library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/Hearthz Gaming/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
View(Questionario_Estresse)

Transformação dos Dados

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  
## 
Questionario_Estresse$Mora_pais <- ifelse(Questionario_Estresse$Mora_pais==1,"sim","não")
Questionario_Estresse$RJ <- ifelse(Questionario_Estresse$RJ==1,"Natural do RJ","Natural de outras cidades")
Questionario_Estresse$Namorado_a <- ifelse(Questionario_Estresse$Namorado_a==1,"sim","não")
Questionario_Estresse$Trabalha <- ifelse(Questionario_Estresse$Trabalha==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   :1

O diagrama de dispersão de duas variáveis quantitativas

Grau de estresse por horas de estudo semanais

par(bg="#e8faf4")
par(cex=0.7)
plot(Questionario_Estresse$Estresse,Questionario_Estresse$Horas_estudo,pch=16,col="#5a8277",
     main = "Grafico 1 - diagrama de dispersão - Grau de Estresse por Horas de Estudo dos Estudantes",
     ylab = "Horas de Estudo Semanal",xlab = "Grau de Estresse")
abline(lsfit(Questionario_Estresse$Estresse,Questionario_Estresse$Horas_estudo),col="darkred")

Correlação

cor(Questionario_Estresse$Estresse,Questionario_Estresse$Horas_estudo)
## [1] 0.303917
names(Questionario_Estresse)
##  [1] "Aluno"        "Turma"        "Mora_pais"    "RJ"           "Namorado_a"  
##  [6] "Trabalha"     "Desempenho"   "Estresse"     "Créditos"     "Horas_estudo"

Matriz de Correlação

Questionario_Estresse<-na.omit(Questionario_Estresse)

selecao<- c("Desempenho","Estresse","Créditos","Horas_estudo")

estresse_horas <- c("Estresse","Horas_estudo")


correlacao_quest <- cor(Questionario_Estresse[,selecao])
correlacao_quest
##              Desempenho    Estresse    Créditos Horas_estudo
## Desempenho   1.00000000  0.08826556  0.08631523    0.2251028
## Estresse     0.08826556  1.00000000 -0.05898032    0.3016580
## Créditos     0.08631523 -0.05898032  1.00000000    0.4984399
## Horas_estudo 0.22510279  0.30165796  0.49843993    1.0000000
corestresse_horas <- cor(Questionario_Estresse[,estresse_horas])
corestresse_horas
##              Estresse Horas_estudo
## Estresse     1.000000     0.301658
## Horas_estudo 0.301658     1.000000
library(corrplot)
## corrplot 0.92 loaded
corrplot(correlacao_quest,addCoef.col=TRUE,number.cex=0.7)

corrplot(corestresse_horas,addCoef.col=TRUE,number.cex=0.7)

Conclusão/Parecer dos Dados

Na base de dados usada “questionario_estresse.xls”, pode-se ver um questionario feito com estudantes de psicologia de um certo lugar para relacionar o estresse dos alunos com varios aspectos da vida acadêmica e pessoal.

Um dos aspectos apresentados é a relação entre o grau de estresse e as horas de estudo semanais desses estudantes. A partir dos dados apresentados nesse trabalho, é visto que pelo diagrama de dispersão que a relação entre essas duas variáveis é linear positiva fraca.

Passando a interpretação da correlação, é confirmado essa correlação positiva de grau fraco de associação,sendo o valor preciso 0.3.

Por fim, essas afirmações são vistas graficamente, na matriz de correlação das duas variáveis