Dados sobre a quantidade de alunos de psicologia que além de estudar, também trabalham e também sobre o número de estudantes que são naturais do Rio de Janeiro e outras cidades.

Fonte: Questionário Estresse - Pesquisa sobre grau de estresse aplicada em duas turmas do curso de psicologia.
library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/Dell/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls", 
                                    sheet = "Dados")

1. Verificação e correção 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 ...
Questionario_Estresse$Trabalha <- ifelse(Questionario_Estresse$Trabalha==1,"Trabalha","Não trabalha")

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

2. Tabelas:

tabela_um <- table(Questionario_Estresse$Trabalha)
tabela_um
## 
## Não trabalha     Trabalha 
##           59           36
tabela_dois <- table(Questionario_Estresse$RJ)
tabela_dois
## 
## Natural de outras cidades Natural do Rio de Janeiro 
##                        62                        33
tabela_tres <- table(Questionario_Estresse$Trabalha, Questionario_Estresse$RJ)
tabela_tres
##               
##                Natural de outras cidades Natural do Rio de Janeiro
##   Não trabalha                        40                        19
##   Trabalha                            22                        14

3. Tabelas de proporção:

prop.table(tabela_um)*100
## 
## Não trabalha     Trabalha 
##     62.10526     37.89474
prop.table(tabela_dois)*100
## 
## Natural de outras cidades Natural do Rio de Janeiro 
##                  65.26316                  34.73684
prop.table(tabela_tres)*100
##               
##                Natural de outras cidades Natural do Rio de Janeiro
##   Não trabalha                  42.10526                  20.00000
##   Trabalha                      23.15789                  14.73684

4. Gráficos de barra:

grafico_um <- barplot(tabela_um, col = c("#F5D0A9","#ECCEF5"),
        main = "Gráfico 1 - Porcentagem aproximada 
dos alunos de psicologia que trabalham ou não:",  horiz =FALSE, 
        beside =TRUE, ylim = c(0,60))
percentual <- prop.table(tabela_um)*100
percentual
## 
## Não trabalha     Trabalha 
##     62.10526     37.89474
rotulo <- paste0(format(round(percentual, 0), nsmall = 0), "%")
rotulo   
## [1] "62%" "38%"
text(grafico_um,2,rotulo,cex=1,pos=3,col="black")

grafico_dois <- barplot(tabela_dois, col = c("#F5A9A9","#D0F5A9"),
                      main = "Gráfico 2 - Porcentagem aproximada dos alunos 
de psicologia que nasceram ou não no Rio de Janeiro:",  horiz =FALSE, 
                      beside =TRUE, ylim = c(0,70))
percentual <- prop.table(tabela_dois)*100
percentual
## 
## Natural de outras cidades Natural do Rio de Janeiro 
##                  65.26316                  34.73684
rotulo <- paste0(format(round(percentual, 0), nsmall = 0), "%")
rotulo   
## [1] "65%" "35%"
text(grafico_dois,2,rotulo,cex=1,pos=3,col="black")

grafico_tres <- barplot(tabela_tres, col = c("#F3F781","#F79F81"), 
        main = "Gráfico 3 - Relação entre as variáveis trabalho e RJ:", horiz =FALSE, beside =TRUE,
        ylim = c(0,50), legend = rownames(tabela_um), 
        args.legend = list(x = "topright"))
percentual <- prop.table(tabela_tres)*100
percentual
##               
##                Natural de outras cidades Natural do Rio de Janeiro
##   Não trabalha                  42.10526                  20.00000
##   Trabalha                      23.15789                  14.73684
rotulo <- paste0(format(round(percentual, 0), nsmall = 0), "%")
rotulo   
## [1] "42%" "23%" "20%" "15%"
text(grafico_tres,2,rotulo,cex=1,pos=3,col="black")

5. Conclusão:

De acordo com as tabelas e os gráficos feitos, é possível concluir que dos 95 estudantes de psicologia que participaram do questionário aplicado, 59 não trabalham (aprox. 62%) e 36 trabalham, além de estudar (aprox. 38% do total).
Além disso, o Gráfico 2 demonstra que mais da metade dos alunos são naturais de outras cidades, representando 65% do total de entrevistados.
Por último, relacionando as duas variáveis qualitativas analisadas, pode-se afirmar que há uma diferença perceptível: as porcentagens dos alunos cariocas que trabalham e não trabalham não são distantes, enquanto a taxa de alunos naturalizados em outras cidades que não trabalham equivale a 42% contra 23% que trabalham. Assim, a partir dos dados apresentados, duas teses podem ser elaboradas: a primeira seria de que alunos de outras cidades talvez tenham mais dificuldade de conseguir um emprego e a segunda seria que esses alunos preferem priorizar os estudos e optaram por não trabalhar no momento, por isso a discrepância.