INTRODUÇÃO

Neste trabalho temos o objetivo de traçar o perfil dos funcionários da secretária de turismo de sergipe. Na seção 2 descrevemos o universo de estudo e a forma como foram obtidos os dados. Na seção 3 apresentamos uma análise descritiva dos dados coletados e, por fim, na seção 4 e durante o decorrer do relátoiro tecemos e mostramos nossas conclusões sobre o problema abordado.

2-Materiais e métodos O universo de estudo é composto pelos funcionãrios da secretária de turismo da cidade, oferecida pela prefeitura. Foi aplicado uma pequena pesquisa durante um tempo e a aplicação possibilitou a obtenção de informações referentes às seguintes variáveis: 1-sexo 2-carga horaria 3-experiencia(tempo de trabalho) 4-remuneração Essas variáveis foram apresentadas através de tabelas e gráficos e avaliadas comrelação à medidas descritivas, tais como média, mediana,desvio padrão, coeficiente devariação, etc… com o objetivo de traçar o perfil dos funcionários.

3-Análise descritiva dos dados O conjunto de dados analisados consiste de informações de 40 funcionários obtidas da aplicação das pesquisas.nessa parte da análise veremos as Distribuições de frequência e gráficos das distribuições de frequencia das quatro variáveis selecionadas: Sexo: variável qualitativa nominal. Carga_horaria: variável qualitativa ordinal. Anos_completos: variável quantitativa discreta. Remuneracao: variável quantitativa contínua.

FREQUÊNCIA ABSOLUTA EM RELAÇÃO AO SEXO

table(dados$ Sexo) # FREQUÊNCIA ABSOLUTA EM RELAÇÃO AO SEXO DOS FUNCIONÁRIOS
## 
##  F  M 
## 27 13

FREQUÊNCIA RELATIVA EM RELAÇÃO AO SEXO

table (dados$Sexo)/sum(table(dados$Sexo)) ## FREQUÊNCIA RELATIVA EM RELAÇÃO AO SEXO DOS FUNCIONÁRIOS
## 
##     F     M 
## 0.675 0.325

GRAFICO

pie(table(dados$Sexo),col=c("pink","blue")) #grafico de setores

COM A AJUDA DO GRÁFICO E TODAS AS DEMONSTRAÇÕES, PERCEBEMOS A EXPRESSIVA PARTICIPAÇÃO FEMININA NO QUADRO DE FUNCIONÁRIOS ATIVOS aproximadamnete(68%).

FREQUÊNCIA ABSOLUTA EM RELAÇÃO A CARGA HORÁRIA

table(dados$Carga_horaria)#tabela de carga horaria
## 
## 30 HORAS SEMANAIS 40 HORAS SEMANAIS 
##                15                25

FREQUÊNCIA RELATIVA

table (dados$Carga_horaria)/sum(table(dados$Carga_horaria)) ## FREQUÊNCIA RELATIVA EM RELAÇÃO A CARGA HORÁRIA DOS FUNCIONÁRIOS
## 
## 30 HORAS SEMANAIS 40 HORAS SEMANAIS 
##             0.375             0.625

GRAFICO

pie(table(dados$Carga_horaria)) #grafico

QUANDO ANALISAMOS A CARGA HORÁRIA DOS FUNCIONÁRIOS, PERCEBEMOS EXPRESSIVAPARTICIPAÇÃO DO REGIME DE TRABALHO DE 40 HORAS.(62.5%).

FREQUÊNCIA RELATIVA EM RELAÇÃO AO TEMPO DE TRABALHO

table (dados$Anos_completos)/sum(table(dados$Anos_completos)) #frequência relativa em relação ao tempo de trabalho
## 
##     0     1     2     3     4 
## 0.325 0.375 0.175 0.075 0.050

GRAFICO E FREQUENCIA ABSOLUTA

table(dados$Anos_completos) # tempo experiencia dos funcionarios
## 
##  0  1  2  3  4 
## 13 15  7  3  2
barplot(table(dados$Anos_completos),xlab="Anos completos",ylab="Frequencia") # grafico de barras

QUANDO ANALISAMOS O TEMPO DE TRABALHO DO FUNCIONÁRIO NA EMPRESA, PERCEBE-SE A PREDOMINÃNCIA DE COLABORADORES COM ATÉ 1 ANO DE SERVIÇOS PRESTADOS NO CARGO(71%).E OBTEMOS A INFORMAÇÃO QUE O TRABALHADOR COM MAIOR TEMPO DE CARGO É 4 ANOS.

FREQUÊNCIAS EM RELAÇÃO A REMUNERAÇÃO

limites=c(0,1000,2000,3000,4000,5000,6000) # limites das classes
distfreq=cbind(table(cut(dados$Remuneracao,limites,right=T))) # frequencias absolutas
print(distfreq) # limites das classes em notacao cientifica
##               [,1]
## (0,1e+03]        6
## (1e+03,2e+03]   12
## (2e+03,3e+03]    4
## (3e+03,4e+03]    8
## (4e+03,5e+03]    3
## (5e+03,6e+03]    7
hist(dados$Remuneracao,xlab="Remuneração R$",ylab="Frequencia",main="") # histograma

