Atividade Proposta

Carregar a base de dados

library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/patri/OneDrive/Documentos/Estatistica/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")

head(Questionario_Estresse)
# A tibble: 6 x 10
  Aluno Turma Mora_pais    RJ Namorado_a Trabalha Desempenho Estresse Créditos
  <dbl> <dbl>     <dbl> <dbl>      <dbl>    <dbl>      <dbl>    <dbl>    <dbl>
1     1     1         2     2          2        2       8.89       23       27
2     2     1         1     1          2        2       8.8        24       28
3     3     1         2     2          2        2       8          25       25
4     4     1         2     2          1        1       8.8        38       21
5     5     1         2     2          2        1       8.9        41       18
6     6     1         2     2          1        1       8.1        25       29
# ... with 1 more variable: Horas_estudo <dbl>

Inspecionar

head(Questionario_Estresse)
# A tibble: 6 x 10
  Aluno Turma Mora_pais    RJ Namorado_a Trabalha Desempenho Estresse Créditos
  <dbl> <dbl>     <dbl> <dbl>      <dbl>    <dbl>      <dbl>    <dbl>    <dbl>
1     1     1         2     2          2        2       8.89       23       27
2     2     1         1     1          2        2       8.8        24       28
3     3     1         2     2          2        2       8          25       25
4     4     1         2     2          1        1       8.8        38       21
5     5     1         2     2          2        1       8.9        41       18
6     6     1         2     2          1        1       8.1        25       29
# ... with 1 more variable: Horas_estudo <dbl>

Realizando as correções de dados

Questionario_Estresse$Namorado_a = factor(Questionario_Estresse$Namorado_a, levels = c("1","2"), labels = c("Namora","Não Namora"))

Questionario_Estresse$Trabalha = factor(Questionario_Estresse$Trabalha, levels = c("1","2"), labels = c("Trabalha","Não Trabalha"))

Questionario_Estresse$RJ = factor(Questionario_Estresse$RJ, levels = c("1","2"), labels = c("Rio","Outro Estado"))

Construindo tabelas Qualitativas e Quantitativas

Tabela Mora RJ X Trabalha

tabela1 <- table(Questionario_Estresse$RJ,Questionario_Estresse$Trabalha)
tabela1
              
               Trabalha Não Trabalha
  Rio                14           19
  Outro Estado       22           40

Tabela Namora X Trabalha

tabela2 <-table(Questionario_Estresse$Namorado_a,Questionario_Estresse$Trabalha)
tabela2
            
             Trabalha Não Trabalha
  Namora           18           29
  Não Namora       18           30

Gráficos

par(mfrow=c(1,1))
barplot(tabela1, main = "Gráfico 1 - Alunos que Trabalham e Moram no RJ",
        beside = TRUE, col = c("#1dc7de", "#7c1ab0"),
        ylab = "Proporção",
        ylim = c(0,40), 
        legend = rownames(tabela1))

No gráfico 1 identifica-se que o percentual de alunos que moram em outro Estado e trabalham é maior do que os alunos que moram no Rio de Janeiro.

Tabelas de proporção

round(prop.table(table(Questionario_Estresse$RJ, Questionario_Estresse$Trabalha),1)*100,1)
              
               Trabalha Não Trabalha
  Rio              42.4         57.6
  Outro Estado     35.5         64.5

Carregar a Base de dados

boxplot

library(flextable) 
summary(Questionario_Estresse)
     Aluno          Turma         Mora_pais                RJ    
 Min.   : 1.0   Min.   :1.000   Min.   :1.000   Rio         :33  
 1st Qu.:24.5   1st Qu.:1.000   1st Qu.:1.000   Outro Estado:62  
 Median :48.0   Median :2.000   Median :2.000                    
 Mean   :48.0   Mean   :2.074   Mean   :1.537                    
 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    
 Namora    :47   Trabalha    :36   Min.   :5.820   Min.   :12.00  
 Não Namora:48   Não Trabalha:59   1st Qu.:8.500   1st Qu.:22.50  
                                   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                      
#boxplot(Questionario_Estresse$Trabalha)

Gráfico de barras

boxplot(Estresse~Mora_pais,
        data = Questionario_Estresse,main="Estresse x Mora com Pais",
        col=c("blue","orange"), horizontal = T,
        xlab = "Estresse", ylab = "Mora com pais")

boxplot(Estresse~RJ,
        data = Questionario_Estresse,main="Estresse x Rio de Janeiro",
        col=c("yellow","gray"), horizontal = T,
        xlab = "Estresse", ylab = "Mora no RJ")

Vejamos que alunos que moram em outro Estado apresentam maior estresse.

Encontrando as médias e o desvio-padrão

media1 = mean(Questionario_Estresse$Estresse)
media1
[1] 27.82105
media2 = mean(Questionario_Estresse$Desempenho)
media2
[1] 8.593789
despadrao1 = sd(Questionario_Estresse$Estresse)
despadrao1
[1] 7.539935
despadrao2 = sd(Questionario_Estresse$Desempenho)*100
despadrao2
[1] 77.5319

Conclusão

Nota-se que a apresentação dos dados através dos gráficos facilitam o entendimento, de forma objetiva é possivel identificar as médias e as proporções. As tabelas também é uma possibilidade de realizar comparações e correlações entre os dados.

Importantes ferramentas argumentativas para comprovaçoes e justificativas na análise de amostras.