Atividade 4

Passo 1: Carregar a base de dados

load("C:/Users/Usuario/Desktop/Base_de_dados-master/Titanic.RData")
View(Titanic)

Passo 2: Carregar um resumo e a biblioteca “dplyr”

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

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

Passo 3: Construindo a tabela

tabela1 <- Titanic %>% select(Classe,Sobreviveu) %>% table()
tabela1

##             Sobreviveu
## Classe       Não sobreviveu Sobreviveu
##   Tripulação            673        212
##   Primeira              122        202
##   Segunda               167        118
##   Terceira              528        178

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

Passo 4: Construindo o gráfico

barplot(tabela1,beside = TRUE, col = c("yellow","pink","red","green"),
        main="Análise",
        legend= TRUE)

Passo 5: Interpretação do gráfico

Pode-se analisar que a terceira tripulação, onde se encontravam as pessoas de baixa renda e funcionários do navio, foram as mais afetadas, sendo assim, houve maior número de mortes. Dessa forma, a classe alta obteve maiores chances de sobrevivência, como se observa no gráfico.

Além disso, podemos observar também que o número de adultos mortos foi maior do que o número de crianças. O que pode explicar tal fato é o número maior de adultos no local.