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1-Analise-Descritiva.R
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1-Analise-Descritiva.R
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# TAILINE NONATO #
# ATIVIDADE 1 #
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#Carregando pacotes ----
if (!require(pacman)) {
install.packages("pacman")
library(pacman)}
pacman::p_load(tidyverse,dplyr,stringr,janitor)
# Dados ----
dados <- read.csv("Outros arquivos/amostra.csv", encoding = "UTF-8",
na.strings=c(" ","NA"))
# Limpeza das variáveis a serem analisadas ----
dados$REGIAO <- dados$REGIAO%>%
str_replace("1", "Norte")%>%
str_replace("2", "Nordeste")%>%
str_replace("3", "Sudeste")%>%
str_replace("4", "Sul")%>%
str_replace("5", "Centro-Oeste")
dados$SEXO <- dados$SEXO%>%
str_replace("A", "Masculino")%>%
str_replace("B", "Feminino")
dados$IDADE <- dados$IDADE %>%
str_replace("A", "8 anos ou menos")%>%
str_replace("B", "9 anos")%>%
str_replace("C", "10 anos")%>%
str_replace("D", "11 anos")%>%
str_replace("E", "12 anos")%>%
str_replace("F", "13 anos")%>%
str_replace("G", "14 anos")%>%
str_replace("H", "15 anos ou mais")
for (i in 1:2000){
if(is.na(dados$RACA_COR[i])){
next
}
if(dados$RACA_COR[i]=="A"){
dados$RACA_COR[i] <- dados$RACA_COR[i] %>% str_replace("A", "Branca")}
if(dados$RACA_COR[i]=="B"){
dados$RACA_COR[i] <- dados$RACA_COR[i] %>% str_replace("B", "Preta")}
if(dados$RACA_COR[i]=="C"){
dados$RACA_COR[i] <- dados$RACA_COR[i] %>% str_replace("C", "Parda")}
if(dados$RACA_COR[i]=="D"){
dados$RACA_COR[i] <- dados$RACA_COR[i] %>% str_replace("D", "Amarela")}
if(dados$RACA_COR[i]=="E"){
dados$RACA_COR[i] <- dados$RACA_COR[i] %>% str_replace("E", "Indígena")}
if(dados$RACA_COR[i]=="F"){
dados$RACA_COR[i] <- dados$RACA_COR[i] %>% str_replace("F", "Não quero declarar")}
}
for (i in 1:2000){
if(is.na(dados$MORA_MÃE[i])){
next}
if(dados$MORA_MÃE[i]=="A"){
dados$MORA_MÃE[i] <- dados$MORA_MÃE[i] %>% str_replace("A", "Sim")}
if(dados$MORA_MÃE[i]=="B"){
dados$MORA_MÃE[i] <- dados$MORA_MÃE[i] %>% str_replace("B", "Não")}
if(dados$MORA_MÃE[i]=="C"){
dados$MORA_MÃE[i] <- dados$MORA_MÃE[i] %>% str_replace("C", "Não, com mulher responsável")}
}
for (i in 1:2000){
if(is.na(dados$MORA_PAI[i])){
next
}
if(dados$MORA_PAI[i]=="A"){
dados$MORA_PAI[i] <- dados$MORA_PAI[i] %>% str_replace("A", "Sim")}
if(dados$MORA_PAI[i]=="B"){
dados$MORA_PAI[i] <- dados$MORA_PAI[i] %>% str_replace("B", "Não")}
if(dados$MORA_PAI[i]=="C"){
dados$MORA_PAI[i] <- dados$MORA_PAI[i] %>% str_replace("C", "Não, com homem responsável")}
}
dados$FAIXAS_LP <- cut(dados$NOTA_LP,
breaks = seq(94,344,50),
labels = c("94 a 143",
"144 a 193",
"194 a 243",
"244 a 293",
"294 a 334"),
include.lowest = TRUE)
dados$FAIXAS_MT <- cut(dados$NOTA_MT,
breaks = seq(112,357,49),
labels = c("112 a 160",
"161 a 209",
"210 a 258",
"259 a 307",
"308 a 355"),
include.lowest = TRUE)
# Funções de Assimetria e Curtose----
coef.assimetria_LP <-function(x){
n<-length(dados$NOTA_LP)
s<-sd(dados$NOTA_LP)
m<-mean(dados$NOTA_LP)
n/((n-1)*(n-2))*sum((x-m)^3)/s^3
}
coef.curtose_LP <-function(x){ ## coeficiente de curtose
n<-length(dados$NOTA_LP)
s<-sd(dados$NOTA_LP)
m<-mean(dados$NOTA_LP)
(n*(n+1)/((n-1)*(n-2)*(n-3)))*sum((x-m)^4)/s^4-3*(n-1)^2/((n-2)*(n-3))
}
coef.assimetria_MT <-function(x){
n<-length(dados$NOTA_MT)
s<-sd(dados$NOTA_MT)
m<-mean(dados$NOTA_MT)
n/((n-1)*(n-2))*sum((x-m)^3)/s^3
}
coef.curtose_MT <-function(x){ ## coeficiente de curtose
n<-length(dados$NOTA_MT)
s<-sd(dados$NOTA_MT)
m<-mean(dados$NOTA_MT)
(n*(n+1)/((n-1)*(n-2)*(n-3)))*sum((x-m)^4)/s^4-3*(n-1)^2/((n-2)*(n-3))
}
# Liste as variaveis ----
tipo <- c("listar")
var <- data.frame(colnames(dados),list(1:21))
colnames(var) <- c("Variavel","Tipo")
# Categoricas ----
#1 REGIAO ----
tabela1 <- dados %>%
group_by(REGIAO) %>%
summarise(Ni= n())%>%
mutate(Fi =round((Ni/sum(Ni))*100,2))#%>%
adorn_totals("row") #não funciona para realização dos gráficos (com este código), mas é bom para ter uma ideia geral da variável
