Duas variáveis qualitativas

#Carregar a base de dados Questionário Estresse

library(readxl)
Questionario_Estresse<-read_excel ("C:/Users/npm25/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")
 head(Questionario_Estresse)

## # A tibble: 6 × 10
##   Aluno Turma Mora_pais    RJ Namorado_a Trabalha Desempenho Estresse Créditos
##   <dbl> <dbl>     <dbl> <dbl>      <dbl>    <dbl>      <dbl>    <dbl>    <dbl>
## 1     1     1         2     2          2        2       8.89       23       27
## 2     2     1         1     1          2        2       8.8        24       28
## 3     3     1         2     2          2        2       8          25       25
## 4     4     1         2     2          1        1       8.8        38       21
## 5     5     1         2     2          2        1       8.9        41       18
## 6     6     1         2     2          1        1       8.1        25       29
## # … with 1 more variable: Horas_estudo <dbl>

Variável de interesse: Trabalho

Variável Explicativa: Estresse Trabalho = f(Estresse) + erro

#Tabela

tabela1_Estresse<- table(Questionario_Estresse$Estresse,Questionario_Estresse$Trabalha)
tabela1_Estresse

##     
##      1 2
##   12 0 1
##   13 1 1
##   15 1 0
##   16 2 1
##   17 0 3
##   18 1 0
##   19 0 1
##   20 2 3
##   21 2 3
##   22 1 1
##   23 0 3
##   24 1 3
##   25 3 3
##   26 5 3
##   27 1 2
##   28 1 1
##   29 1 3
##   30 2 4
##   31 1 4
##   32 1 3
##   33 1 4
##   34 1 2
##   35 1 2
##   36 1 0
##   37 1 2
##   38 1 2
##   39 1 0
##   40 1 0
##   41 1 1
##   42 0 2
##   44 1 1

#Transformando variável

Questionario_Estresse$Trabalha <- ifelse(Questionario_Estresse$Trabalha==1,"sim","não")

#Tabela de proporção

prop_Estresse <- prop.table(tabela1_Estresse,1)
prop_Estresse

##     
##              1         2
##   12 0.0000000 1.0000000
##   13 0.5000000 0.5000000
##   15 1.0000000 0.0000000
##   16 0.6666667 0.3333333
##   17 0.0000000 1.0000000
##   18 1.0000000 0.0000000
##   19 0.0000000 1.0000000
##   20 0.4000000 0.6000000
##   21 0.4000000 0.6000000
##   22 0.5000000 0.5000000
##   23 0.0000000 1.0000000
##   24 0.2500000 0.7500000
##   25 0.5000000 0.5000000
##   26 0.6250000 0.3750000
##   27 0.3333333 0.6666667
##   28 0.5000000 0.5000000
##   29 0.2500000 0.7500000
##   30 0.3333333 0.6666667
##   31 0.2000000 0.8000000
##   32 0.2500000 0.7500000
##   33 0.2000000 0.8000000
##   34 0.3333333 0.6666667
##   35 0.3333333 0.6666667
##   36 1.0000000 0.0000000
##   37 0.3333333 0.6666667
##   38 0.3333333 0.6666667
##   39 1.0000000 0.0000000
##   40 1.0000000 0.0000000
##   41 0.5000000 0.5000000
##   42 0.0000000 1.0000000
##   44 0.5000000 0.5000000

round(prop_Estresse*100,2)

##     
##           1      2
##   12   0.00 100.00
##   13  50.00  50.00
##   15 100.00   0.00
##   16  66.67  33.33
##   17   0.00 100.00
##   18 100.00   0.00
##   19   0.00 100.00
##   20  40.00  60.00
##   21  40.00  60.00
##   22  50.00  50.00
##   23   0.00 100.00
##   24  25.00  75.00
##   25  50.00  50.00
##   26  62.50  37.50
##   27  33.33  66.67
##   28  50.00  50.00
##   29  25.00  75.00
##   30  33.33  66.67
##   31  20.00  80.00
##   32  25.00  75.00
##   33  20.00  80.00
##   34  33.33  66.67
##   35  33.33  66.67
##   36 100.00   0.00
##   37  33.33  66.67
##   38  33.33  66.67
##   39 100.00   0.00
##   40 100.00   0.00
##   41  50.00  50.00
##   42   0.00 100.00
##   44  50.00  50.00

#Tabela com flextable (tabela 1)

library(flextable)
library(dplyr) 
flextable(data.frame(prop_Estresse))

