Passo 1 - carregar base de dados

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

Passo 2 - olhar a base de 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 ...

Inspecionar Dados

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

Questionario_Estresse$Namorado_a = ifelse(Questionario_Estresse$Namorado_a==1, "Namorando" , "Solteiro")

Questionario_Estresse$Trabalha = ifelse(Questionario_Estresse$Trabalha==1, "Trabalha" , "Estuda")

Passo 4 - análise da variável qualitativa

tabela_quest = table (Questionario_Estresse$Namorado_a, Questionario_Estresse$Trabalha)

Passo 5 - Gráfico de barras

COR = c("blue", "yellow")
grafico_1 = barplot(tabela_quest, main = "Gráfico de Pessoas que Trabalham x Estudam", col = COR, 
                    horiz = FALSE, beside = TRUE, ylim = c(0,60), legend = rownames(tabela_quest))

contagem = (tabela_quest)
rotulo = paste0(contagem)
text(grafico_1, 0, rotulo, pos = 3, col = "black")

Passo 6 - Tabela de proporções

prop.table(tabela_quest)*100
##            
##               Estuda Trabalha
##   Namorando 30.52632 18.94737
##   Solteiro  31.57895 18.94737

Conclusão

Podemos observar que o gráfico de barras pode resumir de forma categórica, os dados utilizados definindo o conjunto numérico dos dados apresentados. Esta sendo comparado o número de pessoas que estudam x o número de pessoas que trabalham, relacionando aos que namoram e aos que são solteiros. Ele esta sendo mostrado de forma simples junto a análise dos dados, trazendo praticidade a sua visualização. Permitindo a comparação e as quantidades associadas para cada categoria representada na vertical.