Atividade 4 - duas variáveis qualitativas
Maysa Godoy de Abreu Cabral
09/12/2021
CARREGAR DADOS
library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/Maysa Godoy/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
View(Questionario_Estresse)INSPECIONAR 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 ...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
## TRANSFORMAÇÃO DE DADOS
Questionario_Estresse$RJ <- ifelse(Questionario_Estresse$RJ==1,"Natural do Rio de Janeiro","Natural de outra cidade")
Questionario_Estresse$Mora_pais <- ifelse(Questionario_Estresse$Mora_pais==1,"Mora","Não mora")
Questionario_Estresse$Namorado_a <- ifelse(Questionario_Estresse$Namorado_a==1,"namora","não namora")
Questionario_Estresse$Trabalha <- ifelse(Questionario_Estresse$Trabalha==1,"Trabalha","Não trabalha")INSPECIONAR OS DADOS NOVAMENTE
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 :1GRÁFICO DE BARRAS
tabela_MORAPAIS <- table(Questionario_Estresse$Mora_pais)
prop.table(tabela_MORAPAIS)*100##
## Mora Não mora
## 46.31579 53.68421percentual <- prop.table(tabela_MORAPAIS)*100
percentual##
## Mora Não mora
## 46.31579 53.68421grafico1 <- barplot(tabela_MORAPAIS,legend = rownames(tabela_MORAPAIS),main = "Gráfico 1 - Alunos que moram e que não moram com os pais", horiz = FALSE,beside = TRUE,ylim = c(0,100),
col = c("green","red"),args.legend = list(x = "topright"))
rotulo <- paste0(format(round(percentual,0),nsmall = 0),"%")
rotulo## [1] "46%" "54%"text(grafico1, 55, rotulo,cex=1,pos=3,col = "BLACK")
tabela_trabalha <- table(Questionario_Estresse$Trabalha)
prop.table(tabela_trabalha)*100##
## Não trabalha Trabalha
## 62.10526 37.89474percentual <- prop.table(tabela_trabalha)*100
percentual##
## Não trabalha Trabalha
## 62.10526 37.89474grafico2 <- barplot(tabela_trabalha,legend = rownames(tabela_trabalha),main = "Gráfico 2 - Alunos que trabalham", horiz = FALSE,beside = TRUE,ylim = c(0,100),
col = c("purple","pink"),args.legend = list(x = "topright"))
rotulo <- paste0(format(round(percentual,0),nsmall = 0),"%")
rotulo## [1] "62%" "38%"text(grafico1, 60, rotulo,cex=1,pos=3,col = "BLACK")
TABELAS
tabelatrabalhaemora <- table(Questionario_Estresse$Trabalha,Questionario_Estresse$Mora_pais)
View(tabelatrabalhaemora)
prop.table(tabelatrabalhaemora)*100##
## Mora Não mora
## Não trabalha 28.42105 33.68421
## Trabalha 17.89474 20.00000VERIFICAÇÃO DA TESE
barplot(round(prop.table(table(Questionario_Estresse$Mora_pais,Questionario_Estresse$Trabalha),1),1)*100)
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, unionTABELAS EM NÚMEROS ABSOLUTOS E EM PROPORÇÃO
tabela_classe <- Questionario_Estresse %>% select(Mora_pais,Trabalha) %>% table()
tabela_classe## Trabalha
## Mora_pais Não trabalha Trabalha
## Mora 27 17
## Não mora 32 19tabela_classe_prop <- Questionario_Estresse %>% select(Mora_pais,Trabalha) %>% table() %>%
prop.table(1) %>% round(2)
tabela_classe_prop## Trabalha
## Mora_pais Não trabalha Trabalha
## Mora 0.61 0.39
## Não mora 0.63 0.37tabela_classe_prop*100## Trabalha
## Mora_pais Não trabalha Trabalha
## Mora 61 39
## Não mora 63 37GRÁFICO DE BARRAS POR GRUPO
tabela_classe %>% barplot(beside=T,
col=c("#5cedb3","#ed6666"),
main= "Gráfico geral",
legend = rownames(tabela_classe),
ylim=c(0,80),
args.legend = list(x = "topright"))
INTERPRETAÇÃO DOS RESULTADOS
As duas variáveis qualitativas usadas foram a “Mora_pais” e a “Trabalha” que, respectivamente, significam se determinado aluno mora com os pais e se esse aluno trabalha ou não. Inicialmente, dava a parecer que os alunos que moravam com os pais não trabalhavam, porém com a análise feita pelo Rstudio através da criação de gráficos, foi possível afirmar que a maior parte dos estudantes não trabalha, mas que o fato de morar com os pais não foi um fator determinante para essa classificação, sendo 59 alunos que não trabalham e 36 alunos que trabalham.
Foram analisados os resultados de 95 alunos e, desse número, 44 moram com os pais (o que corresponde a 46%) e os outros 51 não moram com os pais (o que corresponde a 54%). Nesse sentido, do resultado da análise de quem trabalha, dos 95 alunos, 59 não trabalham (o que equivale a 62%) e 36 trabalham (o que equivale a 38%). Da seguinte análise estatística, pode-se concluir que os alunos que não moram com os pais e que não trabalham estão em maior número, 32 alunos fazem parte desse grupo, que representa 34%. Além disso, 28% dos alunos moram com os pais e não trabalham, 20% não moram com os pais e trabalham e 18% moram com os pais e trabalham.