Introdução

Além das tabelas e do gráfico, colocarei aqui as etapas de como foi feito

Importação da tabela

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

Inspensão dos 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 ...
summary(Questionario_Estresse)
##      Aluno          Turma         Mora_pais           RJ          Namorado_a   
##  Min.   : 1.0   Min.   :1.000   Min.   :1.000   Min.   :1.000   Min.   :1.000  
##  1st Qu.:24.5   1st Qu.:1.000   1st Qu.:1.000   1st Qu.:1.000   1st Qu.:1.000  
##  Median :48.0   Median :2.000   Median :2.000   Median :2.000   Median :2.000  
##  Mean   :48.0   Mean   :2.074   Mean   :1.537   Mean   :1.653   Mean   :1.505  
##  3rd Qu.:71.5   3rd Qu.:3.000   3rd Qu.:2.000   3rd Qu.:2.000   3rd Qu.:2.000  
##  Max.   :95.0   Max.   :3.000   Max.   :2.000   Max.   :2.000   Max.   :2.000  
##                                                                                
##     Trabalha       Desempenho       Estresse        Créditos    
##  Min.   :1.000   Min.   :5.820   Min.   :12.00   Min.   :15.00  
##  1st Qu.:1.000   1st Qu.:8.500   1st Qu.:22.50   1st Qu.:23.00  
##  Median :2.000   Median :8.700   Median :27.00   Median :24.00  
##  Mean   :1.621   Mean   :8.594   Mean   :27.82   Mean   :24.95  
##  3rd Qu.:2.000   3rd Qu.:9.050   3rd Qu.:33.00   3rd Qu.:27.00  
##  Max.   :2.000   Max.   :9.700   Max.   :44.00   Max.   :49.00  
##                                                  NA's   :1      
##   Horas_estudo  
##  Min.   :19.00  
##  1st Qu.:25.00  
##  Median :30.00  
##  Mean   :30.73  
##  3rd Qu.:35.00  
##  Max.   :60.00  
##

Tratamento dos dados

Correção de dados de caracter diferente

Questionario_Estresse$Mora_pais <- ifelse(Questionario_Estresse$Mora_pais==1, 
                                          "Sim","Não")


Questionario_Estresse$RJ <- ifelse(Questionario_Estresse$RJ==1, "Natural do Rj",
                                   "Natural de outras cidades")

Questionario_Estresse$Namorado_a <- ifelse(Questionario_Estresse$Namorado_a==1,
                                           "Sim","Não")


Questionario_Estresse$Trabalha <- ifelse(Questionario_Estresse$Trabalha==1,
                                         "Sim", "Não")


Questionario_Estresse$Turma <- ifelse(Questionario_Estresse$Turma==1,"2007_2",
                               ifelse(Questionario_Estresse$Turma==2,"2008_1",
                                      "2008_2"))

Verificação se tudo está certo

summary(Questionario_Estresse)
##      Aluno         Turma            Mora_pais              RJ           
##  Min.   : 1.0   Length:95          Length:95          Length:95         
##  1st Qu.:24.5   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Median :48.0   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   :48.0                                                           
##  3rd Qu.:71.5                                                           
##  Max.   :95.0                                                           
##                                                                         
##   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

Tabelas de variáveis qualitativas

tabela_trabalho <- table(Questionario_Estresse$Trabalha)
tabela_trabalho
## 
## Não Sim 
##  59  36
tabela_turma <- table(Questionario_Estresse$Turma)
tabela_turma
## 
## 2007_2 2008_1 2008_2 
##     28     32     35
tabela_namora <- table(Questionario_Estresse$Namorado_a)
tabela_namora
## 
## Não Sim 
##  48  47

Tabelas de Proporção

prop.table(tabela_trabalho)*100
## 
##      Não      Sim 
## 62.10526 37.89474
prop.table(tabela_namora)*100
## 
##      Não      Sim 
## 50.52632 49.47368
prop.table(tabela_turma)*100
## 
##   2007_2   2008_1   2008_2 
## 29.47368 33.68421 36.84211

Gráfico de pizza

Um gráfico de pizza é uma representação visual em que os dados são divididos em setores. O gráfico abaixo representa a porcentagem da quantidade de alunos de cada uma das turmas que participaram da pesquisa. Na turma 2007_2 foi aproximadamente 29%, na turma 2008_1 foi aproximadamente 34% e na turma 2008_2 foi aproximadamente 37%. Enquanto que o gráfico posterior representa os estudantes que trabalham, onde 38% trabalham e 62% não trabalham.

pie(tabela_turma, col = c("#adebf0","#1a97ba","#18648c"), main= "Gráfico de Turmas")

pie(tabela_trabalho, col = c("#a2eba3","#1a8a5d"), main = 
      "Gráfico de Estudantes que Trabalham")