44.09
43.4
38.1
30.45
0.19
-0.14
---
title: "Análise de Microdados ENADE 2017 - Engenharia Civil"
author: "Eliezer Tomé de Paula Neto"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: rows
social: menu
source_code: embed
---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(warning = FALSE, message = FALSE)
knitr::opts_knit$set(root.dir = "D:\\Pós-Graduação Ciência de Dados\\Análise Estatística de Dados I\\Projeto Final")
#install.packages(remotes) # Caso seja necessário
remotes::install_github("juba/rmdformats")
remotes::install_github("glin/reactable")
vetor_pacotes=c("readr",
"dplyr",
"Hmisc",
"rmdformats",
"e1071",
"DescTools",
"reactable",
"kableExtra",
"ggplot2",
"plotly",
"flexdashboard"
)
#install.packages(vetor_pacotes)
lapply(vetor_pacotes,
require,
character.only = TRUE)
enade2017 = read_csv2("MICRODADOS_ENADE_2017.txt")
microdados_enade_filtrados= enade2017 %>% dplyr::select(CO_GRUPO,
CO_REGIAO_CURSO,
CO_TURNO_GRADUACAO,
QE_I02,
NT_OBJ_FG,
NT_GER
)
# Curso
microdados_eng_civil= microdados_enade_filtrados %>% filter(CO_GRUPO==5710)
# Região
microdados_eng_civil = microdados_eng_civil %>% mutate(Regiao = case_when( CO_REGIAO_CURSO == 1 ~ "Norte",
CO_REGIAO_CURSO == 2 ~ "Nordeste",
CO_REGIAO_CURSO == 3 ~ "Sudeste",
CO_REGIAO_CURSO == 4 ~ "Sul",
CO_REGIAO_CURSO == 5 ~ "Centro-Oeste"
))
# Turno
microdados_eng_civil = microdados_eng_civil %>% mutate(Turno = case_when( CO_TURNO_GRADUACAO == 1 ~ "Matutino",
CO_TURNO_GRADUACAO == 2 ~ "Vespertino",
CO_TURNO_GRADUACAO == 3 ~ "Integral",
CO_TURNO_GRADUACAO == 4 ~ "Noturno"
))
# Raça
microdados_eng_civil = microdados_eng_civil %>% mutate(Etnia = case_when( QE_I02 == "A" ~ "Branca",
QE_I02 == "B" ~ "Preta",
QE_I02 == "C" ~ "Amarela",
QE_I02 == "D" ~ "Parda",
QE_I02 == "E" ~ "Indígena",
QE_I02 == "F" ~ "Não quero declarar"
))
microdados_eng_civil$CO_REGIAO_CURSO = NULL
microdados_eng_civil$CO_TURNO_GRADUACAO = NULL
microdados_eng_civil$QE_I02 = NULL
#Removendo Na´S De todas As variáveis que possuem NA
microdados_eng_civil_sem_NA=microdados_eng_civil %>% na.omit()
```
Análise Geral
=======================================================================
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Média
```{r}
valueBox(44.09)
```
### Mediana
```{r}
valueBox(43.4)
```
### Moda
```{r}
valueBox(38.1)
```
### Coeficiente de Variação
```{r}
valueBox(30.45)
```
### Assimetria
```{r}
valueBox(0.19)
```
### Curtose
```{r}
valueBox(-0.14)
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Histograma e curva de densidade da Nota Bruta dos Alunos de Engenharia Civil
```{r}
g_hist_densidade = ggplot(microdados_eng_civil_sem_NA,aes(x=NT_GER)) +
geom_histogram(color = "black",fill="lightblue",bins=50,aes(y=(..count..)/sum(..count..)))+
geom_density(col=2,size = 1, aes(y = 11 * (..count..)/sum(..count..))) +
xlab("Nota bruta total") +
ylab("Frequência relativa")
ggplotly(g_hist_densidade)
```
Região
=======================================================================
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Quantidade de alunos por Região
```{r}
g_coluna_regiao=ggplot(microdados_eng_civil_sem_NA,aes(x=Regiao,fill=Regiao)) +
geom_bar(position = "dodge") +
xlab("Região") +
ylab("Quantidade de alunos")
ggplotly(g_coluna_regiao)
```
### Histograma da Nota Bruta por Região
```{r}
g_hist_densidade_regiao = ggplot(microdados_eng_civil_sem_NA,aes(x=NT_GER,fill=Regiao)) +
geom_histogram()+
xlab("Nota bruta total") +
ylab("Frequência") +
facet_grid(~Regiao)
ggplotly(g_hist_densidade_regiao)
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Gráfico de Box-plot da Nota Bruta por Região
