Sono de alunos de CDD e FPCC

Fim De Semana

dados %>%
    ggplot(aes(x = turma, y = sono_fds)) +
    geom_quasirandom(width = .1) +
    stat_summary(geom = "point", fun.y = "mean", color = "red", size = 5) +
    labs (y = "Sono no fim de semana")

theta_diferenca_fds = function(d, i){
    sonos = d %>%
        slice(i) %>%
        group_by(turma) %>%
        summarize(sono = mean(sono_fds))
    
    cdd = sonos %>% 
            filter(turma == "cdd") %>% 
            pull(sono)
    fpcc = sonos %>% 
            filter(turma == "fpcc") %>% 
            pull(sono)
    
    cdd - fpcc
}

theta_diferenca_fds(dados, 1:NROW(dados))   

## [1] 0.7678571

booted <- boot(data = dados, 
               statistic = theta_diferenca_fds, 
               R = 5000)

ci_fds = tidy(booted, 
          conf.level = .95,
          conf.method = "bca",
          conf.int = TRUE)

glimpse(ci_fds)

## Observations: 1
## Variables: 5
## $ statistic <dbl> 0.7678571
## $ bias      <dbl> -0.0002009298
## $ std.error <dbl> 0.2902037
## $ conf.low  <dbl> 0.1806669
## $ conf.high <dbl> 1.331534

ci_fds %>%
    ggplot(aes(
        x = "",
        y = statistic,
        ymin = conf.low,
        ymax = conf.high
    )) +
    geom_pointrange() +
    geom_point(size = 3) + 
    labs(x = "cdd - fpcc", 
         y = "")

Dias De Semana

dados %>%
    ggplot(aes(x = turma, y = sono_semana)) +
    geom_quasirandom(width = .1) +
    stat_summary(geom = "point", fun.y = "mean", color = "red", size = 5) +
    labs (y = "Sono em dias de semana")

theta_diferenca_semana = function(d, i){
    sonos = d %>%
        slice(i) %>%
        group_by(turma) %>%
        summarize(sono = mean(sono_semana))
    
    cdd = sonos %>% 
            filter(turma == "cdd") %>% 
            pull(sono)
    fpcc = sonos %>% 
            filter(turma == "fpcc") %>% 
            pull(sono)
    
    cdd - fpcc
}

theta_c_semana =  theta_diferenca_semana(dados, 1:NROW(dados))   

theta_c_semana

## [1] 0.1904762

booted <- boot(data = dados, 
               statistic = theta_diferenca_semana, 
               R = 5000)

ci_semana = tidy(booted, 
          conf.level = .95,
          conf.method = "bca",
          conf.int = TRUE)

glimpse(ci_semana)

## Observations: 1
## Variables: 5
## $ statistic <dbl> 0.1904762
## $ bias      <dbl> -0.006294109
## $ std.error <dbl> 0.3130691
## $ conf.low  <dbl> -0.44
## $ conf.high <dbl> 0.7975553

ci_semana %>%
    ggplot(aes(
        x = "",
        y = statistic,
        ymin = conf.low,
        ymax = conf.high
    )) +
    geom_pointrange() +
    geom_point(size = 3) + 
    labs(x = "cdd - fpcc", 
         y = "")

dados %>% 
    group_by(turma) %>% 
    summarise(media_semana = mean(sono_semana),
              media_fds = mean(sono_fds),
              diferenca_medias = mean(sono_fds - sono_semana),
              desvio_semana = sd(sono_semana),
              desvio_fds = sd(sono_fds),
              n = n())

## # A tibble: 2 x 7
##   turma media_semana media_fds diferenca_medias desvio_semana desvio_fds
##   <chr>        <dbl>     <dbl>            <dbl>         <dbl>      <dbl>
## 1 cdd           6.19      8.14             1.95         1.17       1.01 
## 2 fpcc          6         7.38             1.38         0.933      0.970
## # … with 1 more variable: n <int>

theta_diferenca_turmas = function(d, i){
    d %>% 
        slice(i) %>% 
        group_by(turma) %>%
        summarise(media_sono = mean(sono_fds - sono_semana)) %>% 
        pull(media_sono)
}


theta_diferenca_turmas(dados, 1:NROW(dados))

## [1] 1.952381 1.375000

theta_diferenca = function(d, i){
    d %>% 
        slice(i) %>% 
        summarise(media_sono = mean(sono_fds - sono_semana)) %>% 
        pull(media_sono)
}


theta_diferenca(dados, 1:NROW(dados))

## [1] 1.644444

1. Qual o impacto do curso no sono dos alunos de graduação e de pós graduação, comparando quanto eles dormem durante a semana e nos fins de semana?

Durante os dias de semana, quando os alunos precisam assistir as aulas do curso, os alunos dormem menos 1.95 hora no caso dos alunos de cdd (graduação) e 1.37 hora de fpcc. Fazendo o bootstrap, o theta da diferença é 1.64 hora. Pode-se considerar que os cursos de graduação e pós têm um impacto grande no sono dos alunos, visto que 1 hora a mais de sono faz diferença na vida de uma pessoa.

2. O impacto é maior para um dos cursos?

O impacto é um pouco maior pra os alunos de cdd (graduação). Podemos observar isso através da diferença média entre cdd e fpcc. A diferença média é sempre maior para cdd. A média (diferença entre as médias das turmas) é maior 0.1904762 nos dias de semana e 0.7678571 nos fins de semana.