Metrado André Gomes Hozumi - UFF-RJ
André Hozumi
10/10/2022
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(readxl)
Mestrado_maceio <- read_excel("../Base_de_dados-master/Maceio.xlsx")knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(kableExtra)
library(dplyr)
library(flextable)Idade dos pesquisados
boxplot(Mestrado_maceio$idade, col ='blue',
main="Média de Idade",
ylim=c(0,60),
horizontal = TRUE,
xlab="idade")
mean(Mestrado_maceio$idade)[1] 41.19708Conclusão: A média de idade da pesquisa foi de 41 anos.
Frequência de uso
tabelafrequencia<- table(Mestrado_maceio$frequencia)
pie(tabelafrequencia,col = c("darkblue", "darkgreen","pink") ,main = "Gráfico 1 - Frequência")
round(prop.table(tabelafrequencia)*100,2)
esporadicamente frequente nunca_uso
23.36 45.26 31.39 Conclusão: A frequência de utilização da Estação Jaraguá pelos pesquisados foi aproximadamente de : Frequentemente: 23% Esporadicamente: 45% Nunca uso: 32%
Gênero dos pesquisados
tabelagenero<- table(Mestrado_maceio$genero)
pie(tabelagenero,col = c("darkblue", "darkgreen","pink") ,main = "Gráfico 2 - Gênero")
round(prop.table(tabelagenero)*100,2)
f m
42.34 57.66 Conclusão: Das pessoas pesquisadas 42% eram mulheres e 58% homens.
Melhoria para a região?
tabelaregiao<- table(Mestrado_maceio$regiao)
pie(tabelaregiao,col = c("darkblue", "darkgreen","pink") ,main = "Gráfico 2 - Melhora na região")
round(prop.table(tabelaregiao)*100,2)
Melhorou a região Não melhorou a região
99.27 0.73 Conclusão: Pode-se observar através dos gráficos que a grande maiores dos pesquisados acreditam que houve melhorias para a região (99%).
Melhorou o acesso à região?
tabelaacesso<- table(Mestrado_maceio$acesso)
pie(tabelaacesso,col = c("darkblue", "darkgreen","pink") ,main = "Gráfico 2 - Melhora no acesso à região")
round(prop.table(tabelaacesso)*100,2)
nao sim
0.73 99.27 Conclusão: 99% das pessoas acreditam que o acesso melhorou da população.
Melhorou a Mobilidade Urbana?
tabelamobilidade<- table(Mestrado_maceio$mobilidade)
pie(tabelamobilidade,col = c("darkblue", "darkgreen","pink") ,main = "Gráfico 2 - Melhorou a mobilidade")
round(prop.table(tabelamobilidade)*100,2)
nao sim
0.73 99.27 Conclusão: Observa-se que 99% das pessoas pesquisas acreditam que melhorou a Mobilidade Urbana na região.
Melhoria para a vida diária da população?
tabelavidadiaria<- table(Mestrado_maceio$vidadiaria)
pie(tabelavidadiaria,col = c("darkblue", "darkgreen","pink") ,main = "Gráfico 2 - Melhoria da Vida diária")
round(prop.table(tabelavidadiaria)*100,2)
Mudou minha vida diária Não mudou
75.18 24.82 Conclusão: 75% dos pesquisados acreditam que melhorou sua vida diária. Enquanto 25% respondeu que não melhorou.
Teve redução da violência?
tabelaviolencia<- table(Mestrado_maceio$violencia)
pie(tabelaviolencia,col = c("darkblue", "darkgreen","pink") ,main = "Gráfico 2 - Melhoria a Violência")
round(prop.table(tabelaviolencia)*100,2)
Diminuiu a violência Não diminuiu
72.26 27.74 Conclusão: 72% das pessoas pesquisadas acreditam que melhorou a violência da região por conta da criação da estação, quando 28% acredita que continua violento o bairro.
Houve valorização dos serviços da região?
tabelaservicos<- table(Mestrado_maceio$servicos)
pie(tabelaservicos,col = c("darkblue", "darkgreen","pink") ,main = "Gráfico 2 - Melhoraram os serviços")
round(prop.table(tabelaservicos)*100,2)
Melhorou os serviços Não melhorou
93.43 6.57 Conclusão: Das pessoas pesquisadas, 93% acredita que com a criação da estação, os serviços da região melhoraram, contra 7% que acredita que não melhoraram os serviços prestados.
Houve valorização imobiliária?
tabelaimovel<- table(Mestrado_maceio$imovel)
pie(tabelaimovel,col = c("darkblue", "darkgreen","pink") ,main = "Gráfico 2 - Valorizou os imóveis")
round(prop.table(tabelaimovel)*100,2)
Não valorizou Valorizou os imóveis
1.46 98.54 Conclusão: 99% das pessoas acreditam que houve uma valorização imobiliária por conta da criação da estação de trem.
