library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
plot(Questionario_Estresse$Horas_estudo,Questionario_Estresse$Desempenho, col="#6d769e",pch=20)
abline(lsfit(Questionario_Estresse$Horas_estudo,Questionario_Estresse$Desempenho),col="#4966eb")
cor(Questionario_Estresse$Horas_estudo,Questionario_Estresse$Desempenho)
## [1] 0.2231532
cor(Questionario_Estresse[,c("Horas_estudo","Desempenho","Estresse")])
## Horas_estudo Desempenho Estresse
## Horas_estudo 1.0000000 0.22315316 0.30391699
## Desempenho 0.2231532 1.00000000 0.08257246
## Estresse 0.3039170 0.08257246 1.00000000
library(corrplot)
## corrplot 0.84 loaded
M <- cor(Questionario_Estresse[,c("Horas_estudo","Desempenho","Estresse")])
corrplot(M, method="circle")
corrplot.mixed(M)
Há uma baixa associação linear entre as variáveis “horas de estudo” e “Desempenho”, uma vez que o coeficiente de correlação é 0.2231532, sendo, portanto, quase inexistente.