Introdução

Vamos carregar o banco de dados, construir as tabelas e mostrar as visualizações com gráfico de pizza.

Passo zero

vamos carregar os três bancos de dados. > Famílias > Prefeito Fluminense > SECULT CE

# passo 0 - Carregar as bases de dados
library(readxl)
Familias <- read_excel("C:/Users/Hp/Desktop/Base_de_dados-master/Familias.xls")
load("C:/Users/Hp/Desktop/Base_de_dados-master/prefeitofluminense.RData")
load("C:/Users/Hp/Desktop/Base_de_dados-master/dados_SECULT_CE.RData")

meu texto.

passo 1

Aqui vamos construir as tabelas.

# análise de uma variavel qualitativa
# passo 1 - construir as tabelas
tab_fam1<-table(Familias$local)
tab_fam2<-table(Familias$p.a.p)

tab_fam1
## 
##   Encosta do Morro        Monte Verde Parque da Figueira 
##                 37                 40                 43
tab_fam2
## 
## Não usa     Usa 
##      42      78
secult1<-table(dados_SECULT_CE$Teatro)
secult2<-table(dados_SECULT_CE$Artes_Visuais)

secult1
## 
##  não  sim 
## 1402  212
secult2
## 
##  não  sim 
## 1451  163
sexo_pref<-table(prefeitofluminense$DESCRICAO_SEXO)

sexo_pref
## 
##  FEMININO MASCULINO 
##        48       399

passo 2 - mostrar os percentuais

Aqui vamos calcular os percentuais.

# passo 2 - percentual
prop.table(tab_fam1)
## 
##   Encosta do Morro        Monte Verde Parque da Figueira 
##          0.3083333          0.3333333          0.3583333
prop.table(tab_fam2)
## 
## Não usa     Usa 
##    0.35    0.65
round(prop.table(secult1)*100,2)
## 
##   não   sim 
## 86.86 13.14
round(prop.table(secult2)*100,2)
## 
##  não  sim 
## 89.9 10.1
#prop.table(sexo_pref)   # entre 0 e 1
#prop.table(sexo_pref)*100 # entre 0 e 100
round(prop.table(sexo_pref)*100,2) # duas casas decimais
## 
##  FEMININO MASCULINO 
##     10.74     89.26
  1. 89% de prefeitos do sexo masculino
  2. Mais teatro do que arte visual
  3. Màioria usa P.A.P

Gráficos de pizza

pie(tab_fam2,main = "Gráfico 1 - Famílias que usam o p.a.p",col = c("#fdff70","#0f154f"))

pie(tab_fam1, main="Gráfico 2 - Distribuição de Famílias por bairro",col = c("#3f4347","#5485ba","#d1deed"))

Gráficos de barras

# passo 3 - gráfico de barras
barplot(tab_fam1, col = c("red","royalblue","#94ad03"),
        main = "Gráfico 3 - distribuição de famílias por bairro",
        ylim = c(0,50))

barplot(sexo_pref,col = c("red","royalblue"),
        main="Sexo do candidato a prefeito nos municípios do estado do RJ", ylim = c(0,500))

A maioria mora no bairro parque da figueira. A maioria de sexo masculino

Conclusão

É fácil construir gráficos com o R