Aula_4

R Markdown

Este é o meu relatório de Estatística de 27 de outubro de 2022.`

Esse é o meu segundo texto no R.

Essa é outra frase do R.

load("C:/Users/wandr/OneDrive/Documentos/ENEM_UNIRIO/2022.2/R/Base_de_dados-master/Titanic.RData")
data.frame(head(Titanic))

##     Classe  Idade      Sexo Sobreviveu
## 1 Primeira adulto Masculino Sobreviveu
## 2 Primeira adulto Masculino Sobreviveu
## 3 Primeira adulto Masculino Sobreviveu
## 4 Primeira adulto Masculino Sobreviveu
## 5 Primeira adulto Masculino Sobreviveu
## 6 Primeira adulto Masculino Sobreviveu

HIPÓTESES

#Teve uma desigualdade da sobrevivência #Mulheres e crianças primeiro

VARIÁVEIS

#Variável resposta (explicada ou endógena) - Sobreviveu #Variáveis explicativas (preditores lineares, exógena) - Sexo, Idade e Classe

ANÁLISE DE DADOS ——————————————-

#Duas variáveis quantitativas

tabela_sexo=table(Titanic$Sexo,Titanic$Sobreviveu)
tabela_sexo

##            
##             Não sobreviveu Sobreviveu
##   Feminino             126        344
##   Masculino           1364        366

tabela_idade=table(Titanic$Idade,Titanic$Sobreviveu)
tabela_idade

##          
##           Não sobreviveu Sobreviveu
##   criança             52         57
##   adulto            1438        653

tabela_Classe=table(Titanic$Classe,Titanic$Sobreviveu)
tabela_Classe

##                   
##                    Não sobreviveu Sobreviveu
##   Tripula\xe7\xe3o            673        212
##   Primeira                    122        202
##   Segunda                     167        118
##   Terceira                    528        178

Tabela_Classe=table(Titanic$Classe)
Tabela_Classe

## 
## Tripula\xe7\xe3o         Primeira          Segunda         Terceira 
##              885              324              285              706

Titanic$Classe = gsub("Tripula\xe7\xe3o","Tripulacao",Titanic$Classe)

tabela_tripulacao=table(Titanic$Classe,Titanic$Sobreviveu)
tabela_tripulacao

##             
##              Não sobreviveu Sobreviveu
##   Primeira              122        202
##   Segunda               167        118
##   Terceira              528        178
##   Tripulacao            673        212

#Tabela de proporção da linha (1) para a variável sexo

prop.table(tabela_sexo,1)

##            
##             Não sobreviveu Sobreviveu
##   Feminino       0.2680851  0.7319149
##   Masculino      0.7884393  0.2115607

round(prop.table(tabela_sexo,1)*100,2)

##            
##             Não sobreviveu Sobreviveu
##   Feminino           26.81      73.19
##   Masculino          78.84      21.16

#Interpretação: Dado que é feminino, 73% sobreviveu e 27% não sobreviveu

#Interpretação: Dado que é masculino, 21% sobreviveu e 78% não sobreviveu

#Tabela de proporção da coluna (2)

prop.table(tabela_sexo,2)

##            
##             Não sobreviveu Sobreviveu
##   Feminino      0.08456376 0.48450704
##   Masculino     0.91543624 0.51549296

round(prop.table(tabela_sexo,2)*100,2)

##            
##             Não sobreviveu Sobreviveu
##   Feminino            8.46      48.45
##   Masculino          91.54      51.55

Vou colocar a tabela com o tema Tron_Legacy

#Criação de tabela gráfica

#Foi necessário instalar os pacotes janitor e flextable e depois mandar rodar as bibliotecas

library(janitor)

## 
## Attaching package: 'janitor'

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

```r
Titanic%>%tabyl(Classe,Sobreviveu)

##      Classe Não sobreviveu Sobreviveu
##    Primeira            122        202
##     Segunda            167        118
##    Terceira            528        178
##  Tripulacao            673        212

library(flextable)

Titanic %>% tabyl(Classe,Sobreviveu) %>% flextable()%>%theme_vader()

Titanic %>% tabyl(Classe,Sobreviveu) %>% flextable()%>%theme_tron_legacy()

#Por linha

#Para Classe

Titanic %>% tabyl(Classe,Sobreviveu) %>% adorn_percentages("row") %>%
  adorn_pct_formatting(digits = 2) %>%
  flextable()%>% theme_tron_legacy()

#Para Idade

Titanic %>% tabyl(Idade,Sobreviveu) %>% adorn_percentages("row") %>%
  adorn_pct_formatting(digits = 2) %>%
  flextable()%>% theme_tron_legacy()

#Para sexo

Titanic %>% tabyl(Sexo,Sobreviveu) %>% adorn_percentages("row") %>%
  adorn_pct_formatting(digits = 2) %>%
  flextable()%>% theme_tron_legacy()

#Criando gráficos

#Gráfico empilhado

barplot(tabela_sexo)

barplot(tabela_Classe)

#Gráfico Lado a Lado

barplot(tabela_Classe,beside = TRUE)

#Instalar o pacote RColorBrewer e carregar a biblioteca para utilizar outra paleta de cores

#Paleta de cores brewer

library(RColorBrewer)
COR = brewer.pal(4,"Blues")
COR

## [1] "#EFF3FF" "#BDD7E7" "#6BAED6" "#2171B5"

barplot(tabela_Classe,beside = TRUE,col = COR)

COR = brewer.pal(4,"Dark2")
barplot(tabela_Classe,beside = TRUE,col = COR)