rm(list=ls(all=TRUE))

library(ggplot2) # for visualization
library(likert)
library(readxl)
library(dplyr)
library(plyr)

dados <- read_excel("dados.xlsx", col_types = c("numeric", 
    "text", "text", "text", "text", "text", 
    "text", "text", "text", "text", "text", 
    "text", "text", "text", "text", "text"))


dados <- dados[,c(3:16)]


dados$`Sua organização está preparada para atender as mudanças impostas pelo EFD-Reinf?` <- factor(dados$`Sua organização está preparada para atender as mudanças impostas pelo EFD-Reinf?`, levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`A equipe que você trabalha está preparada para trabalhar com EFD-Reinf em seu órgão?`<-factor(dados$`A equipe que você trabalha está preparada para trabalhar com EFD-Reinf em seu órgão?`, levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente",
"Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Sua Estrutura Organizacional está preparada para implementação do EFD-Reinf ?`  <- factor(dados$`Sua Estrutura Organizacional está preparada para implementação do EFD-Reinf ?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`A estrutura de Tecnologia da Informação de sua organização está preparada para implementar o EFD-Reinf ?`  <- factor(dados$`A estrutura de Tecnologia da Informação de sua organização está preparada para implementar o EFD-Reinf ?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Sua Chefia Imediata apoia totalmente a implementação do EFD-Reinf ?`  <- factor(dados$`Sua Chefia Imediata apoia totalmente a implementação do EFD-Reinf ?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`A Alta Administração de seu Órgão apoia totalmente a implementação do EFD-Reinf ?`  <- factor(dados$`A Alta Administração de seu Órgão apoia totalmente a implementação do EFD-Reinf ?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`A Cultura Organizacional contribuirá favoravelmente para implementação do EFD-Reinf ?`  <- factor(dados$`A Cultura Organizacional contribuirá favoravelmente para implementação do EFD-Reinf ?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Você recebeu treinamento adequado para trabalhar com EFD-Reinf ?`  <- factor(dados$`Você recebeu treinamento adequado para trabalhar com EFD-Reinf ?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Você acredita que diminuirá o volume de atividades do contador público para atender as rotinas do EFD-Reinf?`  <- factor(dados$`Você acredita que diminuirá o volume de atividades do contador público para atender as rotinas do EFD-Reinf?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Você acredita que os custos processuais diminuirão para atendimento das obrigações inerentes a implementação do EFD-Reinf?]`  <- factor(dados$`Você acredita que os custos processuais diminuirão para atendimento das obrigações inerentes a implementação do EFD-Reinf?]` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Você entende que serão necessárias poucas mudanças nas rotinas atuais para implementação do EFD-Reinf em seu Órgão?`  <- factor(dados$`Você entende que serão necessárias poucas mudanças nas rotinas atuais para implementação do EFD-Reinf em seu Órgão?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Você acredita que a Receita Federal do Brasil realizou a divulgação adequada sobre módulo EFD-Reinf para os Órgãos Públicos?`  <- factor(dados$`Você acredita que a Receita Federal do Brasil realizou a divulgação adequada sobre módulo EFD-Reinf para os Órgãos Públicos?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Você entende que nos órgãos públicos existem sistemas integrados que atendam as especificidades inerentes a implementação do EFD-Reinf?`  <- factor(dados$`Você entende que nos órgãos públicos existem sistemas integrados que atendam as especificidades inerentes a implementação do EFD-Reinf?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Você acha que as sucessivas alterações no cronograma de implementação do EFD-Reinf para os Órgãos Públicos tem influência em suas respostas?`  <- factor(dados$`Você acha que as sucessivas alterações no cronograma de implementação do EFD-Reinf para os Órgãos Públicos tem influência em suas respostas?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

Descrição simples


likert_dados <- likert(as.data.frame(dados), nlevels = 5)

likert.bar.plot(likert_dados,plot.percents=TRUE,legend = "Legenda", low.color = "red", text.size=4) + ggtitle("") + labs( x = "Questões", y = "Porcentagem") + theme_minimal() + theme(legend.position = "bottom")

