.bar.plot(likert_q8,plot.percents=TRUE,legend = "Respostas", low.color = "red", text.size=2.5) + ggtitle(title_q8) +
  labs( x = "Itens", y = "Porcentagem")+ theme_minimal()
likert.heat.plot(likert_q8)
```