Carregar as bases de dados

#Carregar as bases de dados
load("C:/Users/thaya/Desktop/Base_de_dados-master/salarios1.RData")
load("C:/Users/thaya/Desktop/Base_de_dados-master/CARROS.RData")

A base de dados

library(DT)
datatable(CARROS)

Manipular e transformar as variáveis

# Transformação das variáveis
CARROS$Tipodecombustivel <- ifelse(CARROS$Tipodecombustivel==0,"Gas","Alco")
CARROS$TipodeMarcha <- ifelse(CARROS$TipodeMarcha==0,'Auto','Manual')

Análise de variável quantitativa por qualitativa

Resumo númerico por grupos

# Variável Quali X Variável Quanti
library(dplyr)
library(knitr)

CARROS %>% group_by(Tipodecombustivel) %>% 
           summarise(media_HP=mean(HP), 
               
           desvio_padrao=sd(HP),
           tamanho=n()) %>% kable()
Tipodecombustivel media_HP desvio_padrao tamanho
Alco 91.35714 24.42447 14
Gas 189.72222 60.28150 18 
CARROS %>% group_by(Tipodecombustivel) %>%
  summarise(media_preco=mean(Preco),
            mediana=median(Preco),
            desvio_padrao=sd(Preco),
            tamanho=n()) %>% kable()
Tipodecombustivel media_preco mediana desvio_padrao tamanho
Alco 132.4571 120.55 56.89324 14
Gas 307.1500 311.00 106.76522 18 
CARROS %>% group_by(Tipodecombustivel,TipodeMarcha) %>%
  summarise(media=mean(Preco), desvio_padrao=sd(Preco),
            tamanho=n()) %>% kable()
Tipodecombustivel TipodeMarcha media desvio_padrao tamanho
Alco Auto 175.1143 49.13072 7
Alco Manual 89.8000 18.80213 7
Gas Auto 357.6167 71.82349 12
Gas Manual 206.2167 95.23362 6

Visualização de dados

boxplot(CARROS$Preco~CARROS$Tipodecombustivel,
        main="Gráfico 1 -boxplot do preço por tipo de combustível",
        col=c("yellow1","orange"),
        ylim=c(0,500),
        xlab="Tipo de combustível",
        ylab = "Preço do carro")

boxplot(CARROS$Kmporlitro~CARROS$TipodeMarcha,
        col=c("green","royalblue"))

boxplot(CARROS$Preco~CARROS$TipodeMarcha,
        col=c("green","royalblue"))

Conclusão

Carro a gasolina e carro automático são mais caros.