Var1	Var2	Freq
12	1	0.0000000
13	1	0.5000000
15	1	1.0000000
16	1	0.6666667
17	1	0.0000000
18	1	1.0000000
19	1	0.0000000
20	1	0.4000000
21	1	0.4000000
22	1	0.5000000
23	1	0.0000000
24	1	0.2500000
25	1	0.5000000
26	1	0.6250000
27	1	0.3333333
28	1	0.5000000
29	1	0.2500000
30	1	0.3333333
31	1	0.2000000
32	1	0.2500000
33	1	0.2000000
34	1	0.3333333
35	1	0.3333333
36	1	1.0000000
37	1	0.3333333
38	1	0.3333333
39	1	1.0000000
40	1	1.0000000
41	1	0.5000000
42	1	0.0000000
44	1	0.5000000
12	2	1.0000000
13	2	0.5000000
15	2	0.0000000
16	2	0.3333333
17	2	1.0000000
18	2	0.0000000
19	2	1.0000000
20	2	0.6000000
21	2	0.6000000
22	2	0.5000000
23	2	1.0000000
24	2	0.7500000
25	2	0.5000000
26	2	0.3750000
27	2	0.6666667
28	2	0.5000000
29	2	0.7500000
30	2	0.6666667
31	2	0.8000000
32	2	0.7500000
33	2	0.8000000
34	2	0.6666667
35	2	0.6666667
36	2	0.0000000
37	2	0.6666667
38	2	0.6666667
39	2	0.0000000
40	2	0.0000000
41	2	0.5000000
42	2	1.0000000
44	2	0.5000000

flextable(data.frame(round(prop.table(table(Questionario_Estresse$Estresse,Questionario_Estresse$Trabalha),2)*100,2)))

Var1	Var2	Freq
12	não	1.69
13	não	1.69
15	não	0.00
16	não	1.69
17	não	5.08
18	não	0.00
19	não	1.69
20	não	5.08
21	não	5.08
22	não	1.69
23	não	5.08
24	não	5.08
25	não	5.08
26	não	5.08
27	não	3.39
28	não	1.69
29	não	5.08
30	não	6.78
31	não	6.78
32	não	5.08
33	não	6.78
34	não	3.39
35	não	3.39
36	não	0.00
37	não	3.39
38	não	3.39
39	não	0.00
40	não	0.00
41	não	1.69
42	não	3.39
44	não	1.69
12	sim	0.00
13	sim	2.78
15	sim	2.78
16	sim	5.56
17	sim	0.00
18	sim	2.78
19	sim	0.00
20	sim	5.56
21	sim	5.56
22	sim	2.78
23	sim	0.00
24	sim	2.78
25	sim	8.33
26	sim	13.89
27	sim	2.78
28	sim	2.78
29	sim	2.78
30	sim	5.56
31	sim	2.78
32	sim	2.78
33	sim	2.78
34	sim	2.78
35	sim	2.78
36	sim	2.78
37	sim	2.78
38	sim	2.78
39	sim	2.78
40	sim	2.78
41	sim	2.78
42	sim	0.00
44	sim	2.78

minha_tabela <- table(Questionario_Estresse$Estresse,Questionario_Estresse$Trabalha) %>% 
  prop.table(1) %>% round(2) %>% data.frame() 

minha_tabela <- minha_tabela %>% rename(Estresse=Var1,Trabalha=Var2,Percentual=Freq)

minha_tabela %>%
  flextable() %>% #theme_vader()
  theme_vader()

Estresse	Trabalha	Percentual
12	não	1.00
13	não	0.50
15	não	0.00
16	não	0.33
17	não	1.00
18	não	0.00
19	não	1.00
20	não	0.60
21	não	0.60
22	não	0.50
23	não	1.00
24	não	0.75
25	não	0.50
26	não	0.38
27	não	0.67
28	não	0.50
29	não	0.75
30	não	0.67
31	não	0.80
32	não	0.75
33	não	0.80
34	não	0.67
35	não	0.67
36	não	0.00
37	não	0.67
38	não	0.67
39	não	0.00
40	não	0.00
41	não	0.50
42	não	1.00
44	não	0.50
12	sim	0.00
13	sim	0.50
15	sim	1.00
16	sim	0.67
17	sim	0.00
18	sim	1.00
19	sim	0.00
20	sim	0.40
21	sim	0.40
22	sim	0.50
23	sim	0.00
24	sim	0.25
25	sim	0.50
26	sim	0.62
27	sim	0.33
28	sim	0.50
29	sim	0.25
30	sim	0.33
31	sim	0.20
32	sim	0.25
33	sim	0.20
34	sim	0.33
35	sim	0.33
36	sim	1.00
37	sim	0.33
38	sim	0.33
39	sim	1.00
40	sim	1.00
41	sim	0.50
42	sim	0.00
44	sim	0.50

tabela1 <- table(Questionario_Estresse$Estresse,Questionario_Estresse$Trabalha)

#Gráfico Tabela 1

barplot(tabela1,beside=T, col=c("green","yellow"),
                        main="Gráfico 1 - Relação Estresse/ Trabalho")

Primeiro, importei a base de dados do Excel; Após isso, transformei uma variavel quantitativa em qualitativa;Posteriormente,fiz uma tabela com números absolutos;Em seguida, elaborei uma tabela de proporção usando o flextable;Por fim, criei um gráfico usando o barplot.

Diante da hipotese formulada, a qual pessoas que trabalham tem niveis de estresse maiores, o constatado é que isso não se verifica.Pelo contrário, foi verificado que as pessoas que não trabalham são mais estressadas.

Duas variáveis qualitativas

NATHALIA PINHEIRO

2022-05-28