Estresse

Carregando os pacotes utilizados

library(ggplot2)

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library(corrplot)

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## corrplot 0.84 loaded

library(readxl)
library(knitr)

## Warning: package 'knitr' was built under R version 4.0.3

Carregando o banco de dados

Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/Priscila/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls", 
                                    sheet = "Dados")

Relação entre as variáveis quantitativas de estresse, horas de estudos e desempenho, a partir da visualização dos dados no gráfico de dispersão

ggplot(Questionario_Estresse) +
  aes(x = Horas_estudo, y = Estresse, colour = Desempenho) +
  geom_point(size = 1L) +
  scale_color_viridis_c(option = "viridis") +
  labs(x = "Horas de Estudo", y = "Estresse", title = "Gráfico de dispersão - horas de estudo, estresse e desempenho", color = "Desempenho") +
  theme_minimal()

Correlação entre as variáveis estresse e horas de estudos

paste("A coeficiente de Correlação entre as variáveis estresse e horas de estudos é de ", cor(Questionario_Estresse$Estresse,Questionario_Estresse$Horas_estudo), "que indica correlação linear, fraca e positiva") 

## [1] "A coeficiente de Correlação entre as variáveis estresse e horas de estudos é de  0.303916988261969 que indica correlação linear, fraca e positiva"

Correlação entre as variáveis horas de estudos e desempenho

paste("Já a coeficiente de Correlação entre as variáveis horas de estudos e desempenho é de ", cor(Questionario_Estresse$Horas_estudo, Questionario_Estresse$Desempenho), "que indica Correlação linear, fraca e positiva") 

## [1] "Já a coeficiente de Correlação entre as variáveis horas de estudos e desempenho é de  0.223153160701845 que indica Correlação linear, fraca e positiva"

Correlação entre as variáveis estresse e desempenho

paste("Por fim, a coeficiente de Correlação entre as variáveis estresse e desempenho é de ", cor(Questionario_Estresse$Estresse, Questionario_Estresse$Desempenho), "que indica Correlação linear, fraca e positiva")

## [1] "Por fim, a coeficiente de Correlação entre as variáveis estresse e desempenho é de  0.0825724626401485 que indica Correlação linear, fraca e positiva"

Relação entre as variáveis quantitativas de estresse, horas de estudos e desemprenho a partir da visualização dos dados no corrplot

Dados_estresse <- cor(Questionario_Estresse [, c("Estresse", "Horas_estudo", "Desempenho")])
corrplot(Dados_estresse, addCoef.col = TRUE, tl.col="black", tl.cex=0.6, tl.srt=0)

Análise dos dados apresentados

O gráfico de dispersão é medido pela cor: quanto maior o desempenho, mais amarelo é o ponto, quanto menor o desempenho, mais roxo. Desta forma, podemos identificar que o maior nível de estresse está presente entre os alunos que estudam de 20 a 40 horas semanais, onde a sua maioria apresenta um bom desempenho. Já na análise da correlação enntre as três variáveis (horas de estudo, estresse e desempenho), podemos verificar que todas apresentam correlação linear, fraca e positiva, onde a menor delas é a correlação entre as variáveis estresse e desempenho e a maior delas é a correlação entre as variáveis horas de estudos e estresse. Podemos concluir, então, que há pouca relação entre cada uma das variáveis.