análise bivariada

passo 1 - carregar o banco de dados

library(readxl)
QE <- read_excel("C:/Users/Lenovo/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
View(QE)

passo 2 - transformação de variáveis

QE$Mora_pais <- ifelse(QE$Mora_pais==1,"Sim","Não")
QE$RJ <- ifelse(QE$RJ==1, "Sim", "Não")
QE$Namorado_a <- ifelse(QE$Namorado_a==1,"Sim","Não")
QE$Trabalha <- ifelse(QE$Trabalha==1,"Sim","Não")
QE$Turma <- as.factor(QE$Turma)

passo 3 - construção de tabelas

library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

# Não é natural do RJ precisa trabalhar 
tabela1 <- QE %>% select(RJ,Trabalha) %>% table()
tabela1

##      Trabalha
## RJ    Não Sim
##   Não  40  22
##   Sim  19  14

round(prop.table(tabela1,1)*100,1)

##      Trabalha
## RJ     Não  Sim
##   Não 64.5 35.5
##   Sim 57.6 42.4

round(prop.table(tabela1,2)*100,1)

##      Trabalha
## RJ     Não  Sim
##   Não 67.8 61.1
##   Sim 32.2 38.9

# Mora_pais não precisa trabalhar
tabela2 <- QE %>% select(Mora_pais,Trabalha) %>% table()
prop.table(tabela2,1)*100

##          Trabalha
## Mora_pais      Não      Sim
##       Não 62.74510 37.25490
##       Sim 61.36364 38.63636

passo 4 - construção de gráfico

barplot(tabela1,beside =TRUE,col = c("red","purple"),main = "análise bivariada",
        horiz = TRUE,legend = TRUE)