21-03-25 - aula análise bivariada
Andre Sabatini
25/03/2021
Passo carregar banco de dados
library(readxl)
QE <- read_excel("C:/Users/andre/Desktop/Unirio 2020.1/5f - Estatistica - Steven/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
summary(QE)## 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
## 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) # como variavel qualitativa for
summary(QE) # resumo## Aluno Turma Mora_pais RJ Namorado_a
## Min. : 1.0 1:28 Length:95 Length:95 Length:95
## 1st Qu.:24.5 2:32 Class :character Class :character Class :character
## Median :48.0 3:35 Mode :character Mode :character Mode :character
## Mean :48.0
## 3rd Qu.:71.5
## Max. :95.0
##
## Trabalha Desempenho Estresse Créditos
## Length:95 Min. :5.820 Min. :12.00 Min. :15.00
## Class :character 1st Qu.:8.500 1st Qu.:22.50 1st Qu.:23.00
## Mode :character Median :8.700 Median :27.00 Median :24.00
## Mean :8.594 Mean :27.82 Mean :24.95
## 3rd Qu.:9.050 3rd Qu.:33.00 3rd Qu.:27.00
## 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
## 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()
round(prop.table(tabela1,1)*100,1)## Trabalha
## RJ Não Sim
## Não 64.5 35.5
## Sim 57.6 42.4#mora_pais não precisa trabalhar
tabela2 <- QE%>% select(Mora_pais,Trabalha) %>% table
round(prop.table(tabela2,1)*100,1)## Trabalha
## Mora_pais Não Sim
## Não 62.7 37.3
## Sim 61.4 38.6Passo 4 - Contrução de gráfico
barplot(tabela1, beside=TRUE,
col=c("red","blue"),
main="análise bivariada",
horiz = TRUE,
legend =TRUE)
png("meu_grafico_de_barras2.png",width = 800, height = 600, units = "px")
barplot(tabela2)Análise de uma variável quantitativa e uma variável categórica
QE %>% group_by(Trabalha) %>%
summarise(media=mean(Horas_estudo),
mediana= median(Horas_estudo),
DP=sd(Horas_estudo),
tamanho=n())## # A tibble: 2 x 5
## Trabalha media mediana DP tamanho
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
## 1 Não 31.6 30 6.93 59
## 2 Sim 29.4 30 7.72 36Conclusão
Devemos permitir que o aluno trabalhe, pois realizar atividades fora das aulas não interfere no rendimento e nas notas finais.