Para iniciar esse trabalho foi necessario carregar a base de dados Estresse e a partir dela estabelecer as relações entre os dados horas de estudos e desempenho.
# Passo 0 - carregar 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(flextable)
library(reactable)
library(RColorBrewer)
library(corrplot)## corrplot 0.90 loaded
library(rio)# Passo 1 - Carregar base de dados
library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/manuc/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
View(Questionario_Estresse)# Diagrama de dispersão
plot(Questionario_Estresse$Estresse, Questionario_Estresse$Horas_estudo,pch=19, col="blue", main="Gráfico 1",
ylab="Horas de estudo", xlab="Estresse")
abline(lsfit(Questionario_Estresse$Estresse, Questionario_Estresse$Horas_estudo),col="darkred")# Matriz de correlação
cor(Questionario_Estresse$Estresse, Questionario_Estresse$Horas_estudo)## [1] 0.303917
MATRIZ <- Questionario_Estresse %>% select(Estresse,Horas_estudo) %>% cor()
MATRIZ## Estresse Horas_estudo
## Estresse 1.000000 0.303917
## Horas_estudo 0.303917 1.000000
corrplot(MATRIZ)corrplot(MATRIZ, method = "number")corrplot.mixed(MATRIZ)