Educação googlevis

library(Rcmdr)
## Loading required package: splines
## Loading required package: RcmdrMisc
## Loading required package: car
## Loading required package: carData
## Loading required package: sandwich
## Loading required package: effects
## lattice theme set by effectsTheme()
## See ?effectsTheme for details.
## A interface gráfica do Rcmdr só é lançada no modo interativo
## 
## Attaching package: 'Rcmdr'
## The following object is masked from 'package:car':
## 
##     Confint
library(RcmdrMisc) 

Produtividade_edu <- 
  readXL("C:/Users/Matheus/Desktop/ESTATÍTISCA UFF MESTRADO/trabalho final/TRAB_FINAL_EDUCACAO.xlsx",
   rownames=FALSE, header=TRUE, na="", sheet="Plan1", stringsAsFactors=TRUE)

#bubble gráfico do google 

library(googleVis)
## Creating a generic function for 'toJSON' from package 'jsonlite' in package 'googleVis'
## 
## Welcome to googleVis version 0.6.4
## 
## Please read Google's Terms of Use
## before you start using the package:
## https://developers.google.com/terms/
## 
## Note, the plot method of googleVis will by default use
## the standard browser to display its output.
## 
## See the googleVis package vignettes for more details,
## or visit https://github.com/mages/googleVis.
## 
## To suppress this message use:
## suppressPackageStartupMessages(library(googleVis))
bubble1 <- gvisBubbleChart(Produtividade_edu, idvar="Country.Name", xvar="basic.education", 
                yvar="Advanced.education", 
                sizevar="Productivty.per.worker.....person.", 
                colorvar="Region")
plot(bubble1)
## starting httpd help server ...
##  done

Educação Avançada

O gráfico representa a porcentagem da população que está no mercado de trabalho e possui estudos como: bacharelado, mestrado, doutorado ou equivalentes. A partir do boxplot, percebemos que a região da África sub-sahariana possui a maior mediana entre as regiões e é seguida de América Latina, Europa, África do Norte, e Asia.Quase todas as distribuições são assimétricas, a exceção é a América do Norte e África do Norte.A região da américa latina é a única que possui outlier.

Boxplot(Advanced.education~Region, data=Produtividade_edu, id=list(method="y"))

## [1] "21"
library(abind, pos=19)
library(e1071, pos=20)
numSummary(Produtividade_edu[,"Advanced.education", drop=FALSE], 
  groups=Produtividade_edu$Region, statistics=c("mean", "sd", "IQR", "quantiles"),
   quantiles=c(0,.25,.5,.75,1))
##               mean        sd       IQR      0%      25%     50%     75%
## Asia      73.50513  7.779758  7.507702 64.8200 70.34000 75.8600 77.8477
## Europe    82.27344  2.300787  3.694504 79.7342 80.10360 82.7203 83.7981
## L.A       81.64230  5.313617  2.767550 70.5936 81.12155 83.3346 83.8891
## N.Africa  76.45390        NA  0.000000 76.4539 76.45390 76.4539 76.4539
## N.America 77.33000        NA  0.000000 77.3300 77.33000 77.3300 77.3300
## S.S.A     78.47540 14.309061 12.794500 61.9818 73.92770 85.8736 86.7222
##              100% Advanced.education:n
## Asia      79.8354                    3
## Europe    85.0110                    5
## L.A       88.1792                    8
## N.Africa  76.4539                    1
## N.America 77.3300                    1
## S.S.A     87.5708                    3

Educação Básica

A educação básica é definida como acima da educação primária porém abaixo da educação secundária. No gráfico abaixo foi analisado a porcentagem da população que possui educação básica ( eixo y) versus a a região (eixo x). Percebe-se que a região da Ásia possui 63% que é a maior mediana de nível de educação básica.A região da américa latina aparece em segundo lugar com 59% seguida da África sub-saariana com 57%, Europa com 49%, América do Norte com 41% e África do norte com 27%. As distribuições de todas as regiões são assimétricas, com exceção da América do note e África do Norte. A região da Europa possui um outlier.

Boxplot(basic.education~Region, data=Produtividade_edu, id=list(method="y"))

## [1] "19"
numSummary(Produtividade_edu[,"basic.education", drop=FALSE], 
  groups=Produtividade_edu$Region, statistics=c("mean", "sd", "IQR", "quantiles"),
   quantiles=c(0,.25,.5,.75,1))
##               mean       sd       IQR      0%      25%     50%      75%
## Asia      59.43803 8.054995  7.077049 50.1400 57.01000 63.8800 64.08705
## Europe    50.71290 4.266332  3.190300 46.4955 48.22590 49.8190 51.41620
## L.A       57.62134 6.882810 10.483375 45.3439 52.96083 59.2387 63.44420
## N.Africa  27.00160       NA  0.000000 27.0016 27.00160 27.0016 27.00160
## N.America 41.95520       NA  0.000000 41.9552 41.95520 41.9552 41.95520
## S.S.A     55.20360 8.248921  8.003399 46.0469 51.77855 57.5102 59.78195
##              100% basic.education:n
## Asia      64.2941                 3
## Europe    57.6079                 5
## L.A       64.7573                 8
## N.Africa  27.0016                 1
## N.America 41.9552                 1
## S.S.A     62.0537                 3

Correlação Educação e Produtividade

Abaixo foi analisado a correlação de produtividade, educação básica e educação avançada. A correlação é positivamente forte se o resultado for 1 e negativamente forte se o resultado for -1 e nula se o resultado for 0. Pode-se observar que a partir da anális abaixo, a educação básica teve um resultado negativo de -0.34, ou seja, apresenta uma correlação fraca negativa.Já a educação avançada apresentou uma correlação de 0.11 que é uma correlação muito fraca positiva. No caso da construção civil, a educação básica e avançada não explicam os resultados em termos de produtividade de cada país, já que os resultados de correlação foram considerados fracos.

library(corrplot)
## corrplot 0.84 loaded
M <- cor(Produtividade_edu[,c("Advanced.education","basic.education",
  "Productivty.per.worker.....person.")], use="complete")

corrplot(M,method="number")