library(readxl)
dados <- read_excel("dados_fin.xlsx")
library(tidyverse)
library(knitr)
library(kableExtra)

Objetivo comparar votação direita e esquerda na cidade 2018 x 2020

uma análise mais pormenorizada: https://youtube.com/playlist?list=PLYtDVCi4nrx5n-_eFFKXjIZfYoBm1BTFl

os dados….

dados$Bairro

##  [1] "Albertina"        "Alto_Itoupava"    "Barra_d_Itoupava" "Barra_Taboao"    
##  [5] "Barra_Trombudo"   "Barragem"         "BelaAlianca"      "Boa Vista"       
##  [9] "Budag"            "Canta Galo"       "Centro"           "Fundo_Canoas"    
## [13] "Jardim_Alexander" "Laranjeiras"      "Navegantes"       "Progresso"       
## [17] "Rainha"           "Santa_Rita"       "Santana"          "Serra_Taboao"    
## [21] "Sumare"           "Taboao"           "Valada_Itoupava"  "Valada_Spaulo"

direita 2020 = Thomé(PSD) + Pasqualini(PODEMOS) + Tonet (PSL) + Hoffman (CIDADANIA)

summary(dados$direita2020)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   77.22   80.92   83.06   83.01   85.13   89.78

Município fortmente de direita : https://sites.google.com/view/gregoriosilva/rio-do-sul-alto-vale/histor

Também mostramos que o Bolsonarismo teve um efeito “devastador” dentro da direita, como uma divisão interna:https://sites.google.com/view/gregoriosilva/curtas/o-miltismo-e-o-bolsonarismo-em-rio-do-sul

Bem como a coincidência entre as duas eleições: https://sites.google.com/view/gregoriosilva/curtas/alto-vale-análises-extras/gráfico-rio-do-sul-2018-x-rio-do-sul-2020

esquerda 2020 = J.de Liz(PDT)

summary(dados$J.deLiz2020)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   10.23   14.86   16.95   16.99   19.07   22.78

direita 2018 = Bolsonaro2018 primeiro turno

summary(dados$Bolsonaro2018)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   57.98   68.30   69.44   69.75   72.45   78.04

esquerda 2018 = Haddad 2018 primeiro turno

summary(dados$Haddad2018)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   5.360   7.930   9.310   9.637  11.595  17.810

tudo junto

b2 <- dados %>% 
  dplyr::select(Bairro, direita2020, J.deLiz2020, Bolsonaro2018, Haddad2018) %>% 
  arrange(desc(direita2020))
b2 %>%
  kbl(caption = "Bairros de Rio do Sul voto na direita em 2018 e em 2020") %>%
  kable_classic(full_width = F, html_font = "Garamond")

Bairros de Rio do Sul voto na direita em 2018 e em 2020
Bairro	direita2020	J.deLiz2020	Bolsonaro2018	Haddad2018
Albertina	89.78	10.23	78.04	5.36
Valada_Itoupava	88.32	11.69	77.45	6.17
Barra_d_Itoupava	87.06	12.93	75.84	7.81
Progresso	85.67	14.33	68.29	10.26
Santana	85.41	14.58	68.30	9.25
Valada_Spaulo	85.37	14.62	75.72	8.98
Centro	85.05	14.94	72.37	7.00
Barra_Trombudo	84.81	15.19	69.27	11.61
BelaAlianca	84.40	15.59	69.43	10.54
Sumare	84.19	15.81	70.64	8.90
Serra_Taboao	83.33	16.67	73.08	7.05
Laranjeiras	83.27	16.74	69.01	9.83
Barra_Taboao	82.84	17.17	71.20	9.37
Alto_Itoupava	82.79	17.21	61.72	11.72
Fundo_Canoas	82.58	17.42	69.43	8.19
Budag	82.22	17.78	72.69	7.97
Taboao	81.47	18.53	69.64	8.21
Canta Galo	81.03	18.97	69.44	10.21
Navegantes	80.60	19.39	70.51	6.44
Rainha	80.11	19.89	69.27	11.59
Jardim_Alexander	79.28	20.72	67.35	12.04
Barragem	78.21	21.78	63.93	12.23
Santa_Rita	77.31	22.69	57.98	17.81
Boa Vista	77.22	22.78	63.42	12.75

análise de correlação visual

a <- ggplot(dados, aes(direita2020, Bolsonaro2018))
a + geom_text(aes(label = Bairro))

b <- ggplot(dados, aes(J.deLiz2020, Bolsonaro2018))
b + geom_text(aes(label = Bairro))

Correlação de Pearson de -1 a 1

mais perto de -1 relacionamento negativo

mais próximo de zero : sem relacionamento

mais perto de +1 : relacionamento positivo

cor(dados$direita2020, dados$Haddad2018)

## [1] -0.686915

cor(dados$direita2020, dados$Bolsonaro2018)

## [1] 0.7716254

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