Carregar base de dados

library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("Questionario_Estresse.xls")

Análise através de tabela

plot(Questionario_Estresse$Desempenho,Questionario_Estresse$Estresse,pch=19,col="orange",
     main="Diagrama - Desempenho e Estresse",ylab = "Estresse",xlab = "Desempenho")

# Podemos analisar com base nesse diagrama, que existe certa relação entre o nível de estresse e o desempenho, os alunos tiveram um nível de estresse estável, onde alguns alunos que tiveram ótimo desempenho, também tiveram nível de estresse baixo. O que mostra que o estresse não é garantia de resultado satisfatório.

plot(Questionario_Estresse$Desempenho,Questionario_Estresse$Estresse,pch=19,col="lightblue",
     main="Diagrama - Desempenho e Estresse",ylab = "Estresse",xlab = "Desempenho")
abline(lsfit(Questionario_Estresse$Desempenho,Questionario_Estresse$Estresse),col="royalblue")

# Neste segundo diagrama, foi possível observar um tendencia de aumento no estresse de acordo com o desempenho. É uma linha não muito inclinada, o que mostra estabilidade de dados.
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(corrplot)
## corrplot 0.92 loaded

Corrplot

Estresse_e_Desempenho <-Questionario_Estresse %>% select(Desempenho,Estresse) %>% cor()
corrplot(Estresse_e_Desempenho, method= "circle") 

# Este gráfico reforça a ideia de que alto desempenho, NÃO está relacionado ao estresse. Logo é importante focar em conhecimento e não no resultado exclusivamente.