library(readxl)
Quest_Est <- read_excel("C:/Users/steff/OneDrive/Área de Trabalho/Base_de_dados-master/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
View(Quest_Est)
Quest_Est$RJ <- ifelse(Quest_Est$RJ == 1,"Natural do Rj", "Não natural do Rj")
Quest_Est$Trabalha <- ifelse(Quest_Est$Trabalha == 1,"Trabalha", "Não trabalha")
Quest_Est$Mora_pais <- ifelse(Quest_Est$Mora_pais == 1,"Sim", "Não")

A seguir vamos analisar uma base de dados chamada Questionário Estresse em que apresentam 95 alunos que responderam a diferentes perguntas como: turma (2007_2, 2008_1, 2008_2), natural do Rio de Janeiro, tem namorado(a) ou companheiro(a), trabalha, além de estuda e mora com os pais entre outros.

Perguntas:

A maioria dos alunos que trabalham são naturais do RJ? Isso aconteceu de fato? Os alunos destas turmas moram com os pais?

Tabela Alunos Naturais do Rio X Trabalham

tabela_rj <- table(Quest_Est$RJ,Quest_Est$Trabalha)
tabela_rj
##                    
##                     Não trabalha Trabalha
##   Não natural do Rj           40       22
##   Natural do Rj               19       14
library(dplyr)
library(flextable)
tabela_rj %>% 
  prop.table(1) %>% 
  round(digits = 2) %>% 
  data.frame()  %>% 
  flextable() %>%
  set_header_labels(Var1="Rj",Var2="Trabalha",Freq="percentual") %>%
  theme_tron()

Dado os que são naturais do RJ 58% não trabalham e 42% Trabalham

Dos que não são naturais do Rio 65% não trabalham e 35% trabalham

A grande maioria dos alunos naturais e não naturais do Rio de Janeiro não trabalham.

A uma diferença entre os alunos que moram com os pais.

Tabela Mora e não mora com os pais

tabela_pais <- table(Quest_Est$Mora_pais, Quest_Est$Trabalha)
tabela_pais
##      
##       Não trabalha Trabalha
##   Não           32       19
##   Sim           27       17

De um total de 44 alunos que moram com os pais, 17 trabalham e 27 não trabalham. Dos 51 que não moram com os pais, 19 trabalham e 32 não trabalham.

Tabela de proporção - Mora e não mora com os pais

prop.table(tabela_pais,1) %>% 
  round(digits = 2) %>% 
  data.frame() %>% 
  flextable() %>% 
  theme_vader() %>%
  set_header_labels(Var1="Mora pais",Var2="Trabalha",Freq="percentual")

Da tabela de proporção, dos que não moram com os pais 63% trabalham, enquanto 37% não trabalham. Dos que moram com os pais, 61% não trabalham e 39% Trabalham.

Grande parte dos alunos que não moram com os pais, trabalham.

Gráfico de BARRAS - Alunos naturais e naturais do Rj que trabalham e não trabalham

par(bg="lightyellow")
barplot(tabela_rj,beside = T,
        main="Gráficos dos alunos naturais e não naturais do RJ",
        ylim = c(0,45),
        col=c("red","blue","red","blue"))

Gráfico de barras - Trabalham e não trabalha

tabela_rj2 <- table(Quest_Est$Trabalha,Quest_Est$RJ)
tabela_rj2
##               
##                Não natural do Rj Natural do Rj
##   Não trabalha                40            19
##   Trabalha                    22            14
par(bg="lightyellow")
barplot(tabela_rj2,beside=T,col=c("red","blue"), main="Gráficos dos alunos naturais e não naturais do RJ",
        ylim =c(0,45), legend.text = rownames(tabela_rj2))

Conclusão

No gráfico podemos ver que no ámbito trabalho os indices dos não naturais do Rio são mais alto, monstrando que grande parte dos alunos não estão trabalhando.