Passo 0 - carregar as bibliotecas

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
library(corrplot)
## corrplot 0.90 loaded
library(rio)
library(readxl)

Passo 1 - carregar a base

Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/mtbor/Downloads/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")

Passo 2 - visualizar - ver se está tudo bem

head(Questionario_Estresse)
## # A tibble: 6 x 10
##   Aluno Turma Mora_pais    RJ Namorado_a Trabalha Desempenho Estresse Créditos
##   <dbl> <dbl>     <dbl> <dbl>      <dbl>    <dbl>      <dbl>    <dbl>    <dbl>
## 1     1     1         2     2          2        2       8.89       23       27
## 2     2     1         1     1          2        2       8.8        24       28
## 3     3     1         2     2          2        2       8          25       25
## 4     4     1         2     2          1        1       8.8        38       21
## 5     5     1         2     2          2        1       8.9        41       18
## 6     6     1         2     2          1        1       8.1        25       29
## # ... with 1 more variable: Horas_estudo <dbl>

Passo 3 - diagrama de dispersão DUAS VARIÁVEIS QUANTITATIVAS

plot(Questionario_Estresse$Desempenho, Questionario_Estresse$Estresse,pch=19,col="white",
     main="Gráfico 1",ylab = "Estresse")
abline(lsfit(Questionario_Estresse$Desempenho,Questionario_Estresse$Estresse),col="yellow")

Passo 4 - correlação

cor(Questionario_Estresse$Desempenho,Questionario_Estresse$Estresse)
## [1] 0.08257246
plot(Questionario_Estresse$Desempenho, Questionario_Estresse$Estresse,pch=19,col="darkblue",
     main="Gráfico 4")
abline(lsfit(Questionario_Estresse$Desempenho, Questionario_Estresse$Estresse),col="red")

cor(Questionario_Estresse$Desempenho, Questionario_Estresse$Estresse)
## [1] 0.08257246

#————————————————————

names(Questionario_Estresse)
##  [1] "Aluno"        "Turma"        "Mora_pais"    "RJ"           "Namorado_a"  
##  [6] "Trabalha"     "Desempenho"   "Estresse"     "Créditos"     "Horas_estudo"
MC<-Questionario_Estresse %>% select(Desempenho,Estresse) %>% cor()
MC
##            Desempenho   Estresse
## Desempenho 1.00000000 0.08257246
## Estresse   0.08257246 1.00000000
corrplot(MC)

corrplot(MC,method="square")

corrplot.mixed(MC)

Interpretação: Através da Matriz de Correlação, ,podemos observar que existe uma alta intensidade da correlação entre as variáveis “desempenho” e “Estresse”, em razão da cor da bola estar mais escura.

Além disso, a correlação é de, aproximadamente, 0.08. Analisando o gráfico de dispersão, também conseguimos observar que se trata de um gráfico com assimetria positiva, com a maior parte dos valores estando concentrada à direita.