Carregar a base de dados

load("C:/Users/Lenovo/Desktop/Base_de_dados-master/salarios1.RData")
load("C:/Users/Lenovo/Desktop/Base_de_dados-master/CARROS.RData")

A base de dados

library(DT)
datatable(CARROS)

Manipular e transformar as variáveis

CARROS$Tipodecombustivel <- ifelse(CARROS$Tipodecombustivel==0, "Gas", "Alc")
CARROS$TipodeMarcha <- ifelse(CARROS$TipodeMarcha==0, "Auto","Manual")

Análise de variável quantitativa por qualitativa

Resumo numérico por grupos

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
Alc 91.35714 24.42447 14
Gas 189.72222 60.28150 18 
CARROS %>% group_by(TipodeMarcha) %>% summarise(media_preco=mean(Preco),desvio_padrao=sd(Preco),mediana=median(Preco),n=n()) %>% kable()
TipodeMarcha media_preco desvio_padrao mediana n
Auto 290.3789 110.17165 275.8 19
Manual 143.5308 87.20399 120.3 13 
CARROS %>% group_by(TipodeMarcha,Tipodecombustivel) %>% summarise(media=mean(Preco),desvio_padrao=sd(Preco),
tamanho=n()) %>% kable()
TipodeMarcha Tipodecombustivel media desvio_padrao tamanho
Auto Alc 175.1143 49.13072 7
Auto Gas 357.6167 71.82349 12
Manual Alc 89.8000 18.80213 7
Manual Gas 206.2167 95.23362 6

Visualização de dados

boxplot(CARROS$Preco~CARROS$Tipodecombustivel,main="gráfico boxplot do preço por tipo de
combustível",col=c("royalblue","pink"),ylim=c(0,500),
xlab="Tipo de combustível",
ylab="Preço")

boxplot(CARROS$Kmporlitro~CARROS$TipodeMarcha,col=c("green","yellow"),
xlab="Tipo de marcha",ylab="Km por litro" )

boxplot(CARROS$Preco~CARROS$TipodeMarcha,col=c("red","orange"),xlab="Tipo de marcha",
ylab="Preço")

Conclusão

Carro a gasolina e carro automático são mais caros.