Interpretando a base de dados Questionario_Estresse

O seguinte trabalho é referente a disciplina de Estatística aplicada às ciências humanas e sociais, ofertada na Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro.

 

Atividades a desenvolver:

  1. Fazer uma públicação no RPUBS de uma tabela,
  2. Publicar uma tabela de proporção,
  3. Publicar um gráfico de pizza de uma variável qualitativa da base de dados “Questionario_Estresse”.

 

Tópico 1: Criação de tabela

Exportando os dados do questionário da base de dados Questionario_Estresse

library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/julia/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls", 
                                    sheet = "Dados")

Após exportar os dados, é necessário fazer a correção para as variáveis qualitativas:

Questionario_Estresse$RJ <- ifelse(Questionario_Estresse$RJ==1, "natural do RJ", "natural de outra cidade")

Questionario_Estresse$Namorado_a <- ifelse(Questionario_Estresse$Namorado_a==1, "sim", "não")

Questionario_Estresse$Trabalha <- ifelse(Questionario_Estresse$Trabalha==1, "sim", "não")

Questionario_Estresse$Mora_pais <- ifelse(Questionario_Estresse$Mora_pais==1, "sim", "não")

Confirmando a correção das variáveis qualitativas:

summary(Questionario_Estresse)
##      Aluno          Turma        Mora_pais              RJ           
##  Min.   : 1.0   Min.   :1.000   Length:95          Length:95         
##  1st Qu.:24.5   1st Qu.:1.000   Class :character   Class :character  
##  Median :48.0   Median :2.000   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   :48.0   Mean   :2.074                                        
##  3rd Qu.:71.5   3rd Qu.:3.000                                        
##  Max.   :95.0   Max.   :3.000                                        
##                                                                      
##   Namorado_a          Trabalha           Desempenho       Estresse    
##  Length:95          Length:95          Min.   :5.820   Min.   :12.00  
##  Class :character   Class :character   1st Qu.:8.500   1st Qu.:22.50  
##  Mode  :character   Mode  :character   Median :8.700   Median :27.00  
##                                        Mean   :8.594   Mean   :27.82  
##                                        3rd Qu.:9.050   3rd Qu.:33.00  
##                                        Max.   :9.700   Max.   :44.00  
##                                                                       
##     Créditos      Horas_estudo  
##  Min.   :15.00   Min.   :19.00  
##  1st Qu.:23.00   1st Qu.:25.00  
##  Median :24.00   Median :30.00  
##  Mean   :24.95   Mean   :30.73  
##  3rd Qu.:27.00   3rd Qu.:35.00  
##  Max.   :49.00   Max.   :60.00  
##  NA's   :1

Após a confirmação da correção, criarei as tabelas:

tabela_Mora_com_os_pais <- table(Questionario_Estresse$Mora_pais)
tabela_Mora_com_os_pais
## 
## não sim 
##  51  44
tabela_Naturalidade <- table(Questionario_Estresse$RJ)
tabela_Naturalidade
## 
## natural de outra cidade           natural do RJ 
##                      62                      33
tabela_Namorando <- table(Questionario_Estresse$Namorado_a)
tabela_Namorando
## 
## não sim 
##  48  47
tabela_Trabalha <- table(Questionario_Estresse$Trabalha)
tabela_Trabalha
## 
## não sim 
##  59  36

Tópico 2: Tabela de proporção

Nesse fase estarei criando a tabela de proporção com a variável qualitativa escolhida da base de dados Questionario_Estresse.

prop.table(tabela_Naturalidade)*100
## 
## natural de outra cidade           natural do RJ 
##                65.26316                34.73684

Tópico 3: Criando o gráfico

O gráfico a ser criado é do tipo pizza, e será utilizado as informações da tabela de naturalidade, a qual contém as informações extraídas da base de dados Questionario_Estresse.

pie(tabela_Naturalidade, main = "Naturalidade", labels = c("65,26%","34,74%"), col = c("yellow","purple"))
legend("topright", fill=c("yellow","purple"), legend=c("natural de outra cidade","natural do RJ"))

 

Conclusão/Comentário:

Conforme as informações da tabela de proporção e o gráfico exposto, é possível afirmar que entre os 95 alunos que participaram desse questionário, 65,26% são naturais de outras cidades fora do Rio de Janeiro, enquanto que 34,74% são naturais da cidade do Rio de Janeiro.