Atividade 2 - Tabela, tabela de proporção e gráfico de pizza
Isabela Silva Costa
27/11/2021
Introdução
O objetivo deste trabalho é exercitar os códigos do R, com a finalidade de maior compreenção da aplicação da ferramenta na estatísta, focando na:
- Importação de dados excel,
- Verificar e tratar os dados,
- Construir tabelas,
- Fazer o gráfico de pizza.
Importação dos dados
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# Passo 1 - Importação de dados
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# importar do excel
library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/isabe/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls",
sheet = "Dados")
View(Questionario_Estresse)Inspecionar os dados
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# Passo 2 - Inspecionar
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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
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# Passo 3 - Transformação dos dados
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Questionario_Estresse$Turma<- ifelse(Questionario_Estresse$Turma==1,"2007_2",
ifelse(Questionario_Estresse$Turma==2,"2008_1","2008_2"))
Questionario_Estresse$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$Trabalha==1,"sim","não")Olhar novamente os dados
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# Passo 4 - Olhar os dados novamente
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summary(Questionario_Estresse)## Aluno Turma Mora_pais RJ
## Min. : 1.0 Length:95 Length:95 Length:95
## 1st Qu.:24.5 Class :character Class :character Class :character
## Median :48.0 Mode :character Mode :character Mode :character
## Mean :48.0
## 3rd Qu.:71.5
## Max. :95.0
##
## Namorado_a Trabalha Desempenho Estresse
## Length:95 Length:95 Min. :5.820 Min. :12.00
## Class :character Class :character 1st Qu.:8.500 1st Qu.:22.50
## Mode :character Mode :character Median :8.700 Median :27.00
## Mean :8.594 Mean :27.82
## 3rd Qu.:9.050 3rd Qu.:33.00
## Max. :9.700 Max. :44.00
##
## Créditos Horas_estudo
## Min. :15.00 Min. :19.00
## 1st Qu.:23.00 1st Qu.:25.00
## Median :24.00 Median :30.00
## Mean :24.95 Mean :30.73
## 3rd Qu.:27.00 3rd Qu.:35.00
## Max. :49.00 Max. :60.00
## NA's :1Tabelas
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# Passo 5 - Tabela para variável qualitativa
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tabela_Mora_com_os_pais<- table(Questionario_Estresse$Mora_pais)
tabela_Mora_com_os_pais##
## não sim
## 51 44tabela_Namorando <- table(Questionario_Estresse$Namorado_a)
tabela_Namorando##
## não sim
## 48 47#----------------------------------------
# Passo 6 - Tabela com a proporção
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prop.table(tabela_Mora_com_os_pais)*100##
## não sim
## 53.68421 46.31579prop.table(tabela_Namorando)*100##
## não sim
## 50.52632 49.47368Gráfico de pizza
Aqui usamos duas variáveis qualitativas, com somente duas possibilidades de resposta, “sim” ou “não”. Portanto, sendo o gráfico de pizza não o mais indicado para esse tipo de análise, como podemos ver abaixo. No nosso primeiro gráfico, temos a relação do estresse com a variável morar com os pais e no segundo gráfico o estresse esta ligado a estar em um relacionamento afetivo ou não.
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# Passo 7 - Gráfico de pizza
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pie(tabela_Mora_com_os_pais, col= c("#4289c7","#eb1109"), main= "Questionário Estresse - Mora com os pais")
pie(tabela_Namorando, col= c("#4289c7","#eb1109"), main= "Questionário Estresse - Namorando")
Conclusão/parecer
Demorou mas foi!!