library(readxl)
library(flextable)
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
library(readr)
Escola_Oliveira <- read_delim("C:\\Users\\Pedro Cavadas\\Desktop\\Base_de_dados-master\\Escola_Oliveira_p_Livro_DMQ.csv", delim = ";", escape_double = FALSE, locale = locale(encoding = "WINDOWS-1252"), trim_ws = TRUE)
## Rows: 420 Columns: 9
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ";"
## chr (1): anos_trabalho
## dbl (8): id, grau_pagamento, sexo, raca, casado, idade, desempenho, salario
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
View(Escola_Oliveira)
plot(Escola_Oliveira$idade,Escola_Oliveira$desempenho,pch=19,col="green",
main = "Diagrama de dispersão da relação entre a idade e o desempenho",
xlab = "Idade",
ylab = "Desempenho",
abline(lsfit(Escola_Oliveira$idade,Escola_Oliveira$desempenho),col="black"))
## Warning in lsfit(Escola_Oliveira$idade, Escola_Oliveira$desempenho): 3 missing
## values deleted
# Coeficiente de relação
cor(Escola_Oliveira$idade, Escola_Oliveira$desempenho, use = "complete.obs")
## [1] 0.09219883
Nesta atividade, deicidi analisar as variáveis idade e desempenho. O questionamento a ser avaliado seria se o desempenho de alguém aumenta conforme sua idade.
No diagrama de dispersão, podemos observar uma correlação linear positiva fraca visto que mesmo a idade variando de 20 a 45 anos, o desempenho das pessoas se manteve entre 5,5 e 7.
Isso se confirma quando avaliamos o coeficiente de correlação de 0,09, que é considerado baixo se tivermos como métrica os valores acima de 0,5 considerados como fortes.