library(gfonts)
use_pkg_gfont("open-sans")
#…………………………………………….. # Análise de duas variáveis categóricas #……………………………………………..
library(readxl)
Quest_Estresse <- read_excel("C:/Users/Kelly Grigorio/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
View(Quest_Estresse)
Correção de dados
Quest_Estresse$Turma <- ifelse(Quest_Estresse$Turma==1,"2007_2",
ifelse(Quest_Estresse$Turma==2,"2008_1","2008_2"))
Quest_Estresse$RJ <- ifelse(Quest_Estresse$RJ==1,"Nat RJ","Outra cidade")
View(Quest_Estresse)
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
library(reactable)
1. Gráfico
tabela_estresse <- table(Quest_Estresse$Turma,Quest_Estresse$RJ)
table(Quest_Estresse$RJ,Quest_Estresse$Turma) %>%
barplot(beside=TRUE,
col = c("DodgerBlue", "LightSeaGreen"),
legend.text = colnames(tabela_estresse),
main = "Gráfico 1 - Origem de nascimento",
ylim = c(0,30))
2. Tabela
reactable(data.frame(round(table(Quest_Estresse$Turma,Quest_Estresse$RJ))))
3. Tabela de proporção
prop_estresse <- prop.table(tabela_estresse,1)
reactable(data.frame(round(prop_estresse*100,2)))
4. Relatório
O trabalho tem o intuito de apresentar os dados referentes à
naturalidade das turmas de psicologia.
Logo, com a análise dos gráficos e tabelas sabemos que a maioria dos alunos eram naturais de outras cidades, sendo que, o banco de dados não especificou quais cidades para deixar o estudo mais amplo.
Logo, com a análise dos gráficos e tabelas sabemos que a maioria dos alunos eram naturais de outras cidades, sendo que, o banco de dados não especificou quais cidades para deixar o estudo mais amplo.