passo 1 - carregar a base de dados
library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("Questionario_Estresse.xls",
sheet = "Dados")
passo 2 - inspecionar
str(Questionario_Estresse)
## tibble [95 × 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
##
passo 3 - corrigir dados
Questionario_Estresse$Trabalha <- ifelse(Questionario_Estresse$Trabalha==3,
"Sim", "Não")
Questionario_Estresse$RJ <- ifelse(Questionario_Estresse$RJ==1, "Natural do Rj",
"Natural de outras cidades")
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 - check
summary(Questionario_Estresse)
## Aluno Turma Mora_pais RJ
## Min. : 1.0 Min. :1.000 Length:95 Length:95
## 1st Qu.:24.5 1st Qu.:1.000 Class :character Class :character
## Median :48.0 Median :2.000 Mode :character Mode :character
## Mean :48.0 Mean :2.074
## 3rd Qu.:71.5 3rd Qu.:3.000
## Max. :95.0 Max. :3.000
##
## 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
passo 5 - qualitativa
mora <- table(Questionario_Estresse$Mora_pais)
mora
##
## Não Sim
## 51 44
namoradores <- table(Questionario_Estresse$Namorado_a)
namoradores
##
## Não Sim
## 48 47
work <- table(Questionario_Estresse$Trabalha)
work
##
## Não
## 95
passo 5 - proporção
prop.table(namoradores)*100
##
## Não Sim
## 50.52632 49.47368
prop.table(mora)*100
##
## Não Sim
## 53.68421 46.31579
prop.table(work)*100
##
## Não
## 100
passo 6 - gráfico de pizza e comentário
pie(mora, col = c("#bf5c06", "#306934"),
main = "Alunos que moram com os pais")
### Alunos saindo de casa
## Neste gráfico de pizza mostrado acima, podemos observar um fato que destoa do "tradicional", os alunos em sua maioria, não moram mais com seus pais, obviamente o gráfico ainda carece de mais esclarecimentos, afinal estes alunos podem ainda estar vivendo com parentes. Mas isso já mostra uma nova realidade que vem acompanhando as novas gerações, os jovens estão procurando sua independencia.