Atividade 7

Carregar Base de Dados e Pacotes

library(readxl)
gujarati <- read_excel("C:/Users/55219/Desktop/Base_de_dados-master/gujarati_empresa_tecnologia.xlsx", 
                       col_types = c("text", "numeric", "text", 
                                     "text", "text", "numeric"))
View(gujarati)


library(dplyr)
library(ggplot2)

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.2.1

library(flextable)
library(ggthemes)

## Warning: package 'ggthemes' was built under R version 4.2.1

Renomeando as Variáveis

gujarati$Educ <- ifelse(gujarati$Educ==1,"Ensino medio completo","Graduação completa")
gujarati$Posg <- ifelse(gujarati$Posg ==0,"Sem título de pós-graduação","Algum título de pós-graduação")
gujarati$Adm <- ifelse(gujarati$Adm == 0,"Não exerce cargo administrativo","Exerce cargo administrativo")

Atividade 1

Quantas pessoas com graduação completa existem na empresa Gujarati?

table(gujarati$Educ) %>% data.frame %>%
  rename(Graduação= Var1,Total= Freq) %>% 
  flextable() %>% flextable::theme_zebra()

head(gujarati)  

## # A tibble: 6 × 6
##   id      Exp Educ               Posg                          Adm       Salario
##   <chr> <dbl> <chr>              <chr>                         <chr>       <dbl>
## 1 1         1 Graduação completa Sem título de pós-graduação   Exerce c…   1388.
## 2 2         1 Graduação completa Algum título de pós-graduação Não exer…   1161.
## 3 3         1 Graduação completa Algum título de pós-graduação Exerce c…   1870.
## 4 4         1 Graduação completa Sem título de pós-graduação   Não exer…   1128.
## 5 5         1 Graduação completa Algum título de pós-graduação Não exer…   1177.
## 6 6         2 Graduação completa Sem título de pós-graduação   Exerce c…   2087.

Resposta: Existem 34 pessoas com a graduação completa na empresa

Atividade 2

Qual é o salário mais baixo da empresa? Qual a escolaridade dessa pessoa? Qual a experiência?

table(gujarati$Salario,gujarati$Educ,gujarati$Exp) %>% 
  data.frame %>% 
  rename(Salário= Var1,Escolaridade= Var2,Experiência= Var3,Total= Freq) %>% 
  flextable() %>% flextable::theme_zebra()

Resposta: O salário mais baixo ´de de R$1053,50 reais, possuindo apenas o ensimo médio completo e com 1 ano de experiência

Atividade 3

Qual a proporção de pessoas com pós-graduação na empresa Gujarati?

tabela_1 <- table(gujarati$Posg) 
tabela_1   

## 
## Algum título de pós-graduação   Sem título de pós-graduação 
##                            14                            32

table(gujarati$Posg) %>% 
  prop.table() %>% 
  round(2) %>% 
  data.frame() %>%
  rename(Graduação= Var1,Total= Freq) %>% 
  flextable() %>% flextable::theme_zebra() 

barplot(tabela_1,col= c("#857241","#17777a"),
        main = "Proporção de pessoas com pós-graduação na empresa")

Resposta: 30% das pessoas possuem pós-graduação na empresa, e por consequência, 70% não possuem.

Atividade 4

Qual a proporção de pessoas com pós-graduação exercendo cargos administrativos na empresa Gujarati?

tabela_2 <- table(gujarati$Posg,gujarati$Adm)
tabela_2

##                                
##                                 Exerce cargo administrativo
##   Algum título de pós-graduação                           9
##   Sem título de pós-graduação                            11
##                                
##                                 Não exerce cargo administrativo
##   Algum título de pós-graduação                               5
##   Sem título de pós-graduação                                21

table(gujarati$Posg,gujarati$Adm) %>% prop.table() %>% round(2) %>% 
  data.frame() %>% 
  rename(Graduação= Var1,Cargo= Var2,Total= Freq) %>% 
  flextable() %>% flextable::theme_zebra()

Gráfico de proporção de pessoas com pós-graduação ecercendo cargos administrativos:

barplot(tabela_2,col= c("#509963","#7d5380"))

Resposta: 20% das pessoas com pós-graduação exercem cargod administrativos.

Atividade 5

Qual o impacto da escolaridade no salário?

gujarati %>% select(Salario,Educ) %>% 
  group_by(Educ) %>% 
  summarise(
    Mínimo= min(Salario), 
    Mediana= median(Salario),
    Média= round(mean(Salario),2), 
      Desvio_Padrao= round(sd(Salario),2),
    Máximo= max(Salario)) %>% 
  flextable() %>% flextable::theme_zebra()

boxplot(Salario ~ Educ, 
        data = gujarati,
        col= c("#d4c050","#255c23"),
        main="Impacto da escolaridade no salário",
        xlab ="Escolaridade",
        ylab ="Salário")

Resposta: Ao observar a tabela e fazer a interpretação do gráfico, é possível compreender que

aqueles que possuem uma graduação completa tendem a possuir uma média salarial maior do que

aqueles que só possuem o ensino médio completo.

