#Carregando a Base de Dados

load("C:/Users/Casa/OneDrive/Imagens/Base_de_dados-master/Titanic.RData")
str(Titanic)
## 'data.frame':    2200 obs. of  4 variables:
##  $ Classe    : Factor w/ 4 levels "Tripulação","Primeira",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ Idade     : Factor w/ 2 levels "criança","adulto": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ Sexo      : Factor w/ 2 levels "Feminino","Masculino": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ Sobreviveu: Factor w/ 2 levels "Não sobreviveu",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...

#Resumo da base de dados Titanic

summary(Titanic)
##         Classe        Idade             Sexo               Sobreviveu  
##  Tripulação:885   criança: 109   Feminino : 470   Não sobreviveu:1490  
##  Primeira  :324   adulto :2091   Masculino:1730   Sobreviveu    : 710  
##  Segunda   :285                                                        
##  Terceira  :706

#Construindo a Tabela

Quantidade de mortos e sobreviventes por classe

Bom, com a analise entre as classes do titanic e a número de mortos, minha intenção ao cruzar as duas variávies foi ver se houve ou não algum tipo de relação com a quantidade de sobreviventes em cada classe, assim como a quantidade de mortos.

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
tabela1 <- Titanic %>% select(Classe,Sobreviveu) %>% table()
tabela1
##             Sobreviveu
## Classe       Não sobreviveu Sobreviveu
##   Tripulação            673        212
##   Primeira              122        202
##   Segunda               167        118
##   Terceira              528        178

#Tabela de proporção

prop.table(tabela1,1)
##             Sobreviveu
## Classe       Não sobreviveu Sobreviveu
##   Tripulação      0.7604520  0.2395480
##   Primeira        0.3765432  0.6234568
##   Segunda         0.5859649  0.4140351
##   Terceira        0.7478754  0.2521246
round(prop.table(tabela1,1)*100,1)
##             Sobreviveu
## Classe       Não sobreviveu Sobreviveu
##   Tripulação           76.0       24.0
##   Primeira             37.7       62.3
##   Segunda              58.6       41.4
##   Terceira             74.8       25.2

#Gráfico de Barra para a Analise de Sobreviventes e Classe

No Gráfico abaixo, fica mais do que evidente que há uma relação entre as variáveis, pois pode-se observar que de uma tripulação de 2200 pessoas, dividas em setores como primeira classe, segunda classe e terceira classe, a quantidade de mortos na terceira foi discrepantemente maior do que a quantidade de mortos na primeira.

Assim como pode-se observar também que a quantidade de sobreviventes na primeira classe em relação a segunda e terceira foi maior. Varios Fatores podem explicar esse fenomeno, como a maior disponibilidade de colete salva-vidas na primeira classe em relação as outras, ou saidas de emergencia melhor localizadas. Mas a certeza é uma, de alguma forma as pessoas que optaram pelos quartos da primeira classe, fizeram uma boa escolha, visto que em relação a terceira classe houveram mais sobreviventes do acidental e dramatico acidente em que o navio se envolveu.

O que na verdade acho um pouco irresponável por parte da administração da embarcação, que deveria garantira a segurança de todos os hospedes em situação de emergÊncia.

barplot(tabela1,beside = TRUE, col = c("red","blue","yellow","green"),
                                   main="Analise Bivariada",
                                   legend=TRUE)