atividade 4
Gabriel Nascimento
08/12/2021
library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("~/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
View(Questionario_Estresse)
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] 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 ...
## $ 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] 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 ...
## $ 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
## Min. : 1.0 Min. :1.000 Min. :0.0000 Min. :1.000
## 1st Qu.:24.5 1st Qu.:1.000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:1.000
## Median :48.0 Median :2.000 Median :1.0000 Median :2.000
## Mean :48.0 Mean :2.074 Mean :0.5368 Mean :1.653
## 3rd Qu.:71.5 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:2.000
## Max. :95.0 Max. :3.000 Max. :1.0000 Max. :2.000
##
## Namorado_a Trabalha Desempenho Estresse
## Min. :1.000 Min. :0.0000 Min. :5.820 Min. :12.00
## 1st Qu.:1.000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:8.500 1st Qu.:22.50
## Median :2.000 Median :1.0000 Median :8.700 Median :27.00
## Mean :1.505 Mean :0.6316 Mean :8.594 Mean :27.82
## 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:9.050 3rd Qu.:33.00
## Max. :2.000 Max. :2.0000 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 :1Questionario_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")
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 :1tabela_MORAPAIS <- table(Questionario_Estresse$Mora_pais)
prop.table(tabela_MORAPAIS)##
## Mora Não mora
## 0.5368421 0.4631579percentual = prop.table(tabela_MORAPAIS)*100
grafico1 <- barplot(tabela_MORAPAIS,legend = rownames(tabela_MORAPAIS),main = "Alunos que moram ou não com os pais", horiz = FALSE,beside = TRUE,ylim = c(0,80),
col = c("yellow","purple"),args.legend = list(x = "topright"))
rotulo <- paste0(format(round(percentual,0),nsmall = 0),"%")
rotulo## [1] "54%" "46%"text(grafico1, 50, rotulo,cex=1,pos=3,col = "BLACK")
tabela_trabalha <- table(Questionario_Estresse$Trabalha)
prop.table(tabela_trabalha)##
## Não trabalha Trabalha
## 0.3894737 0.6105263percentual <- prop.table(tabela_trabalha)*100
percentual##
## Não trabalha Trabalha
## 38.94737 61.05263grafico2 <- barplot(tabela_trabalha,legend = rownames(tabela_trabalha),main = "Alunos que trabalham", horiz = FALSE,beside = TRUE,ylim = c(0,80),
col = c("black","orange"),args.legend = list(x = "topright"))
rotulo <- paste0(format(round(percentual,0),nsmall = 0),"%")
rotulo## [1] "39%" "61%"text(grafico1, 56, rotulo,cex=1,pos=3,col = "BLACK")
tabelatrabalhaemora <- table(Questionario_Estresse$Trabalha,Questionario_Estresse$Mora_pais)
View(tabelatrabalhaemora)
prop.table(tabelatrabalhaemora)*100##
## Mora Não mora
## Não trabalha 21.05263 17.89474
## Trabalha 32.63158 28.42105library(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_classe = table(Questionario_Estresse$Mora_pais,Questionario_Estresse$Trabalha)
tabela_classe##
## Não trabalha Trabalha
## Mora 20 31
## Não mora 17 27tabela_classe_percentual <- Questionario_Estresse %>% select(Mora_pais,Trabalha) %>% table() %>%
prop.table(1) %>% round(2)
tabela_classe_percentual## Trabalha
## Mora_pais Não trabalha Trabalha
## Mora 0.39 0.61
## Não mora 0.39 0.61tabela_classe_percentual*100## Trabalha
## Mora_pais Não trabalha Trabalha
## Mora 39 61
## Não mora 39 61tabela_classe %>% barplot(beside=T,col=c("navy","darkgoldenrod"),main= "Gráfico geral",legend = rownames(tabela_classe),
ylim=c(0,60),args.legend = list(x = "topright"))
Foram usadas duas variaveis, que são moradia com os pais e se trabalha ou nao.
Feita a analise, notou-se que a maioria dos alunos, em torno de 62% nao trabalham e 54% não moram com os pais. Em contrapartida, 38% dos alunos trabalham e 46% moram com pais. Tendo em vista esses dados, constatou-se que os alunos que nao trabalham e nao moram com os pais sao a maioria no grupo de amostra, representando 34% da amostra e em compensação, os alunos que moram com os pais e trabalham são minoria, sendo representados por 18% da amostra