---
title: "Gráfico Likert para meu novo amigo Carlos (aluno do mestrado em Ciências Contábeis na UERJ)."
author: "Professor Dr. Leoni, R.C. (AMAN)."
date: 'Relatório gerado em: `r format(Sys.time(), "%d de %B de %Y")`'
output:
  html_notebook: 
    code_folding: none
    fig_caption: yes
    theme: readable
  word_document:
    toc: yes
email: rcleoni@yahoo.com.br, leoni.roberto@aman.eb.mil.br
---

```{r message=F, warning=FALSE}
rm(list=ls(all=TRUE))

library(ggplot2) # for visualization
library(likert)
library(readxl)
library(dplyr)
library(plyr)

dados <- read_excel("dados.xlsx", col_types = c("numeric", 
    "text", "text", "text", "text", "text", 
    "text", "text", "text", "text", "text", 
    "text", "text", "text", "text", "text"))


dados <- dados[,c(3:16)]


dados$`Sua organização está preparada para atender as mudanças impostas pelo EFD-Reinf?` <- factor(dados$`Sua organização está preparada para atender as mudanças impostas pelo EFD-Reinf?`, levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`A equipe que você trabalha está preparada para trabalhar com EFD-Reinf em seu órgão?`<-factor(dados$`A equipe que você trabalha está preparada para trabalhar com EFD-Reinf em seu órgão?`, levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente",
"Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Sua Estrutura Organizacional está preparada para implementação do EFD-Reinf ?`  <- factor(dados$`Sua Estrutura Organizacional está preparada para implementação do EFD-Reinf ?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`A estrutura de Tecnologia da Informação de sua organização está preparada para implementar o EFD-Reinf ?`  <- factor(dados$`A estrutura de Tecnologia da Informação de sua organização está preparada para implementar o EFD-Reinf ?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Sua Chefia Imediata apoia totalmente a implementação do EFD-Reinf ?`  <- factor(dados$`Sua Chefia Imediata apoia totalmente a implementação do EFD-Reinf ?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`A Alta Administração de seu Órgão apoia totalmente a implementação do EFD-Reinf ?`  <- factor(dados$`A Alta Administração de seu Órgão apoia totalmente a implementação do EFD-Reinf ?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`A Cultura Organizacional contribuirá favoravelmente para implementação do EFD-Reinf ?`  <- factor(dados$`A Cultura Organizacional contribuirá favoravelmente para implementação do EFD-Reinf ?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Você recebeu treinamento adequado para trabalhar com EFD-Reinf ?`  <- factor(dados$`Você recebeu treinamento adequado para trabalhar com EFD-Reinf ?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Você acredita que diminuirá o volume de atividades do contador público para atender as rotinas do EFD-Reinf?`  <- factor(dados$`Você acredita que diminuirá o volume de atividades do contador público para atender as rotinas do EFD-Reinf?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Você acredita que os custos processuais diminuirão para atendimento das obrigações inerentes a implementação do EFD-Reinf?]`  <- factor(dados$`Você acredita que os custos processuais diminuirão para atendimento das obrigações inerentes a implementação do EFD-Reinf?]` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Você entende que serão necessárias poucas mudanças nas rotinas atuais para implementação do EFD-Reinf em seu Órgão?`  <- factor(dados$`Você entende que serão necessárias poucas mudanças nas rotinas atuais para implementação do EFD-Reinf em seu Órgão?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Você acredita que a Receita Federal do Brasil realizou a divulgação adequada sobre módulo EFD-Reinf para os Órgãos Públicos?`  <- factor(dados$`Você acredita que a Receita Federal do Brasil realizou a divulgação adequada sobre módulo EFD-Reinf para os Órgãos Públicos?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Você entende que nos órgãos públicos existem sistemas integrados que atendam as especificidades inerentes a implementação do EFD-Reinf?`  <- factor(dados$`Você entende que nos órgãos públicos existem sistemas integrados que atendam as especificidades inerentes a implementação do EFD-Reinf?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))

dados$`Você acha que as sucessivas alterações no cronograma de implementação do EFD-Reinf para os Órgãos Públicos tem influência em suas respostas?`  <- factor(dados$`Você acha que as sucessivas alterações no cronograma de implementação do EFD-Reinf para os Órgãos Públicos tem influência em suas respostas?` , levels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente", "Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"), labels = c("Discordo Totalmente", "Discordo Parcialmente","Não Concordo/ Nem Discordo","Concordo Parcialmente","Concordo Totalmente"))



```

# Descrição simples

```{r fig.height=10, fig.width=14, warning=FALSE, , message=FALSE}

likert_dados <- likert(as.data.frame(dados), nlevels = 5)

likert.bar.plot(likert_dados,plot.percents=TRUE,legend = "Legenda", low.color = "red", text.size=4) + ggtitle("") + labs( x = "Questões", y = "Porcentagem") + theme_minimal() + theme(legend.position = "bottom")
```