–> INTRODUÇÃO

> IMPORTANDO A BASE DE DADOS = QUESTIONÁRIO_ESTRESSE

Após a importação do banco de dados no R, foi realizado o anexo, também no markdown, dessa tabela que será o foco de análise dessa atividade. Após isso, Também foi feita a transformação de variável quantitativa para qualitativa. Já no Markdown, foi realizado a adição de comandos para esconder códigos, adicionar uma legenda e de mudar o tema.

Nessa atividade iremos a fundo nas variáveis “TURMA” e “MORA_PAIS”. Ao longo da atividade você verá uma tabela simples, uma tabela de proporção, um gráfico de barras e comentários ao longo de cada passo para descrever brevemente a interpretação dos resultados de ambas análises.

library(readxl)
estresse <- read_excel("C:/Users/02aci/Desktop/estastistica/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
View(estresse)

#Download de pacotes
library(flextable)
library(dplyr)
library(DT)

estresse$Mora_pais <- ifelse(estresse$Mora_pais==1,"Sim","Nao")
estresse$Trabalha <- ifelse(estresse$Trabalha==1,"Sim","Nao")


datatable(estresse)

LEGENDA

MORA_PAIS –> ALUNOS QUE MORAM COM OS PAIS

TRABALHAM –> ALUNOS QUE TRABALHAM

TURMAS –> 1, 2 E 3

GRÁFICO 1 -> TABELA MORA_PAIS/TURMA

Aqui foi realizado a criação de uma tabela simples com o números exatos de alunos que moram com os pais em cada turma.

minha_tabela1 <- table(estresse$Mora_pais,estresse$Turma) %>% data.frame()
minha_tabela1 <- minha_tabela1 %>% rename(MORA_PAIS=Var1,TURMAS=Var2,NUMERO=Freq)

minha_tabela1 %>% flextable() %>% theme_zebra()

–> GRÁFICO 1 -> TABELA DE PROPORÇÃO MORA_PAIS/TURMA

Nesse passo, fomos a fundo na criação de uma tabela de proporção bem organizada e de fácil entedimento, com o percentual de alunos que moram com os pais e os que não moram em cada turma.

minha_tabela <- table(estresse$Mora_pais,estresse$Turma) %>% prop.table(1) %>% round(2) %>% data.frame()
minha_tabela <- minha_tabela %>% rename(MORA_PAIS=Var1,TURMA=Var2,PERCENTUAL=Freq)

minha_tabela %>% flextable() %>% theme_zebra()

–> GRÁFICO 1 -> GRÁFICO DE BARRAS MORA_PAIS/TURMA

Nesse gráfico, podemos analisar que a maioria dos alunos não moram com os pais, sendo em alto número na turma 2. A turma 1 possui números muito próximos, mas a maioria mora com os pais. A turma 2 possui um alto número de alunos que não moram com os pais e a Turma 3 tem uma diferença menor que a turma 2, mas maior que a turma 1, sendo a maioria não morando com os pais.

tabela1 <- table(estresse$Mora_pais,estresse$Turma)

barplot(tabela1,beside=TRUE, col=c("darkblue","royalblue"), 
        horiz = FALSE,
        legend.text = rownames(tabela1),
        args.legend = list(x = "topright"),
        main="Gráfico 1 - ALUNOS QUE MORAM COM OS PAIS NAS TURMAS 1, 2 E 3")

–> GRÁFICO 2 -> TABELA TRABALHA POR TURMA

Aqui foi realizado a criação de uma tabela simples com o números exatos de alunos que trabalham em cada turma.

minha_tabela <- table(estresse$Trabalha,estresse$Turma) %>% data.frame()
minha_tabela <- minha_tabela %>% rename(TRABALHO=Var1,TURMAS=Var2,NUMERO=Freq)

minha_tabela %>% flextable() %>% theme_zebra()

–> GRÁFICO 2 -> TABELA DE PROPORÇÃO TRABALHA POR TURMA

Nesse passo, fomos a fundo na criação de uma tabela de proporção bem organizada e de fácil entedimento, com o percentual de alunos que trabalham e não trabalham em cada turma

minha_tabela <- table(estresse$Trabalha,estresse$Turma) %>% prop.table(1) %>% round(2) %>% data.frame()
minha_tabela <- minha_tabela %>% rename(TRABALHA=Var1,TURMA=Var2,PERCENTUAL=Freq)

minha_tabela %>% flextable() %>% theme_zebra()

–> GRÁFICO 2 -> GRÁFICO DE BARRAS TRABALHA/TURMA

Nesse gráfico, podemos analisar que há mais pessoas que não trabalham na turma 2. Já nas turmas 1 e 3 há uma igauldade no número de pessoas que trabalham, apesar de ser a maioria os que não trabalham. No geral, a maioria dos estudantes não trabalham.

tabela2 <- table(estresse$Trabalha,estresse$Turma)
barplot(tabela2,beside=TRUE, col=c("#1ddbc5","#1dafdb"), 
        horiz = FALSE,
        legend.text = rownames(tabela1),
        args.legend = list(x = "topright"),
        main="Gráfico 1 - ALUNOS QUE TRABALHAM NAS TURMAS 1, 2 E 3")

–> CONCLUSÃO

1 - O R é demais!

2- Após analisar com calma ambas variáveis por turma de forma individual, foi possível tirar algumas conclusões gerais.Na turma 2 há o maior número de alunos que não moram com os pais e não trabalham, já a turma 3 possui o maior número de alunos que moram com os pais, e empata com a turma 1 em alunos que trabalham. Já a turma 1, a maioria não mora com os mais e a maioria trabalha.