Atividade 04 - Duas variáveis qualitativas
Ana Beatriz Marinho
07/12/2021
Introdução
Tendo como referencial a base de dados “Questionario_Estresse” cujo domínio é xls, é possível fazer uma análise e extrair um gráfico de barras com duas variáveis qualitativas.
Carregando a base de dados
library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/DELL/Downloads/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls",
sheet = "Dados")Inspecionando a base de 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
## 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 ...Transformação de dados
Questionario_Estresse$Mora_pais = ifelse(Questionario_Estresse$Mora_pais==1,"Mora com os pais","Não mora com os pais")
Questionario_Estresse$RJ = ifelse(Questionario_Estresse$RJ==1,"Natural do RJ","Natural de outras cidade")
Questionario_Estresse$Namorado_a = ifelse(Questionario_Estresse$Namorado_a==1,"Namora","Não namora")
Questionario_Estresse$Trabalha = ifelse(Questionario_Estresse$Trabalha==1,"Trabalha","Não trabalha")
Questionario_Estresse$Turma = ifelse(Questionario_Estresse$Turma==1,"2007_2", ifelse(Questionario_Estresse$Turma==2,"2008_1","2008_2"))Olhando os dados de novo
summary(Questionario_Estresse)## Aluno Turma Mora_pais RJ
## Min. : 1.0 Length:95 Length:95 Length:95
## 1st Qu.:24.5 Class :character Class :character Class :character
## Median :48.0 Mode :character Mode :character Mode :character
## Mean :48.0
## 3rd Qu.:71.5
## Max. :95.0
##
## Namorado_a Trabalha Desempenho Estresse
## Length:95 Length:95 Min. :5.820 Min. :12.00
## Class :character Class :character 1st Qu.:8.500 1st Qu.:22.50
## Mode :character Mode :character Median :8.700 Median :27.00
## Mean :8.594 Mean :27.82
## 3rd Qu.:9.050 3rd Qu.:33.00
## Max. :9.700 Max. :44.00
##
## Créditos Horas_estudo
## Min. :15.00 Min. :19.00
## 1st Qu.:23.00 1st Qu.:25.00
## Median :24.00 Median :30.00
## Mean :24.95 Mean :30.73
## 3rd Qu.:27.00 3rd Qu.:35.00
## Max. :49.00 Max. :60.00
## NA's :1Tabela
trabalha1 = table(Questionario_Estresse$Trabalha)
trabalha1##
## Não trabalha Trabalha
## 59 36mora1 = table(Questionario_Estresse$Mora_pais)
mora1##
## Mora com os pais Não mora com os pais
## 44 51Tabela de proporção
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionprop.table(trabalha1)*100 %>% round(2)##
## Não trabalha Trabalha
## 62.10526 37.89474prop.table(mora1)*100 %>% round(2)##
## Mora com os pais Não mora com os pais
## 46.31579 53.68421Tabela com duas variáveis
tabela_paisetrabalha = table(Questionario_Estresse$Mora_pais, Questionario_Estresse$Trabalha)
tabela_paisetrabalha##
## Não trabalha Trabalha
## Mora com os pais 27 17
## Não mora com os pais 32 19Tabela de proporção com duas variáveis
prop.table(tabela_paisetrabalha,1) %>% round(2)*100##
## Não trabalha Trabalha
## Mora com os pais 61 39
## Não mora com os pais 63 37Gráfico de barras com duas variáveis
grafico <- barplot(tabela_paisetrabalha,beside=T,
col= c("#1d3557","#ae2012"),
main= "Mora com os pais x Trabalha",
legend = rownames(tabela_paisetrabalha),
ylim=c(0,40),
args.legend = list(x = "topright"))
percentual <- prop.table(tabela_paisetrabalha,1) %>% round(2)*100
percentual##
## Não trabalha Trabalha
## Mora com os pais 61 39
## Não mora com os pais 63 37rotulo <- paste0(percentual,"%")
rotulo## [1] "61%" "63%" "39%" "37%"text(grafico, 0, rotulo,cex=1,pos=3,col = "white")
Conclusão
Através das informações coletadas das duas variáveis — mora com os pais e trabalha — pode-se observar que 36 pessoas trabalham e 59 não, enquanto 44 moram com os pais e 51 não. Outrossim, trazendo as porcentagens acerca desses dados, temos por evidência que daqueles que moram com os pais, 61% não trabalham, ao passo que 39% trabalham. Também, é possível ter como base, que daqueles que não moram com os pais, 63% não trabalham e 37% sim.
Portanto, pode-se concluir que embora seja possível deduzir que ao sair da casa dos pais, a porcentagem de pessoas trabalhando tenderia a subir, o gráfico demonstra que tal teoria é falsa, uma vez que os índices daqueles que não moram com os pais em relação com a variável “não trabalha”, ultrapassa 60% dos entrevistados.