Atividade 6

O fato de ter um cargo administrativo influência no salário?

gujarati %>% select(Salario,Adm) %>% 
  group_by(Adm) %>% 
  summarise(
    Mínimo= min(Salario),
    Mediana= median(Salario),
    Média= mean(Salario),
      Desvio_Padrao= round(sd(Salario),2),
    Máximo= max(Salario)) %>%  
  flextable() %>% flextable::theme_zebra()

boxplot(Salario ~ Adm,
        data = gujarati,
        col= c("#2b484d","#421942"),
        main="Impacto de ter um cargo administrativo no salário",
        xlab = "Cargo administrativo",
        ylab = "Salário")

Resposta: Sim, o fato de ter um cargo adminsitrativo influência no salário. Pois, a partir

do gráfico e da tabela, observa-se que aqueles que exercem um cargo administrativo, tendem

a possuir um maior salário.

Atividade 7

Qual o impacto da experiência no salário?

gujarati %>% select(Salario,Exp) %>%
  group_by(Exp) %>%
  summarise(
    Mínimo= min(Salario),
    Mediana= median(Salario),            
    Média= mean(Salario),              
    Desvio_Padrao= round(sd(Salario),2),  
    Máximo= max(Salario)) %>% 
 flextable() %>% flextable::theme_zebra()

plot(gujarati$Exp,gujarati$Salario,pch=1,col="#ab1b20",
     main ="Impacto da experiência no slário",xlab = "Experiência",
     ylab ="Salário")

abline(lsfit(gujarati$Exp,gujarati$Salario),
       col="#3a4dc9",lwd=1,lty=1)

Resposta: Os funcionários que possuem mais experiência tendem a possuir um salário maior.

Porém, a empresa possui mais funcionários com um menor tempo de exeperiência.

Atividade 8

Seria possível criar uma nova variável com base na escolaridade? Faça uma nova variável com base na codificação abaixo:

Nova classificação:

UNIV = “ensino médio” (se Educ=1)

UNIV = “ensino superior” (se Educ=2 ou Educ=3)

gujarati <- read_excel("C:/Users/55219/Desktop/Base_de_dados-master/gujarati_empresa_tecnologia.xlsx", 
                       col_types = c("text", "numeric", "text", 
                                     "text", "text", "numeric"))
gujarati["Univ"] <- gujarati$Educ

gujarati$Univ <- ifelse(gujarati$Univ==1,"Ensino Médio",
                        ifelse(gujarati$Univ==2,"Ensino Superior","Ensino Superior"))

gujarati$Educ <- ifelse(gujarati$Educ==1,"Ensino medio completo","Graduação completa")
gujarati$Posg <- ifelse(gujarati$Posg ==0,"Sem título de pós-graduação","Algum título de pós-graduação")
gujarati$Adm <- ifelse(gujarati$Adm == 0,"Não exerce cargo administrativo","Exerce cargo administrativo")

Atividade 9

Existe algum efeito no salário da interação do fato da pessoa estar em cargo administrativo (atividade meio)

ou não (atividade fim da empresa) com a educação?

Atividade 10

Faça a transformação da experiência em três faixas de experiência.

1.menor que 5 anos = “pouca experiência”

2.entre 6 e 10 anos = “média experiência”

3.maior que 11 anos = “muita experiência”

gujarati["Exp.2"] <- gujarati$Exp

gujarati$Exp.2 <- ifelse(gujarati$Exp.2<=5,"Pouca experiência",
                         ifelse(gujarati$Exp.2>=11,"Muita experiência","Média experiência"))

gujarati$Univ <- ifelse(gujarati$Univ==1,"Ensino Médio",
                        ifelse(gujarati$Univ==2,"Ensino Superior","Ensino Superior"))

gujarati$Educ <- ifelse(gujarati$Educ==1,"Ensino medio completo","Graduação completa")
gujarati$Posg <- ifelse(gujarati$Posg ==0,"Sem título de pós-graduação","Algum título de pós-graduação")
gujarati$Adm <- ifelse(gujarati$Adm == 0,"Não exerce cargo administrativo","Exerce cargo administrativo")

Atividade 11

Quantas pessoas estão em cada categoria dessa nova variável faixas de experiência ?

table(gujarati$Exp.2) %>% 
  data.frame() %>%
  rename(Experiência=Var1,Total=Freq) %>%
  flextable() %>% flextable::theme_zebra()

Resposta: Ambas as categorias,média experiência e muita experiência, possuem 13 pessoas.

Já a categoria relacionada à Muita experiência, possui 20 pessoas.

Atividade 12

Qual o salário médio, mediano e o desvio-padrão de cada categoria dessa nova variável faixas de experiência?

gujarati %>% select(Salario,Exp.2) %>%
  group_by(Exp.2) %>%
  summarise(
    Mínimo= min(Salario),
    Mediana= median(Salario),
    Média= round(mean(Salario),2),
    Desvio_Padrao= round(sd(Salario),2),
    Máximo= max(Salario)) %>% 
flextable() %>% flextable::theme_zebra()

Atividade 13

Existe algum efeito no salário da interação da (faixa de) experiência com a educação?

Atividade 14

Existe alguma forma de avaliar o impacto simultâneo das variáveis experiência, educação e cargo administrativo no salário?

Atividade 15

Você conseguria refazer e interpretar um dos gráficos abaixo?