Carregando as bibliotecas

if(!require(pacman)) install.packages("pacman")
## Loading required package: pacman
library(pacman)

pacman::p_load(dplyr, ggplot2, car, rstatix, lmtest, ggpubr, QuantPsyc, psych, scatterplot3d)

library(data.table)
## 
## Attaching package: 'data.table'
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
## 
##     between, first, last

Carregando os Dados

Analisando as variaveis Produtivo(O quão produtivo você se sente ao utilizar uma IDE para desenvolvimento?) e Dependente(O quão dependente você se sente de uma IDE para o desenvolvimento?)

dados2 = fread("/cloud/project/data/metodologia.csv") 
dados2

Coeficiente de Correlação

Analisando os 3 métodos de correlação linear Pearson, Spearman e Kendall

x = dados2$Produtivo
y = dados2$Dependente
dados2 %>% summarise(pearson = cor(x, y, method = "pearson"),
                    spearman = cor(x, y, method = "spearman"),
                    kendall = cor(x, y, method = "kendall"))

Ao analisar o valor da correlação <= 0.3, podemos dizer que não temos uma correlação linear entre as variáveis, já que o valor do coeficiente de correlação é mais próximo de 0.

Gerando a análise gráfica

ggplot(dados2, aes(x, y)) + geom_point(alpha = 0.5, size = 4)

Ao observar o gráfico, podemos observar que as variáveis não possuem relação não linear. Em conclusão, as variáveis são independentes entre si.