O presente trabalho tem o objetivo de analisar a coleta de dados de um questionário denominado como “questionário estresse” onde será analisado as váriaveis qualitativas “trabalha”, “mora com os pais” e “namorando”.
library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/Cristiane/Desktop/Estatistica aplicada a engenharia I/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
summary(Questionario_Estresse)
## Aluno Turma Mora_pais RJ Namorado(a)
## Min. : 1.0 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:24.5 1st Qu.:1.000 1st Qu.:1.000 1st Qu.:1.000 1st Qu.:1.000
## Median :48.0 Median :2.000 Median :2.000 Median :2.000 Median :2.000
## Mean :48.0 Mean :2.074 Mean :1.537 Mean :1.653 Mean :1.505
## 3rd Qu.:71.5 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.:2.000
## Max. :95.0 Max. :3.000 Max. :2.000 Max. :2.000 Max. :2.000
##
## Trabalha Desempenho Estresse Créditos
## Min. :1.000 Min. :5.820 Min. :12.00 Min. :15.00
## 1st Qu.:1.000 1st Qu.:8.500 1st Qu.:22.50 1st Qu.:23.00
## Median :2.000 Median :8.700 Median :27.00 Median :24.00
## Mean :1.621 Mean :8.594 Mean :27.82 Mean :24.95
## 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.:9.050 3rd Qu.:33.00 3rd Qu.:27.00
## Max. :2.000 Max. :9.700 Max. :44.00 Max. :49.00
## NA's :1
## Horas_estudo
## Min. :19.00
## 1st Qu.:25.00
## Median :30.00
## Mean :30.73
## 3rd Qu.:35.00
## Max. :60.00
##
class(Questionario_Estresse$`Namorado(a)`)
## [1] "numeric"
class(Questionario_Estresse$Mora_pais)
## [1] "numeric"
class(Questionario_Estresse$Trabalha)
## [1] "numeric"
Questionario_Estresse$`Namorado(a)` <-as.factor(Questionario_Estresse$`Namorado(a)`)
Questionario_Estresse$Mora_pais <- as.factor(Questionario_Estresse$Mora_pais)
Questionario_Estresse$Trabalha <- as.factor(Questionario_Estresse$Trabalha)
summary(Questionario_Estresse$`Namorado(a)`)
## 1 2
## 47 48
summary(Questionario_Estresse$Mora_pais)
## 1 2
## 44 51
summary(Questionario_Estresse$Trabalha)
## 1 2
## 36 59
Questionario_Estresse$Trabalha_2 <- ifelse(Questionario_Estresse$Trabalha=="1","Trabalha","Não trabalha")
Questionario_Estresse$Mora_pais_2 <- ifelse(Questionario_Estresse$Mora_pais=="1","Mora com os pais","não mora com os pais")
Questionario_Estresse$Namorado_2 <- ifelse(Questionario_Estresse$`Namorado(a)`=="1","Com namorado","Sem namorado")
Questionario_Estresse$Namorado_2 <-as.factor(Questionario_Estresse$Namorado_2)
Questionario_Estresse$Mora_pais_2 <- as.factor(Questionario_Estresse$Mora_pais_2)
Questionario_Estresse$Trabalha_2 <- as.factor(Questionario_Estresse$Trabalha_2)
class(Questionario_Estresse$Namorado_2)
## [1] "factor"
class(Questionario_Estresse$Mora_pais_2)
## [1] "factor"
class(Questionario_Estresse$Trabalha_2)
## [1] "factor"
summary(Questionario_Estresse$Namorado_2)
## Com namorado Sem namorado
## 47 48
summary(Questionario_Estresse$Mora_pais_2)
## Mora com os pais não mora com os pais
## 44 51
summary(Questionario_Estresse$Trabalha_2)
## Não trabalha Trabalha
## 59 36
tabela_trabalha <- table(Questionario_Estresse$Trabalha_2)
tabela_mora_pais <- table(Questionario_Estresse$Mora_pais_2)
tabela_namorado <- table(Questionario_Estresse$Namorado_2)
tabela_mora_pais
##
## Mora com os pais não mora com os pais
## 44 51
tabela_trabalha
##
## Não trabalha Trabalha
## 59 36
tabela_namorado
##
## Com namorado Sem namorado
## 47 48
#valores absolutos
prop.table(tabela_mora_pais)
##
## Mora com os pais não mora com os pais
## 0.4631579 0.5368421
prop.table(tabela_namorado)
##
## Com namorado Sem namorado
## 0.4947368 0.5052632
prop.table(tabela_trabalha)
##
## Não trabalha Trabalha
## 0.6210526 0.3789474
#valores relativos em %
prop.table(tabela_mora_pais)*100
##
## Mora com os pais não mora com os pais
## 46.31579 53.68421
prop.table(tabela_namorado)*100
##
## Com namorado Sem namorado
## 49.47368 50.52632
prop.table(tabela_trabalha)*100
##
## Não trabalha Trabalha
## 62.10526 37.89474
pie(tabela_mora_pais,col = c("red","#d6c82d"), main = "Grafico Mora com os pais")
pie(tabela_trabalha,col = c("yellow","#5e5e55"), main = "Grafico exerce atividade")
pie(tabela_namorado,col = c("#d15b4d","#944dd1"), main = "Grafico estado civil")
barplot(tabela_trabalha,col = c("springgreen","tan4"), main = "Gráfico da Atividade", ylim = c(0,80), ylab = "Qte de estudantes")
barplot(tabela_mora_pais,col = c("#54bd44","#9044bd"), main = "Gráfico Mora com os Pais",ylim = c(0,60),ylab = "Qte de estudantes")
barplot(tabela_namorado,col = c("#326e6b","#45326e"), main = "Gráfico estado Civil", ylim = c(0,80),ylab = "Qte de estudantes")
Observamos nos gráficos acima que 53,68% dos estudantes entrevistados não moram com os pais e que 62,10% não trabalham e que o desempenho desses alunos não esta correlacionado a condição estar namorando ou não.