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summary(cars)
## speed dist
## Min. : 4.0 Min. : 2.00
## 1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00
## Median :15.0 Median : 36.00
## Mean :15.4 Mean : 42.98
## 3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00
## Max. :25.0 Max. :120.00
library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/pedro2105/Dropbox (pedro nascimento)/My PC (LAPTOP-64L13HB0)/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
View(Questionario_Estresse)
par(bg="yellow")
plot(Questionario_Estresse$Estresse,Questionario_Estresse$Horas_estudo, col="darkblue",
main = "Gráfico - Estresse e horaS de Estudo",
pch=16, xlab="estresse", ylab = "horas de estudo")
abline(lsfit(Questionario_Estresse$Estresse,Questionario_Estresse$Estresse),col="darkblue")
library(corrplot)
## corrplot 0.92 loaded
names(Questionario_Estresse)
## [1] "Aluno" "Turma" "Mora_pais" "RJ" "Namorado_a"
## [6] "Trabalha" "Desempenho" "Estresse" "Créditos" "Horas_estudo"
selecao <-c("Estresse","Horas_estudo")
cor_ESTRESSE <- cor(Questionario_Estresse[,selecao])
cor_ESTRESSE
## Estresse Horas_estudo
## Estresse 1.000000 0.303917
## Horas_estudo 0.303917 1.000000
corrplot(cor_ESTRESSE, method="number")
A partir da análise do diagrama de dispersão as variáveis Estresse e horas de Estudo apresentam uma correlação positiva fraca. O que mostra que as variáveis possuem relação porém não são tão dependentes. Já pela matriz, conseguimos ver que por seu índice de correlação ser 0,3 o grau é fraco/moderado de associação.
O que vale um questionamento pois, o senso comum leva a crer que as horas de estudo estão diretamente relacionadas e com um grau de correlação alto quando atrelados ao estresse. Mostrando a importância de trazer a matriz de correlação e o diagrama, pois, são ferramentas que auxíliam na formação de fatos e não de meros “achismos”.