Importação da Base de dados - Questionário Estresse

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

Diagrama de dispersão de duas variáveis quantitativas

1 - Variáveis:

Alunos

Desempenho

plot(Questionario_Estresse$Aluno, Questionario_Estresse$Desempenho,
     main = "Correlação entre os alunos e o desempenho de cada um",
     pch=19, col="skyblue",
     ylab="ALUNOS",
     xlab="DESEMPENHO")
     abline(lsfit(Questionario_Estresse$Aluno,Questionario_Estresse$Desempenho), col="red")

     cor(Questionario_Estresse$Aluno,Questionario_Estresse$Desempenho)
[1] -0.005300716

Neste primeiro diagrama de dispersão verifica-se a correlação entre a variável alunos e a variável desempenho, ambas quantitativas. E percebemos que o desempenho dos alunos mantêm um padrão constante em relação ao número de alunos. Sendo assim temos uma associação linear nula devido os pontos não seguirem uma tendência positiva nem negativa, não apresentando uma correlação aparente entre as variáveis.

2 - Variáveis:

Alunos

Horas de estudo

plot(Questionario_Estresse$Aluno, Questionario_Estresse$Horas_estudo,
     main = "Correlação entre os alunos e a hora de estudo",
     pch=19, col="green",
     ylab="ALUNOS",
     xlab="HORAS DE ESTUDO")
     abline(lsfit(Questionario_Estresse$Aluno,Questionario_Estresse$Horas_estudo), col="red")

     cor(Questionario_Estresse$Aluno,Questionario_Estresse$Horas_estudo)
[1] -0.2975181

Já neste segundo diagrama de dispersão verifica-se a correlação entre a variável alunos e a variável horas de estudo, também quantitativas. E percebemos que o número de alunos diminui conforme as horas de estudo aumentam. Assim, temos uma associação linear negativa fraca a moderada se avaliarmos o coeficiente de correlação que foi próximo a 0,3.

Matriz correlação das variáveis quantitativas

selecao <- c("Aluno","Desempenho","Estresse","Horas_estudo")
                 
selecao
[1] "Aluno"        "Desempenho"   "Estresse"     "Horas_estudo"
library(dplyr)

Questionario_Estresse %>% select(selecao) %>% cor()
                    Aluno   Desempenho    Estresse Horas_estudo
Aluno         1.000000000 -0.005300716 -0.19699068   -0.2975181
Desempenho   -0.005300716  1.000000000  0.08257246    0.2231532
Estresse     -0.196990678  0.082572463  1.00000000    0.3039170
Horas_estudo -0.297518085  0.223153161  0.30391699    1.0000000

Visualização de dados

library(corrplot)

Questionario_Estresse %>% select(selecao) %>% cor() %>% corrplot(addCoef.col=TRUE,number.cex=0.7)

Nesta matriz de correlação das variáveis quantitativas visualizadas acima, podemos observar o grau de cada uma já que esta matriz correlaciona as variáveis selecionadas no questionário estresse, importado da base de dados.