#Verificando a correlação de duas variáveis quantitativas a partir do diagrama apresentado.

Base de dados:

Escola_Oliveira_p_Livro_DMQ <- read.csv2("~/Escola_Oliveira_p_Livro_DMQ.csv")

Retirando dados omitidos da Base de dados:

Escola_ = na.omit(Escola_Oliveira_p_Livro_DMQ)

Diagrama de dispersão

plot(Escola_$anos_trabalho,Escola_$salario,
     main = "Relação entre Anos de trabalho e Salário",
     xlab = "Anos de trabalho",
     ylab = "Salário")
abline(lsfit(Escola_$anos_trabalho,Escola_$salario),col="pink")

Coeficiente de correlação:

cor(Escola_$anos_trabalho,Escola_$salario)
## [1] 0.7465443

Interpretação:

Foram analisadas as variáveis quantitativas de anos de trabalho e salário, para verificar sua correlação, já que grande maioria das empresas aumenta o salário de acordo com os anos trabalhados no mesmo local, como forma de bonificação.

Para verificar as variáveis foram usados os comandos de retirar dados omitidos, o plot para produzir o diagrama e o abline para ver se era uma correlação positiva ou negativa, forte ou fraca.

Já com os comandos feitos, se chegou ao diagrama representativo e a correlação entre as variáveis teve percentual de 0.7465443.

Portanto, podemos perceber que é perceptível um grande aumento de salário de acordo com os anos trabalhados na empresa, sendo o diagrama de disperção positivo e forte.