INTRODUÇÃO

Nesse trabalho analisaremos os alunos que namoram e que moram com os pais dentro do questionário de estresse. Originariamente respondido em excel e transformado em R.

PASSO 1

Colocar a base de dados do excel no R

library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/pedro2105/Dropbox (pedro nascimento)/My PC (LAPTOP-64L13HB0)/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")

PASSO 2

Inspecionar os dados

str(Questionario_Estresse)
## tibble [95 x 10] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ Aluno       : num [1:95] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ Turma       : num [1:95] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ Mora_pais   : num [1:95] 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 ...
##  $ RJ          : num [1:95] 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 ...
##  $ Namorado_a  : num [1:95] 2 2 2 1 2 1 2 1 2 2 ...
##  $ Trabalha    : num [1:95] 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 ...
##  $ Desempenho  : num [1:95] 8.89 8.8 8 8.8 8.9 8.1 9.2 8.5 8.7 8.3 ...
##  $ Estresse    : num [1:95] 23 24 25 38 41 25 41 20 26 36 ...
##  $ Créditos    : num [1:95] 27 28 25 21 18 29 26 24 20 49 ...
##  $ Horas_estudo: num [1:95] 27 28 25 30 20 32 25 25 25 59 ...

PASSO 3

Após analisar foi possível compreender que, as respostas de “Namorando” e “Mora com os pais” estavam númericas (1 e 2), sendo que ambas eram caracteres. Então se fez necessário a mudança de ambos.

Questionario_Estresse$Mora_pais <- ifelse(Questionario_Estresse$Mora_pais==1, "SIM", "NÃO")
Questionario_Estresse$Namorado_a <- ifelse(Questionario_Estresse$Namorado_a==1, "SIM", "NÃO")

PASSO 4

Depois da mudança conferi todos os dados para ver se foi alterado corretamente.

summary(Questionario_Estresse)
##      Aluno          Turma        Mora_pais               RJ       
##  Min.   : 1.0   Min.   :1.000   Length:95          Min.   :1.000  
##  1st Qu.:24.5   1st Qu.:1.000   Class :character   1st Qu.:1.000  
##  Median :48.0   Median :2.000   Mode  :character   Median :2.000  
##  Mean   :48.0   Mean   :2.074                      Mean   :1.653  
##  3rd Qu.:71.5   3rd Qu.:3.000                      3rd Qu.:2.000  
##  Max.   :95.0   Max.   :3.000                      Max.   :2.000  
##                                                                   
##   Namorado_a           Trabalha       Desempenho       Estresse    
##  Length:95          Min.   :1.000   Min.   :5.820   Min.   :12.00  
##  Class :character   1st Qu.:1.000   1st Qu.:8.500   1st Qu.:22.50  
##  Mode  :character   Median :2.000   Median :8.700   Median :27.00  
##                     Mean   :1.621   Mean   :8.594   Mean   :27.82  
##                     3rd Qu.:2.000   3rd Qu.:9.050   3rd Qu.:33.00  
##                     Max.   :2.000   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

PASSO 5

Após conferir que tudo estava correto pude fazer as tabelas e as tabelas de proporção

(na tabela de proporção dividi por 95 porque era o total de pessoas pesquisadas, e a soma de sim e não resultou em 1, comprovando a veracidade da tabela.)

tabela_namorado <- table(Questionario_Estresse$Namorado_a)
tabela_namorado
## 
## NÃO SIM 
##  48  47
tabela_mora_pais <- table(Questionario_Estresse$Mora_pais)
tabela_mora_pais
## 
## NÃO SIM 
##  51  44
prop.table_1 <- table(Questionario_Estresse$Namorado_a)/95
prop.table_1
## 
##       NÃO       SIM 
## 0.5052632 0.4947368
prop.table_2 <-table(Questionario_Estresse$Mora_pais)/95
prop.table_2
## 
##       NÃO       SIM 
## 0.5368421 0.4631579

PASSO 6

Construi dois gráficos, o primeiro dos alunos que moram com os pais (nas cores amarelo e roxo) e alunos que namoram (nas cores azul e amarelo)

pie(tabela_mora_pais)

pie(tabela_mora_pais,col = c("purple","yellow"),
    main= "ALUNOS QUE MORAM COM OS PAIS")

pie(tabela_namorado)

pie(tabela_namorado,col = c("blue","yellow"),
    main= "ALUNOS QUE NAMORAM")

PASSO 7

Por fim, conseguimos analisar que a maioria do alunos que responderam não moram com os pais (53,68421%) e a maioria não está namorando (50,52632%).