library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/Myllena/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
View(Questionario_Estresse)# Horas de estudo e nível de estresse
par(bg="pink")
plot(Questionario_Estresse$Horas_estudo,Questionario_Estresse$Estresse,pch=16,col="black",
main = "Gráfico 1- Diagrama de dispensão entre horas de estudo e o nível de estresse",
ylab = "estresse" ,xlab ="Horas de estudo")
abline(lsfit(Questionario_Estresse$Horas_estudo,Questionario_Estresse$Estresse),col="black")dados <-data.frame(x=c(2,3,4,5,5,6,7,8),
y=c(4,7,9,10,11,11,13,15))
cor(dados$x,dados$y)## [1] 0.980871
cor(Questionario_Estresse$Horas_estudo,Questionario_Estresse$Estresse)## [1] 0.303917
## Quanto mais estudo,mais estressado fico
selecao<- c("Desempenho","Estresse","Horas_estudo")
cor_Questionario_Estresse <- cor(Questionario_Estresse[,selecao])
cor_Questionario_Estresse## Desempenho Estresse Horas_estudo
## Desempenho 1.00000000 0.08257246 0.2231532
## Estresse 0.08257246 1.00000000 0.3039170
## Horas_estudo 0.22315316 0.30391699 1.0000000
library(corrplot)## corrplot 0.92 loaded
par(cex=0.8)
corrplot(cor_Questionario_Estresse)corrplot(cor_Questionario_Estresse,method ="number")A base de dados usada foi o Questionário_estresse.xls para esse trabalho. Atravez dos dados podemos ver no gráfico 1, temos um gráfico linear com um dispersão fraca. Encontramos um nível de estresse um pouco elevado, vemos alguns picos de estresse entre 20-30 e 30-40. Mas não encontramos uma crescente no nível de estresse com a quantidade de horas. Vemos que nas 40-50horas de estudos não aconteceu nenhum pico.
Na matriz, conseguimos enxergar que os que possuem uma associação fraca ou nula é o estresse com desempenho, moderada é o desempenho com as horas de estudo e o estresse com horas de estudos.Os fortes são os que deram o valor 1.00. Portando, o nível de estresse está relativamente ligado as horas de estudos.