Introdução

vamos carregar o banco, construir tabelas e mostrar as visualizações com o grafico de pizza.

passo zero

vamos carregar os tres bancos de dados. > Familias > Prefeitofluminense > secult CE

# passo 0 - Carregar a base de dados

library(readxl)
Familias <- read_excel("C:/Users/VIC NOTE/Documents/Ciencia Politica/8 Periodo/Estatistica/bases_curso_estatistica/Base_de_dados-master/Familias.xls")
load("C:/Users/VIC NOTE/Documents/Ciencia Politica/8 Periodo/Estatistica/bases_curso_estatistica/Base_de_dados-master/prefeitofluminense.RData")
load("C:/Users/VIC NOTE/Documents/Ciencia Politica/8 Periodo/Estatistica/bases_curso_estatistica/Base_de_dados-master/dados_SECULT_CE.RData")

Meu texto

passo 1

Aqui vamos construir as tabelas.

# Analise de uma variavel qualitativa 
# passo 1 - construir as tabelas
 tab_fan1<-table(Familias$local)
 tab_fan2<-table(Familias$p.a.p)
 
 tab_fan1
## 
##   Encosta do Morro        Monte Verde Parque da Figueira 
##                 37                 40                 43
 tab_fan2
## 
## 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

Aqui vamos calcular os percentuais.

#passo 2 - percentual
tab_fan1
## 
##   Encosta do Morro        Monte Verde Parque da Figueira 
##                 37                 40                 43
prop.table(tab_fan1)
## 
##   Encosta do Morro        Monte Verde Parque da Figueira 
##          0.3083333          0.3333333          0.3583333
prop.table(tab_fan2)
## 
## 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 casa decimais
## 
##  FEMININO MASCULINO 
##     10.74     89.26
  1. 89% de prefeitos do sexo masculino
  2. Mais teatro do que arte visual
  3. Maioria usa p.a.p

Gráficos de pizza

pie(tab_fan1, main = "Grafico 2 - Distribuicao de familias por bairro", col = c("#150af2","#eaf20a","#80d92e"))

pie(tab_fan2,main = "Grafico 1 - Familias que usam o p.a.p",col = c("#d61313","#705050"))

Gráfico de barras

# passo 3 - Grafico de barras

barplot(tab_fan1, main = "Gráfico 3 - Divisao de familias por bairro", col = c("#d60f76","#4c3b70","#68a89f"))

barplot(sexo_pref, col = c("royalblue", "gray"), main = "Sexo do candidato a prefeito nos municipios do Estado do RJ")

A maioria mora no bairro Parque da Figueira.

A maioria do sexo masculino.

Conclusão

Não é fácil usar o R. :)