MEDIA,MEDIANA,REMUNERAÇÃO MAXIMA E MININA

mean(dados$Remuneracao)#MEDIA
## [1] 2802.751
median(dados$Remuneracao)#MEDIANA
## [1] 2913.375
max(dados$Remuneracao)#REMUNERAÇÃO MAX
## [1] 5999.98
min(dados$Remuneracao)#REMUNERAÇÃO MIN
## [1] 415

Remuneração média igual a R$ 2802,75.

quantile(dados$Remuneracao,0.25)
##     25% 
## 1489.18
quantile(dados$Remuneracao,0.75)
##      75% 
## 3809.245

Metade dos servidores recebe remuneração entre R$ 1489,18 e R$3809,25

var(dados$Remuneracao)#VARIANCIA REMUNERAÇÃO
## [1] 2889757
library(e1071)
skewness(dados$Remuneracao) # analise do coeficiente de assimetria em relação a remuneração
## [1] 0.1994568
kurtosis(dados$Remuneracao) # analise coeficiente de curtose em relação a remuneração
## [1] -1.224255

Análise Exploratória de Dados - Boxplot EM RELAÇÃO A REMUNERAÇÃO

boxplot(dados$Remuneracao,ylab="R$")

Análise bivariada - Tabela de contingencia EM RELAÇÃO A CARGA HORÁRIA

table(dados$Sexo,dados$Carga_horaria)
##    
##     30 HORAS SEMANAIS 40 HORAS SEMANAIS
##   F                13                14
##   M                 2                11

Análise bivariada - Boxplots EM RELAÇÃO A REMUNERAÇÃO-SEXO E REMUNERAÇÃO - CARGA HORÁRIA

boxplot(dados$Remuneracao~dados$Sexo)

boxplot(dados$Remuneracao~dados$Carga_horaria)

#PRINCIPAIS CONCLUSÕES EM RELAÇÃO AOS PERFIS DOS SERVIDORES DA SECRETÁRIA DE TURISMO.

Expressiva participação feminina no quadro de funcionários ativos APROXIMADAMENTE(68%).

Expressiva participação do regime de trabalho de 40 horas (62,5%).

Predominância de funcionários com até 1 ano de experiência no cargo (70%). e que o maior tempo no cargo é de 4 anos.

Remuneração média igual a R$ 2802,75 e máxima igual a R$ 6000,00. e Metade dos servidores recebe remuneração entre R$ 1489,18 e R$ 3809,25.

“Baixa” dispersão das remunerações e tempos no cargo,e Fraca associação entre a remuneração e o tempo no cargo (correlação 0,29)

Boxplots indicam que não há discrepâncias entre as remunerações de homens e mulheres.

Boxplots indicam que as remunerações no regime de 40 horas semanais são significativamente superiores.

#PROBLEMAS INTERVALO DE CONFIANÇA

Os horarios semanais de uma semana de trabalho de 40 funcionários aleatórios foram registradas: 40, 35, 40, 35, 30, 25, 25, 25, 30, 40, 35, 35 , 35, 40, 20, 25, 25, 30, 40, 30, 20, 40, 35, 40, 25, 30, 40, 20, 15, 40, 10, 45 e 35. A população dessas pontuações é acredita-se que seja normalmente distribuído com desvio padrão de 6,8. Determine e interprete o intervalo de confiança de 95% e 99% da média da população.A partir dos dados, obtemos as seguintes informações:o tamanho da amostra é superior a 30 e o desvio padrão da população é conhecido. Portanto, o teste apropriado é o teste z. E a função a ser usada é z.test, isto é:

scores <- c(40, 35, 40, 35, 30, 25, 25, 25, 30, 40, 35, 35 , 35, 40, 20, 25, 25, 30, 40, 30, 20, 40, 35, 40, 25, 30, 40, 20, 15, 40, 10, 45,35)
BSDA::z.test(scores, sigma.x = 6.8)
## 
##  One-sample z-Test
## 
## data:  scores
## z = 26.496, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  29.04357 33.68370
## sample estimates:
## mean of x 
##  31.36364
BSDA::z.test(scores, sigma.x = 6.8, conf.level = 0.99)
## 
##  One-sample z-Test
## 
## data:  scores
## z = 26.496, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 99 percent confidence interval:
##  28.31455 34.41272
## sample estimates:
## mean of x 
##  31.36364

INTERPRETAÇÃO

Estamos 95% confiantes de que a média real de todas as pontuações na avaliação está entre 29.04357 e 33.68370. E estamos 99% confiantes de que a média real de todas as pontuações está entre 29.52668 e 35.62484.Além do intervalo de confiança, a função retorna também as estatísticas z computadas com valor p e também a estimativa pontual da média.

PROBLEMA TESTE DE HIPOTESE

funcionários da contabilidade da secretária afirmam que a média dos salários dos contadores é menor que a de seu concorrente, que é $ 45000. Uma amostra aleatória de 30 contadores da firma mostrou que a média dos salários é de $43500. Sabe–se, de estudos anteriores, que o desvio padrão dos salários é $5200. Teste a afirmação dos funcionários ao nível de 5% de significância.

xbar<-45000
Mi<-43500
sigma<-5200
n<-30

zobs<-(xbar-Mi)/(sigma/sqrt(n))
zobs
## [1] 1.579969

A partir da tabela da Normal padrão, buscamos o valor crítico correspondente ao nivel de confiança de 95% (dado 5% de significância )

Logo, aceitamos H0, ou seja, ao nível de significância de 5%, não há evidências de que o salário seja inferior a $45000.