library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/barba/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls",
sheet = "Dados")
View(Questionario_Estresse)
str(Questionario_Estresse)
## tibble [95 x 10] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Aluno : num [1:95] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ Turma : num [1:95] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Mora_pais : num [1:95] 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 ...
## $ RJ : num [1:95] 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 ...
## $ Namorado_a : num [1:95] 2 2 2 1 2 1 2 1 2 2 ...
## $ Trabalha : num [1:95] 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 ...
## $ Desempenho : num [1:95] 8.89 8.8 8 8.8 8.9 8.1 9.2 8.5 8.7 8.3 ...
## $ Estresse : num [1:95] 23 24 25 38 41 25 41 20 26 36 ...
## $ Créditos : num [1:95] 27 28 25 21 18 29 26 24 20 49 ...
## $ Horas_estudo: num [1:95] 27 28 25 30 20 32 25 25 25 59 ...
par(bg = "#b595f5")
par(cex = 1.4)
plot(Questionario_Estresse$Estresse, Questionario_Estresse$Horas_estudo, col="#250c57",
main = "Gráfico 1 - Estresse entre Horas de Estudo", pch=15,
xlab = "Estresse", ylab = "Horas de Estudos")
abline(lsfit(Questionario_Estresse$Estresse,Questionario_Estresse$Horas_estudo), col= "#200b4a")
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$Estresse,Questionario_Estresse$Horas_estudo)
## [1] 0.303917
names(Questionario_Estresse)
## [1] "Aluno" "Turma" "Mora_pais" "RJ" "Namorado_a"
## [6] "Trabalha" "Desempenho" "Estresse" "Créditos" "Horas_estudo"
selecao<- c("Horas_estudo","Estresse")
cor_Questionario_Estresse <- cor(Questionario_Estresse[,selecao])
cor_Questionario_Estresse
## Horas_estudo Estresse
## Horas_estudo 1.000000 0.303917
## Estresse 0.303917 1.000000
library(corrplot)
## corrplot 0.92 loaded
par(cex=0.9)
corrplot(cor_Questionario_Estresse)
corrplot(cor_Questionario_Estresse, method = "number")
corrplot.mixed(cor_Questionario_Estresse)
Na matriz de correlaçao entre duas variaveis quantitativas, podemos ver que a conclusao da do grafico de dispersao é verdadeira, pois possui o valor de 0.3, o que indica a fraca correlação entre as duas variaveis.