Carregamento da Base de Dados

library(readxl)
Familias <- read_excel("C:/Users/berna_y/Documents/#Mestrado UFF/1º Período/Estatística Aplicada à Engenharia/Base_de_dados-master/Familias.xls")

Análise da Base de Dados

head(Familias)

## # A tibble: 6 × 6
##   familia local       p.a.p   instr                tam renda
##     <dbl> <chr>       <chr>   <chr>              <dbl> <dbl>
## 1       1 Monte Verde Não usa Ensino médio           4  10.3
## 2       2 Monte Verde Não usa Ensino médio           4  15.4
## 3       3 Monte Verde Usa     Ensino fundamental     4   9.6
## 4       4 Monte Verde Não usa Ensino fundamental     5   5.5
## 5       5 Monte Verde Usa     Ensino médio           4   9  
## 6       6 Monte Verde Usa     Sem Instrução          1   2.4

str(Familias)

## tibble [120 × 6] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ familia: num [1:120] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ local  : chr [1:120] "Monte Verde" "Monte Verde" "Monte Verde" "Monte Verde" ...
##  $ p.a.p  : chr [1:120] "Não usa" "Não usa" "Usa" "Não usa" ...
##  $ instr  : chr [1:120] "Ensino médio" "Ensino médio" "Ensino fundamental" "Ensino fundamental" ...
##  $ tam    : num [1:120] 4 4 4 5 4 1 2 3 6 4 ...
##  $ renda  : num [1:120] 10.3 15.4 9.6 5.5 9 2.4 4.1 8.4 10.3 4.6 ...

Tratamento dos Dados

Não foi necessário realizar o tratamento dos dados.

Análise da Dependência da Variável Local na utilização do Programa de Alimentação Popular

tabela_local = table(Familias$p.a.p,Familias$local)
tabela_local

##          
##           Encosta do Morro Monte Verde Parque da Figueira
##   Não usa               12          18                 12
##   Usa                   25          22                 31

prop.table(tabela_local,margin = 1)

##          
##           Encosta do Morro Monte Verde Parque da Figueira
##   Não usa        0.2857143   0.4285714          0.2857143
##   Usa            0.3205128   0.2820513          0.3974359

prop.table(tabela_local,margin = 2)

##          
##           Encosta do Morro Monte Verde Parque da Figueira
##   Não usa        0.3243243   0.4500000          0.2790698
##   Usa            0.6756757   0.5500000          0.7209302

round(prop.table(table(Familias$local,Familias$p.a.p),margin = 1)*100,2)

##                     
##                      Não usa   Usa
##   Encosta do Morro     32.43 67.57
##   Monte Verde          45.00 55.00
##   Parque da Figueira   27.91 72.09

Gráfico de Barras - Utilização do P.A.P. de acordo com o Local

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

Familias %>% select(p.a.p,local) %>% table() %>% prop.table(1) %>% round(2)*100

##          local
## p.a.p     Encosta do Morro Monte Verde Parque da Figueira
##   Não usa               29          43                 29
##   Usa                   32          28                 40

Familias %>% select(p.a.p,local) %>% table() %>% barplot(beside = TRUE,
                                                            col = c("orange","skyblue"),
                                                            main = "Gráfico 1 - Participação no P.A.P. por Local",
                                                            xlab = "Local",
                                                            ylab = "Quantidade",
                                                            legend.text = rownames(tabela_local))

Tabela - Utilização do P.A.P. de acordo com o Local

library(janitor)

## 
## Attaching package: 'janitor'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     chisq.test, fisher.test

library(flextable)

Familias %>% tabyl(local, p.a.p) %>%
 flextable() %>% 
  theme_tron()

local	Não usa	Usa
Encosta do Morro	12	25
Monte Verde	18	22
Parque da Figueira	12	31

  #theme_vader()
  #theme_zebra()

Tabela de Proporções - Utilização do P.A.P. de acordo com o Local

Familias %>% tabyl(local, p.a.p) %>%
  adorn_percentages("row") %>%
  adorn_pct_formatting(digits = 2) %>%
  adorn_ns() %>% flextable() %>% 
  #theme_tron()
  theme_vader()

local	Não usa	Usa
Encosta do Morro	32.43% (12)	67.57% (25)
Monte Verde	45.00% (18)	55.00% (22)
Parque da Figueira	27.91% (12)	72.09% (31)

  #theme_zebra()

Conclusão

A partir do carregamento da base de dados observou-se que esta se tratava de uma pesquisa de dados de familías de acordo com as variáveis local, grau de instrução, tamanho, renda familiar e se utiliza ou não o programa de alimentação popular. Na sequência, escolheu-se analisar a dependência da variável “local” na utilização do Programa de Alimentação Popular. Nesse sentido, a variável dependente seria adesão ao programa e a variável independente o local das famílias.

A partir da análise dos dados, foram elaborados um gráfico de barras, uma tabela de quantidades e uma tabela de proporções, e verificou-se que:

Dos 37 moradores de Encosta do Morro, 25 utilizam o programa e 12 não utilizam;
Dos 40 moradores de Monte Verde, 22 utilizam o programa e 18 não utilizam;
Dos 43 moradores de Parque da Figueira, 31 utilizam o programa e 12 não utilizam;

Dessa forma, conclui-se que nos 3 locais pesquisados a maior parte dos moradores utiliza o Programa de Alimentação Popular, com uma proporção de utilização maior dentre os moradores de Parque da Figueira (72,09%), seguidos por Encosta do Morro (67,57%) e, por fim, Monte Verde (55,00%).

Bibliografia

R Core Team (2022). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/.

Atividade 04 - Análise de Duas Variáveis Qualitativas

Bernardo Quinet Barra

2022-10-01