ATIVIDADE 4
Helena Pimentel Ramos
09/12/2021
library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/helen/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
View(Questionario_Estresse)#olha 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 ...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
## #transformar dados
Questionario_Estresse$Mora_pais <- ifelse(Questionario_Estresse$Mora_pais==1,"Sim","Não")
Questionario_Estresse$RJ <- ifelse(Questionario_Estresse$RJ==1,"Sim","Não")
Questionario_Estresse$Trabalha <- ifelse(Questionario_Estresse$Trabalha==1,"Sim","Não")
Questionario_Estresse$Namorado_a <- ifelse(Questionario_Estresse$Namorado_a==1,"Sim","Não")
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_namorado_a <- table(Questionario_Estresse$Namorado_a)
prop.table(tabela_namorado_a)*100##
## Não Sim
## 50.52632 49.47368percentual <- prop.table(tabela_namorado_a)*100
grafico1 <- barplot(tabela_namorado_a,legend = rownames(tabela_namorado_a),main = "Alunos que namoram", horiz = FALSE,beside = TRUE,ylim = c(0,60),
col = c("#aae6d9","#fcbbe9"),args.legend = list(x = "topright"))
rotulo <- paste0(format(round(percentual,0),nsmall = 0),"%")
rotulo## [1] "51%" "49%"text(grafico1, 55, rotulo,cex=1,pos=3,col = "BLACK")
tabela_trabalha <- table(Questionario_Estresse$Trabalha)
prop.table(tabela_trabalha)*100##
## Não Sim
## 62.10526 37.89474percentual <- prop.table(tabela_trabalha)*100
grafico2 <- barplot(tabela_trabalha,legend = rownames(tabela_trabalha),main = " Alunos que trabalham", horiz = FALSE,beside = TRUE,ylim = c(0,100),
col = c("#aae6d9","#fcbbe9"),args.legend = list(x = "topright"))
rotulo <- paste0(format(round(percentual,0),nsmall = 0),"%")
text(grafico2, 60, rotulo,cex=1,pos=3,col = "BLACK")
rotulo## [1] "62%" "38%"#Tabelas
tabela_namora_e_trabalha <- table(Questionario_Estresse$Trabalha,Questionario_Estresse$Namorado_a)
View(tabela_namora_e_trabalha)
prop.table(tabela_namora_e_trabalha)*100##
## Não Sim
## Não 31.57895 30.52632
## Sim 18.94737 18.94737barplot(round(prop.table(table(Questionario_Estresse$Namorado_a,Questionario_Estresse$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, uniontabela em números absolutos e em proporção
tabela_turma <- Questionario_Estresse %>% select(Namorado_a,Trabalha) %>% table()
tabela_turma## Trabalha
## Namorado_a Não Sim
## Não 30 18
## Sim 29 18tabela_turma_prop <- Questionario_Estresse %>% select(Namorado_a,Trabalha) %>% table() %>%
prop.table(1) %>% round(2)
tabela_turma_prop*100## Trabalha
## Namorado_a Não Sim
## Não 62 38
## Sim 62 38Gráfico de barras por grupo
tabela_turma %>% barplot(beside=T,
col=c("#aae6d9","#fcbbe9"),
main= "Gráfico geral",
legend = rownames(tabela_turma),
ylim=c(0,40),
args.legend = list(x = "topright"))
conclusão
Com base no que nos foi apresentado grande parte dos alunos não estão em um relacionamento e nem trabalham, logo de acordo com perfil da maioria dos estudantes dessa escola, parte significativa dos alunos estão solteiros e desempregados, enquanto a minoria namora e está empregado no momento.