Base de dados - Questionário Estresse

library(readxl)
Questionario_Estresse <- read_excel("C:/Users/Windows 10/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")


Questionario_Estresse$Namorado_a <-ifelse(Questionario_Estresse$Namorado_a ==1,"Namora","Não namora")
Questionario_Estresse$Mora_pais <-ifelse(Questionario_Estresse$Mora_pais ==1,"Mora pais","Não mora pais")

Média e Desvio Padrão

Variável Quantitativa = Alunos

Variável Qualitativa = Tem namorado (a)

library(dplyr)
library(flextable) 

Questionario_Estresse %>% select(Aluno,Namorado_a) %>%
  group_by(Namorado_a) %>%
  summarise(Média=round(mean(Aluno),1),
            'Desvio Padrão' = round(sd(Aluno),1))%>%
  flextable() %>%
  theme_vader()

A tabela acima apresenta a quantidade de alunos participantes da pesquisa que namoram ou não. Obteve-se a média de 50,9 % para alunos que namoram e 45,2% para alunos que não namoram, como os valores da média ficaram próximos, chegamos perto da mediana também. Já o desvio padrão, apresentou um grau de dispersão menor dos alunos que namoram sendo 26,7 e maior dos alunos que não namoram, valor de 28,4.

Boxplot

Quantitativa = Alunos

Qualitativa = Mora com os pais

boxplot(Questionario_Estresse$Aluno ~ Questionario_Estresse$Mora_pais,
        col=c("blue","pink"),
        main= "Boxplot dos Alunos que moram com os pais",
        ylab = "Alunos da Turma",
        xlab = "Alunos que moram com os pais")

O boxplot acima demonstra que a quantidade de alunos que não moram com os pais é maior do que os alunos que moram. A pesquisa teve um total de 95 alunos entre duas turmas e podemos ver no boxplot a esquerda (azul) que sua marcação esta menor que o bloxplot da direita.

A partir dessas informações podemos concluir que em uma turma de 95 alunos no total, vimos que a maior parte (50,9%) desses alunos namoram e também que a maior parte não mora com os pais como demonstra o bloxplot.