Carregando a base de dados Questionario Estresse.

library(corrplot)

## corrplot 0.84 loaded

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

Diagrama de Dispersão (Desempenho x Horas de Estudo).

plot(Questionario_Estresse$Desempenho,Questionario_Estresse$Horas_estudo, col="#53f507",xlab = c("Desempenho"),ylab = c("Horas de estudo"), pch=16)
abline(lsfit(Questionario_Estresse$Desempenho, Questionario_Estresse$Horas_estudo ), col="black")

É possível notar 2 outliers nas horas de estudo mas o rendimento nao foi o dos melhores, não há uma relação forte em quanto mais horas de estudo melhor rendimento apresentado.

cor(Questionario_Estresse$Desempenho,Questionario_Estresse$Horas_estudo)

## [1] 0.2231532

Correlação linear, fraca e positiva (0<r<0.25 - baixa ou nenhuma associacao).

Diagrama de Dispersão (Desempenho x Estresse).

plot(Questionario_Estresse$Desempenho,Questionario_Estresse$Estresse, col="#f2077d",xlab = c("Desempenho"),ylab = c("Estresse"), pch=16)
abline(lsfit(Questionario_Estresse$Desempenho, Questionario_Estresse$Estresse ), col="black")

É possível notar outliers no estresse com rendimento acima de 8 e isso é de se considerar bom apesar do nivel alto de estresse.

cor(Questionario_Estresse$Desempenho, Questionario_Estresse$Estresse)

## [1] 0.08257246

Correlaçao linear,fraca e positiva (0<r<0.25 - baixa ou nenhuma associacao).

Matriz entre Desempenho, Estresse e Horas de Estudo.

cor(Questionario_Estresse[,c("Desempenho","Estresse","Horas_estudo")])

##              Desempenho   Estresse Horas_estudo
## Desempenho   1.00000000 0.08257246    0.2231532
## Estresse     0.08257246 1.00000000    0.3039170
## Horas_estudo 0.22315316 0.30391699    1.0000000

Apresentação em Corrplot.

M <-cor(Questionario_Estresse[,c("Desempenho","Estresse","Horas_estudo")])
corrplot(M, method="number")

Nestas duas ultimas apresentações (matriz e corrplot), é possivel notar que não há nenhuma correlação forte entre as variaveis apresentadas, mas sem dúvida nenhuma a pior correlaçao esta entre Desempenho e Estresse.

Atividade 8 - Análise de 2 Variáveis Quantitativas

Maria Victoria

01/01/2021

Carregando a base de dados Questionario Estresse.

Diagrama de Dispersão (Desempenho x Horas de Estudo).

É possível notar 2 outliers nas horas de estudo mas o rendimento nao foi o dos melhores, não há uma relação forte em quanto mais horas de estudo melhor rendimento apresentado.

Correlação linear, fraca e positiva (0<r<0.25 - baixa ou nenhuma associacao).

Diagrama de Dispersão (Desempenho x Estresse).

É possível notar outliers no estresse com rendimento acima de 8 e isso é de se considerar bom apesar do nivel alto de estresse.

Correlaçao linear,fraca e positiva (0<r<0.25 - baixa ou nenhuma associacao).

Matriz entre Desempenho, Estresse e Horas de Estudo.

Apresentação em Corrplot.

Nestas duas ultimas apresentações (matriz e corrplot), é possivel notar que não há nenhuma correlação forte entre as variaveis apresentadas, mas sem dúvida nenhuma a pior correlaçao esta entre Desempenho e Estresse.