percent <- str_c(tabela1$Ni, " (",tabela1$Fi, "%",")")%>%str_replace("\\.",",")
tabela1%>%
ggplot(aes(x = reorder(REGIAO,-Fi), y = Fi, label = percent)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "#7AA3CC") +
geom_text(vjust = -0.5, size = 3.6) +
scale_y_continuous(limits = c(0,45),
breaks = seq(0,45,15),
labels = paste0(seq(0,45,15),"%"))+
labs(x = "Regiões", y = "Frequência Relativa") +
theme_bw() +
theme(
axis.title.y = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.title.x = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.text = element_text(colour = "black", size = 9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))
ggsave("Outros arquivos/imagens/regioes.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
#2 SEXO----
tabela2 <- dados %>%
group_by(SEXO) %>%
summarise(Ni= n())%>%
mutate(Fi =round((Ni/sum(Ni))*100,2))#%>%
adorn_totals("row")
percent <- str_c(tabela2$Ni, " (",tabela2$Fi, "%",")")%>%str_replace("\\.",",")
tabela2%>%
ggplot(aes(x = SEXO, y = Fi, label = percent)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "#7AA3CC", width =0.7) +
geom_text(vjust = -0.5, size = 3.6) +
scale_y_continuous(limits = c(0,55),
breaks = seq(0,55,11),
labels = paste0(seq(0,55,11),"%"))+
labs(x = "Sexo", y = "Frequência Relativa") +
theme_bw() +
theme(
axis.title.y = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.title.x = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.text = element_text(colour = "black", size = 9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))
ggsave("Outros arquivos/imagens/sexo.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
#3 IDADE ----
tabela3 <- dados %>%
group_by(IDADE) %>%
summarise(Ni= n())%>%
mutate(Fi =round((Ni/sum(Ni))*100,2))#%>%
adorn_totals("row")
#proporção de observações em branco
tabela3[9,2:3]
percent <- str_c(tabela3$Ni, " (",tabela3$Fi, "%",")")%>%str_replace("\\.",",")
percent <- percent[1:8] #tirar NAs
tabela3%>%
drop_na()%>%#tirar NAs
ggplot(aes(x = reorder(IDADE,-Fi), y = Fi, label = percent))+
geom_bar(stat = "identity", fill = "#7AA3CC") +
geom_text(vjust = 0.5,hjust=-0, size = 3) +
scale_y_continuous(limits = c(0,50),
breaks = seq(0,50,10),
labels = paste0(seq(0,50,10),"%"))+
labs(x = "Idade", y = "Frequência Relativa") +
theme_bw() +
theme(
axis.title.y = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.title.x = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.text = element_text(colour = "black", size = 9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))+
coord_flip()
ggsave("Outros arquivos/imagens/idade_bar.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
#4 RAÇA/COR----
tabela4 <- dados %>%
group_by(RACA_COR) %>%
summarise(Ni= n())%>%
mutate(Fi =round((Ni/sum(Ni))*100,2))#%>%
adorn_totals("row")
#proporção de observações em branco
tabela4[7,2:3]
percent <- str_c(tabela4$Ni, " (",tabela4$Fi, "%",")")%>%str_replace("\\.",",")
percent <- percent[1:6] #tirar NAs
tabela4%>%
drop_na()%>%
ggplot(aes(x = reorder(RACA_COR,-Fi), y = Fi, label = percent)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "#7AA3CC") +
geom_text(vjust = -0.5, size = 3.6) +
scale_y_continuous(limits = c(0,50),
breaks = seq(0,50,10),
labels = paste0(seq(0,50,10),"%"))+
labs(x = "Raça/Cor", y = "Frequência Relativa") +
theme_bw() +
theme(
axis.title.y = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.title.x = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.text = element_text(colour = "black", size = 9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))
ggsave("Outros arquivos/imagens/racial.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
#5 MORA PAI/MÃE----
tabela5 <- dados %>%
group_by(MORA_MÃE,MORA_PAI) %>%
summarise(Ni= n())%>%
mutate(Fi =round((Ni/sum(Ni))*100,2))#%>%
adorn_totals("row")
#proporção de observações em branco
NA.PAI <- is.na(dados$MORA_PAI)
p.PAI <- length(NA.PAI[NA.PAI == TRUE])/2000*100