```{r}
g_boxplot_regiao = ggplot(microdados_eng_civil_sem_NA, aes(x=Regiao, y=NT_GER, fill=Regiao)) +
geom_boxplot() +
geom_hline(yintercept=summary(microdados_eng_civil_sem_NA$NT_GER)[[4]]) +
xlab("Região") +
ylab("Notas") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))
ggplotly(g_boxplot_regiao)
```
### Gráfico de Box-plot da Nota Bruta por Região e Turno
```{r}
g_boxplot_regiao_turno = ggplot(microdados_eng_civil_sem_NA, aes(x=Turno, y=NT_GER, fill=Turno)) +
geom_boxplot() +
geom_hline(yintercept=summary(microdados_eng_civil_sem_NA$NT_GER)[[4]]) +
xlab("Turno") +
ylab("Notas") +
facet_grid(~Regiao)+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))
ggplotly(g_boxplot_regiao_turno)
```
Turno
=======================================================================
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Quantidade de alunos por Turno
```{r}
g_coluna_regiao=ggplot(microdados_eng_civil_sem_NA,aes(x=Turno,fill=Turno)) +
geom_bar(position = "dodge") +
xlab("Turno") +
ylab("Quantidade de alunos")
ggplotly(g_coluna_regiao)
```
### Histograma da Nota Bruta por Turno
```{r}
g_hist_densidade_turno = ggplot(microdados_eng_civil_sem_NA,aes(x=NT_GER,fill=Turno)) +
geom_histogram()+
xlab("Nota bruta total") +
ylab("Frequência") +
facet_grid(~Turno)
ggplotly(g_hist_densidade_turno)
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Gráfico de Box-plot da Nota Bruta por Turno
```{r}
g_boxplot_integral = ggplot(microdados_eng_civil_sem_NA, aes(x=Turno, y=NT_GER, fill=Turno)) +
geom_boxplot() +
geom_hline(yintercept=summary(microdados_eng_civil_sem_NA$NT_GER)[[4]]) +
xlab("Turno") +
ylab("Notas") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))
ggplotly(g_boxplot_integral)
```
### Gráfico de Box-plot da Nota Bruta por Etnia e Turno
```{r, echo=FALSE}
g_boxplot_turno_etnia = ggplot(microdados_eng_civil_sem_NA, aes(x=Etnia, y=NT_GER, fill=Etnia)) +
geom_boxplot() +
geom_hline(yintercept=summary(microdados_eng_civil_sem_NA$NT_GER)[[4]]) +
xlab("Etnia") +
ylab("Notas") +
facet_grid(~Turno)+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))
ggplotly(g_boxplot_turno_etnia)
```
Etnia
=======================================================================
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Quantidade de alunos por Etnia
```{r}
g_coluna_regiao=ggplot(microdados_eng_civil_sem_NA,aes(x=Etnia,fill=Etnia)) +
geom_bar(position = "dodge") +
xlab("Etnia") +
ylab("Quantidade de alunos")
ggplotly(g_coluna_regiao)
```
### Histograma da Nota Bruta por Etnia
```{r}
g_hist_densidade_etnia = ggplot(microdados_eng_civil_sem_NA,aes(x=NT_GER,fill=Etnia)) +
geom_histogram()+
xlab("Nota bruta total") +
ylab("Frequência") +
facet_grid(~Etnia)
ggplotly(g_hist_densidade_etnia)
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Gráfico de Box-plot da Nota Bruta por Turno
```{r}
g_boxplot_integral = ggplot(microdados_eng_civil_sem_NA, aes(x=Etnia, y=NT_GER, fill=Etnia)) +
geom_boxplot() +
geom_hline(yintercept=summary(microdados_eng_civil_sem_NA$NT_GER)[[4]]) +
xlab("Etnia") +
ylab("Notas") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))
ggplotly(g_boxplot_integral)
```
### Gráfico de Box-plot da Nota Bruta por Região e Etnia
```{r}
g_boxplot_regiao_etnia = ggplot(microdados_eng_civil_sem_NA, aes(x=Etnia, y=NT_GER, fill=Etnia)) +
geom_boxplot() +
geom_hline(yintercept=summary(microdados_eng_civil_sem_NA$NT_GER)[[4]]) +
xlab("Etnia") +
ylab("Notas") +
facet_grid(~Regiao)+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))
ggplotly(g_boxplot_regiao_etnia)
```