Frequência x Melhorou a vida diária
Tabela_frequencia_vidadiaria <- Mestrado_maceio %>% select(frequencia,vidadiaria) %>%
table() %>%
prop.table(1) %>%
round(4)*100
barplot(Tabela_frequencia_vidadiaria, main = "Frequência x Vida Diária",
col=c("red","blue","pink"),
beside=TRUE,
legend.text=TRUE,ylim = c(0,100))
Tabela_frequencia_vidadiaria vidadiaria
frequencia Mudou minha vida diária Não mudou
esporadicamente 81.25 18.75
frequente 96.77 3.23
nunca_uso 39.53 60.47Conclusão: Pode-se observar que para a maioria dos usuários (96%) que usam frequentemente a estação, acreditam que melhorou sua vida diária. Dos que usam esporadicamente, 81% acredita que melhorou na sua vida diária e 19% acredita que não ocorreram grandes mudanças. Apesar de terem entrevistados que nunca utilizam a estação, 30% acredita, por mais que não utilizem, que a estação melhorou a vida diária deles.
Melhorou região x Melhora a Violência
Tabela_regiao_violencia<- Mestrado_maceio %>% select(regiao,violencia) %>%
table() %>%
prop.table(1) %>%
round(4)*100
bp<- barplot(Tabela_regiao_violencia, main = "Melhoria na região x Melhora da Violência",
col=c("red","blue"),
beside=TRUE,
legend.text=TRUE,ylim = c(0,100),
args.legend = list(x = "topright", bty = "n"))
tabela_regiao_vidadiaria<-table(Mestrado_maceio$regiao,Mestrado_maceio$violencia)
mosaicplot(tabela_regiao_vidadiaria,las = 1,main = "Melhora na Região x Melhora na Violência",
color=c("blue","red"))
Tabela_regiao_violencia violencia
regiao Diminuiu a violência Não diminuiu
Melhorou a região 72.06 27.94
Não melhorou a região 100.00 0.00Conclusão: Pode-se concluir que 72% das pessoas que acreditam que houve melhoria na região, também concordam que diminuiu a violência, enquanto 28% acredita que não ocorreu grandes mudanças na questão da violência local.
Melhorou região x Melhora a vida diária
Tabela_regiao_vidadiaria<- Mestrado_maceio %>% select(regiao,vidadiaria) %>%
table() %>%
prop.table(1) %>%
round(4)*100
bp<- barplot(Tabela_regiao_vidadiaria, main = "Melhoria na região x Melhora da Vida diária",
col=c("red","blue"),
beside=TRUE,
legend.text=TRUE,ylim = c(0,100),
args.legend = list(x = "topright", bty = "n", inset=c(0.3, 0)))
tabela_regiao_vidadiaria<-table(Mestrado_maceio$regiao,Mestrado_maceio$vidadiaria)
mosaicplot(tabela_regiao_vidadiaria,las = 1,main = "Melhora na Região x Melhora na Vida diária",
color=c("blue","red"))
Tabela_regiao_vidadiaria vidadiaria
regiao Mudou minha vida diária Não mudou
Melhorou a região 75.74 24.26
Não melhorou a região 0.00 100.00Conclusão: 76% da população que respondeu que houve melhora para a região,também acredtia que melhorou sua vida diária. Contudo 25% das pessoas responderam que houve melhoria, acreditam que para sua vida diária não houve mudança.
Melhorou região x Melhoraram os serviços
Tabela_regiao_servicos<- Mestrado_maceio %>% select(regiao,servicos) %>%
table() %>%
prop.table(1) %>%
round(4)*100
bp<- barplot(Tabela_regiao_servicos, main = "Melhoria na região x Melhora dos Serviços da Região",
col=c("red","blue"),
beside=TRUE,
legend.text=TRUE,ylim = c(0,100),
args.legend = list(x = "topright", bty = "n", inset=c(0.3, 0)))
tabela_regiao_servicos<-table(Mestrado_maceio$regiao,Mestrado_maceio$servicos)
mosaicplot(tabela_regiao_servicos,las = 1,main = "Melhora na Região x Melhora nos Serviços",
color=c("blue","red"))
Tabela_regiao_servicos servicos
regiao Melhorou os serviços Não melhorou
Melhorou a região 94.12 5.88
Não melhorou a região 0.00 100.00Conclusão: Pode-se analisar através dos gráficos que 94% da população que acredita que foi bom para a região a criação da estação, acredita que houve melhorias nos serviços prestados.
Melhorou região x Valorizou os imóveis
Tabela_regiao_imoveis<- Mestrado_maceio %>% select(regiao,imovel) %>%
table() %>%
prop.table(1) %>%
round(4)*100
bp<- barplot(Tabela_regiao_imoveis, main = "Melhoria na região x Melhorou regiao x Valorização imobiliária",
col=c("red","blue"),
beside=TRUE,
legend.text=TRUE,ylim = c(0,100),
args.legend = list(x = "topright", bty = "n", inset=c(0.6, 0)))
tabela_regiao_imoveis<-table(Mestrado_maceio$regiao,Mestrado_maceio$imovel)
mosaicplot(tabela_regiao_imoveis,las = 1,main = "Melhora na Região x Valorização Imobiliária",
color=c("blue","red"))
Tabela_regiao_imoveis imovel
regiao Não valorizou Valorizou os imóveis
Melhorou a região 1.47 98.53
Não melhorou a região 0.00 100.00Conclusão: 98% que acredita que melhorou a região por conta da estação também acredita que houve valorização dos imóveis locais.