Untitled

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

plot(Questionario_Estresse$Aluno, Questionario_Estresse$Desempenho, 
     main ="Gráfico 1", ylab = "Desempenho", xlab = "Horas de Estudo" )

abline(lsfit(Questionario_Estresse$Aluno, Questionario_Estresse$Desempenho),
       col= "blue")

plot(Questionario_Estresse$Desempenho, Questionario_Estresse$Estresse, 
     main = "Gráfico2", ylab = "Estresse", xlab = "Horas de Estudo")

abline(lsfit(Questionario_Estresse$Desempenho, Questionario_Estresse$Estresse),
       col="blue")

plot(Questionario_Estresse$Horas_estudo, Questionario_Estresse$Estresse, 
     main = "Gráfico 3",ylab = "Estresse", xlab = "Desempenho")

abline(lsfit(Questionario_Estresse$Horas_estudo, Questionario_Estresse$Estresse),
       col="blue")

MC <- Questionario_Estresse %>% select(Horas_estudo,Estresse,Desempenho) %>% cor()
MC

##              Horas_estudo   Estresse Desempenho
## Horas_estudo    1.0000000 0.30391699 0.22315316
## Estresse        0.3039170 1.00000000 0.08257246
## Desempenho      0.2231532 0.08257246 1.00000000

corrplot.mixed(MC)

Ao observarmos o gráfico, podemos perceber que não existe uma relação entre o estresse e desempenho. Sendo assim o desempenho do aluno não é definido pelo tempo que ele gasta estudando.