NA.MAE <- is.na(dados$MORA_MÃE)
p.MAE <- length(NA.MAE[NA.MAE == TRUE])/2000*100
tabela5%>%
drop_na()%>%
ggplot(aes(x=reorder(MORA_MÃE,-Ni), y=Ni, fill=reorder(MORA_PAI,-Ni),
label=str_c(Fi, "%")%>%str_replace("\\.",",")))+
geom_col(position = position_dodge2(preserve = 'single', padding = 0)) +
scale_fill_manual(name="Mora com o pai", values=c("#7AA3CC", "#003366","#000000")) +
scale_y_continuous(limits = c(0,1190), expand = c(0,0),
breaks = seq(0,1100,110),
labels = seq(0,1100,110)) +
geom_text(position = position_dodge(0.9),vjust=-0.5, size = 3.6) +
labs(x="Mora com a mãe", y="Frequência Absoluta") +
theme_bw() +
theme(axis.title.y=element_text(colour="black", size=12),
axis.title.x = element_text(colour="black", size=12),
axis.text = element_text(colour = "black", size=9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black")) +
theme(legend.position="top")
ggsave("Outros arquivos/imagens/moradia.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
# NOTA_LP ----
# Distribuição de frequências, com intervalos de classe
tabela6 <- dados %>%
group_by(FAIXAS_LP) %>%
summarise(Ni= n())%>%
mutate(Fi =round((Ni/sum(Ni))*100,2))%>%
adorn_totals("row")
# Histograma
ggplot(dados, aes(x=NOTA_LP)) +
geom_histogram(aes(y=..density..),colour="white", fill="#7AA3CC",binwidth=26)+
geom_density()+
labs(x="Nota em Língua Portuguesa", y="Densidade") +
theme_bw() +
theme(axis.title.y=element_text(colour="black", size=12),
axis.title.x = element_text(colour="black", size=12),
axis.text = element_text(colour = "black", size=9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))
ggsave("Outros arquivos/imagens/hist_lp.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
# Medidas de posição, variabilidade, assimetria e curtose.
summary(dados$NOTA_LP)
sd(dados$NOTA_LP)^2
coef.assimetria_LP(dados$NOTA_LP)
coef.curtose_LP(dados$NOTA_LP)
# Box-plot
ggplot(dados, aes(x=factor(""), y=NOTA_LP)) +
geom_boxplot(fill=c("#7AA3CC"), width = 0.5) +
guides(fill=FALSE) +
stat_summary(fun="mean", geom="point", shape=23, size=3, fill="white")+
labs(x="", y="Nota em Língua Portuguesa")+
theme_bw() +
theme(axis.title.y=element_text(colour="black", size=12),
axis.title.x = element_text(colour="black", size=12),
axis.text = element_text(colour = "black", size=9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line.y = element_line(colour = "black"))
ggsave("Outros arquivos/imagens/box_lp.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
# NOTA_MT ----
# Distribuição de frequências, com intervalos de classe
tabela7 <- dados %>%
group_by(FAIXAS_MT) %>%
summarise(Ni= n())%>%
mutate(Fi =round((Ni/sum(Ni))*100,2))%>%
adorn_totals("row")
# Histograma
ggplot(dados, aes(x=NOTA_MT)) +
geom_histogram(aes(y=..density..),colour="white", fill="#7AA3CC",binwidth=26)+
geom_density()+
labs(x="Nota em Matemática", y="Densidade") +
theme_bw() +
theme(axis.title.y=element_text(colour="black", size=12),
axis.title.x = element_text(colour="black", size=12),
axis.text = element_text(colour = "black", size=9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))
ggsave("Outros arquivos/imagens/hist_mt.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
# Medidas de posição, variabilidade, assimetria e curtose.
summary(dados$NOTA_MT)
sd(dados$NOTA_MT)^2
coef.assimetria_MT(dados$NOTA_MT)
coef.curtose_MT(dados$NOTA_MT)
# Box-plot
ggplot(dados, aes(x=factor(""), y=NOTA_MT)) +
geom_boxplot(fill=c("#7AA3CC"), width = 0.5) +
guides(fill=FALSE) +
stat_summary(fun="mean", geom="point", shape=23, size=3, fill="white")+
labs(x="", y="Nota em Matemática")+
theme_bw() +
theme(axis.title.y=element_text(colour="black", size=12),
axis.title.x = element_text(colour="black", size=12),
axis.text = element_text(colour = "black", size=9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line.y = element_line(colour = "black"))
ggsave("Outros arquivos/imagens/box_mt.png", width = 158, height = 93, units = "mm")