Passo 1 - Carregar dados

load("C:/Users/Rica Meira/Desktop/Base_de_dados-master/df_pokemon.RData")

Passo 2 - Carregar pacotes

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, union
library(flextable)

Passo 3 - Média e Desvio Padrão

df %>% select(hp,type_1) %>%
  group_by(type_1) %>% 
  summarise(Média=round(mean(hp),2),
            Desvio_Padrão=round(sd(hp),2)) %>% flextable() %>% theme_tron_legacy()

Passo 4 - Boxplot

boxplot(hp~type_1, data = df,col=c("lightgreen","brown4","navyblue",
                                   "yellow1","pink1","red3",
                                   "tomato","skyblue","purple4",
                                   "green4","gold3","aquamarine3",
                                   "gray","purple","deeppink",
                                   "yellow4","turquoise4",
                                   "royalblue"),
        ylab = "HP - Quantidade de vida",xlab = "Tipos do pokemon",
        horizontal = FALSE,
        main= "Tipos de Pokemon pelo HP")

Passo 5 - Interpretação dos resultados

Com a tabela e o gráfico conseguimos analisar a média e o desvio padrão de todos os tipos de pokemon em relação ao seu HP, que é nada mais que o total que o pokemon tem de vida em números.

Na tabela vemos que os tipos de pokemon que se destacam com a maior média de HP são: dragon, fairy e normal. Com tantos tipos de pokemons o gráfico se torna uma maneira visualmente mais fácil de se analisar os dados, pois fica bem mais evidente do que ficar procurando os números na tabela.

Concluindo que com os resultados apresentados percebe-se que existem tipos de pokemon que se sobressaem e outros que ficam mais abaixo, porém a maioria tem uma média parecida e nenhuma que destoa muito da média geral estabelecida.