Passo 01 - Base de Dados

Aqui vou carregar a Base de Dados e demostrar quais as variáveis foram escolhidas, “sexo” e “nobre”:

# PASSO 01 - Carregar base de dados e quais variáveis foram escolhidas
library(readxl)
load("C:/Users/Samsung/Desktop/01_ Pedro Henrique Miceli/01_ Escolaridade/07_ UNIRIO/02_ UNIRIO 2021.1/05_ TME0018_ Estatistica ACS/00 - Base de dados/Game of Thrones.RData")
head(personagens_livro)
                     nome  lealdade      sexo nobre Guerra_dos_Tronos
1          Addam Marbrand Lannister masculino     1                 1
2 Aegon Frey (Jinglebell)   Ninguna masculino     1                 0
3         Aegon Targaryen Targaryen masculino     1                 0
4           Adrack Humble   Greyjoy masculino     1                 0
5          Aemon Costayne Lannister masculino     1                 0
6         Aemon Estermont Baratheon masculino     1                 0
  Furia_dos_Reis Tormenta_de_Espadas Festim_dos_Corvos Danca_dos_Dragoes
1              1                   1                 1                 0
2              0                   1                 0                 0
3              0                   0                 0                 1
4              0                   0                 0                 1
5              0                   1                 0                 0
6              1                   1                 0                 0
  capitulo_apresentacao ano_morte livro inteiro da morte capitulo_morte
1                    56        NA                     NA             NA
2                    49       299                      3             51
3                     5        NA                     NA             NA
4                    20       300                      5             20
5                    NA        NA                     NA             NA
6                    NA        NA                     NA             NA
head(personagens_livro$sexo)
[1] "masculino" "masculino" "masculino" "masculino" "masculino" "masculino"
head(personagens_livro$nobre)
[1] 1 1 1 1 1 1

Passo 02 - Tratamento da Variável

Aqui vou tratar a variável “nobre”, se referindo à nobreza ou não dos personagens:

# PASSO 02 - Tratamento da variável Quantitativa para Qualitativa
personagens_livro$nobre <- ifelse(personagens_livro$nobre==0, "Plebe", "Nobre")

Passo 03 - Estatísticas s/ C. Pipe

Aqui fiz a Tabela de sexo X nobreza, a Tabela de Proporção da mesma e o Gráfico de Barras para uma melhor visualização (sem o pipe)

# PASSO 03 - Tabela, Tabela de Proporção e Gráfico de Barras (Estatísticas sem o Código Pipe)
tabela_da_nobreza <- table(personagens_livro$sexo,personagens_livro$nobre)
tabela_da_nobreza
           
            Nobre Plebe
  femenino     84    73
  masculino   346   414
prop.table(tabela_da_nobreza,2)*100
           
               Nobre    Plebe
  femenino  19.53488 14.98973
  masculino 80.46512 85.01027
par(bg="#616161") # Cor de Fundo
barplot(tabela_da_nobreza, legend=TRUE,beside=TRUE,col = c ("darkred","darkblue"))

Passo 04 - Estaísticas c/ C. Pipe

Aqui fiz a Tabela de sexo X nobreza, a Tabela de Proporção da mesma e o Gráfico de Barras para uma melhor visualização (com o pipe)

# Passo 04 - Tabela, Tabela de Proporção e Gráfico de Barras (Estatísticas com o Código Pipe)
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
# Tabela em números absolutos
personagens_livro %>% select(sexo,nobre) %>% table()
           nobre
sexo        Nobre Plebe
  femenino     84    73
  masculino   346   414
# Tabela em números relativos (em Linha)
personagens_livro %>% select(sexo,nobre) %>% table() %>% prop.table(1) %>% round (4)*100
           nobre
sexo        Nobre Plebe
  femenino  53.50 46.50
  masculino 45.53 54.47
# Tabela em números relativos (em Coluna)
personagens_livro %>% select(sexo,nobre) %>% table() %>% prop.table(2) %>% round (4)*100
           nobre
sexo        Nobre Plebe
  femenino  19.53 14.99
  masculino 80.47 85.01
# Gráfico de Barras
par(bg="#616161") # Cor de Fundo
personagens_livro %>% select(sexo,nobre) %>% table() %>% barplot(beside = TRUE, legend.text=TRUE,col = c ("darkred","darkblue"))

# personagens_livro %>% select(sexo,nobre) %>% table() %>% barplot(beside = TRUE, legend.text=TRUE,args.legend = list(x = "bottomright"))

Conclusão

Dessa forma, podemos observar melhor a relação entre os sexos dos personagens e quais deles têm títulos de nobreza ou não. Observamos que tanto os que têm título de nobreza, quanto os plebeus, o sexo masculino é maioria. Nos dois casos, a proporção é quase de 1 para 4, onde na nobreza, o sexo feminino tem quase 20% de participação e no sexo masculino quase 81%. Entre os plebeus, o sexo feminino beira os 15% e o sexo masculino quase certeiramente os 85%.

Essa atividade mostra que mesmo a participação feminina vem crescendo nos últimos anos, a série de livros e de televisão ainda têm um mercado machista e sexista. Vale ressaltar que os personagens principais eram mais femininos do que masculinos e que seria uma boa variável para se trabalhar futuramente.

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