Atividade 5

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Cruzamento de variável qualitativa e variável quantitativa

………………………………..

library(readxl)
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)
library(ggplot2)
library(ggthemes)
library(grid)
library(kableExtra)

## 
## Attaching package: 'kableExtra'

## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     group_rows

1. Carregar base de dados

Quest_Estresse <- read_excel("C:/Users/Kelly Grigorio/Desktop/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls")

2. 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")


Quest_Estresse$Namorado_a <- ifelse(Quest_Estresse$Namorado_a==1,"sim","não")


Quest_Estresse$Mora_pais <- ifelse(Quest_Estresse$Mora_pais==1,"sim","não")


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

3. Minímo, Média, Mediana, Desvio-Padrão e Máximo

Quest_Estresse %>% select(Horas_estudo,Turma) %>%
  group_by(Turma) %>%
  summarise(
    Minimo=min(Horas_estudo),
    Mediana=median(Horas_estudo),
    Media=round(mean(Horas_estudo),1),
    Desvio_Padrao=round(sd(Horas_estudo),1),
    Maximo=max(Horas_estudo)) %>%
  kable(booktabs = TRUE) %>%
  kable_styling(font_size = 15)

Turma	Minimo	Mediana	Media	Desvio_Padrao	Maximo
2007_2	20	30	31.8	9.7	60
2008_1	26	33	33.8	4.8	44
2008_2	19	26	27.0	5.2	36

4. Boxplot

teste = ggplot(data = Quest_Estresse, aes(y = Horas_estudo, x = Turma, colors = Turma))+ geom_boxplot()
teste1 = ggplot(Quest_Estresse, aes(y = Horas_estudo, x = Turma))+ geom_boxplot(aes(fill=Turma))

ggplot(data = Quest_Estresse, aes(y = Horas_estudo, x = Turma))+
  geom_boxplot(aes(fill = Turma))+
  theme_stata()+
  scale_colour_stata()

5. Relatório

O intuito do presente trabalho é avaliar as horas de estudo dedicadas de 3 turmas, sendo elas, 2007_2, 2008_1 e 2008_2. Pelo boxplot, conseguimos perceber que cada uma das três turmas tem um comportamento distinto.

O boxplot da turma 2007_2 mostra dois outliers indicando que dois alunos estão bem distante do padrão da turma e gerando um desvio padrão alto, mesmo com a média e a mediana sendo próxima das outras turmas.

O boxplot da turma 2008_1 está um pouco mais alto que os outros, se eliminarmos os outliers é possível afirmar que esta turma tem maior mínimo, mediana, média e máximo de horas estudadas, com um desvio padrão baixo.

O boxplot da turma 2008_2 é mais achatado, indicando uma baixa variabilidade. Ele está posicionado na parte inferior do gráfico, ou seja, possui valores baixos.

Sendo assim, a turma 2008_1 é a que possui maior média de horas de estudos.