Análise descritiva dos dados do questionário
##-----------------------------------------------------------------------------
## Pacotes usados na sessão.
require(lattice)
## Loading required package: lattice
require(EnvStats)
## Loading required package: EnvStats
##
## Attaching package: 'EnvStats'
##
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## predict.lm
require(fBasics)
## Loading required package: fBasics
## Loading required package: MASS
##
## Attaching package: 'MASS'
##
## The following object is masked from 'package:EnvStats':
##
## boxcox
##
## Loading required package: methods
## Loading required package: timeDate
##
## Attaching package: 'timeDate'
##
## The following objects are masked from 'package:EnvStats':
##
## kurtosis, skewness
##
## Loading required package: timeSeries
##
## Attaching package: 'fBasics'
##
## The following object is masked from 'package:base':
##
## norm
##-----------------------------------------------------------------------------
## Leitura dos dados.
da <- read.table("quest.txt", sep="\t",
stringsAsFactors=FALSE, header=TRUE,
colClasses=c("character","factor","integer")[
c(1,2,3,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,3,3)])
str(da)
##-----------------------------------------------------------------------------
## Sexo.
tb <- xtabs(~sexo, data=da)
prop.table(tb)
## sexo
## Feminino Masculino
## 0.7027 0.2973
par(mfrow=c(1,2))
pie(tb)
barplot(tb, ylab="Frequência absoluta")
layout(1)
##-----------------------------------------------------------------------------
## Origem.
tb <- xtabs(~origem, data=da)
tp <- prop.table(tb)
tp
## origem
## Curitiba ou região metropolitana De outro Estado
## 0.5405 0.3514
## Do interior do Paraná
## 0.1081
pie(tb)
## barplot(tb, ylab="Frequência absoluta", horiz=TRUE)
barchart(tb, xlab="Frequência absoluta")
##-----------------------------------------------------------------------------
## Número de irmãos.
tb <- xtabs(~irmaos, data=da)
tp <- prop.table(tb)
tp
## irmaos
## 0 1 2 3
## 0.16216 0.48649 0.27027 0.08108
barplot(tb,
xlab="Número de irmãos",
ylab="Frequência absoluta")
##-----------------------------------------------------------------------------
## Para as demais variáveis.
pie(table(da$torcida))
pie(table(da$cnh))
pie(table(da$mora))
pie(table(da$transporte))
##-----------------------------------------------------------------------------
## Tabelas de frequência cruzada.
xt <- xtabs(~sexo+pet, data=da)
xt
## pet
## sexo Não Sim
## Feminino 8 18
## Masculino 6 5
addmargins(xt)
## pet
## sexo Não Sim Sum
## Feminino 8 18 26
## Masculino 6 5 11
## Sum 14 23 37
addmargins(prop.table(xt))
## pet
## sexo Não Sim Sum
## Feminino 0.2162 0.4865 0.7027
## Masculino 0.1622 0.1351 0.2973
## Sum 0.3784 0.6216 1.0000
mosaicplot(xt)
##-----------------------------------------------------------------------------
xt <- xtabs(~cnh+sexo, data=da)
xt
## sexo
## cnh Feminino Masculino
## A 1 1
## AB 3 3
## B 10 3
## Não 12 4
addmargins(xt)
## sexo
## cnh Feminino Masculino Sum
## A 1 1 2
## AB 3 3 6
## B 10 3 13
## Não 12 4 16
## Sum 26 11 37
addmargins(prop.table(xt))
## sexo
## cnh Feminino Masculino Sum
## A 0.02703 0.02703 0.05405
## AB 0.08108 0.08108 0.16216
## B 0.27027 0.08108 0.35135
## Não 0.32432 0.10811 0.43243
## Sum 0.70270 0.29730 1.00000
mosaicplot(xt)
da$cnhs <- da$cnh
levels(da$cnhs) <- c("S","S","S","N")
xt <- xtabs(~cnhs+sexo, data=da)
xt
## sexo
## cnhs Feminino Masculino
## S 14 7
## N 12 4
addmargins(xt)
## sexo
## cnhs Feminino Masculino Sum
## S 14 7 21
## N 12 4 16
## Sum 26 11 37
addmargins(prop.table(xt))
## sexo
## cnhs Feminino Masculino Sum
## S 0.3784 0.1892 0.5676
## N 0.3243 0.1081 0.4324
## Sum 0.7027 0.2973 1.0000
mosaicplot(xt)
##-----------------------------------------------------------------------------
## Histogramas.
hist(da$alt, xlab="Altura (cm)")
rug(da$alt)
hist(da$peso, xlab="Peso (kg)")
rug(da$peso)
plot(ecdf(da$alt))
plot(ecdf(da$peso))
##-----------------------------------------------------------------------------
## Tabela de frequência.
x <- cut(da$alt, breaks=seq(150, 200, 10))
fq <- xtabs(~x)
cbind(f=fq, Fq=cumsum(fq), fr=prop.table(fq), Fr=cumsum(prop.table(fq)))
## f Fq fr Fr
## (150,160] 4 4 0.10811 0.1081
## (160,170] 17 21 0.45946 0.5676
## (170,180] 11 32 0.29730 0.8649
## (180,190] 3 35 0.08108 0.9459
## (190,200] 2 37 0.05405 1.0000
##-----------------------------------------------------------------------------
## Densidade Kernel.
plot(density(da$alt, kernel="rectangular")); rug(da$alt)
plot(density(da$alt, kernel="gaussian")); rug(da$alt)
plot(density(da$alt, kernel="gaussian", width=2)); rug(da$alt)
plot(density(da$alt, kernel="gaussian", width=10)); rug(da$alt)
plot(density(da$alt, kernel="gaussian", width=20)); rug(da$alt)
##-----------------------------------------------------------------------------
## Diagramas de dispersão.
plot(peso~alt, data=da, xlab="Altura (cm)", ylab="Peso (kg)")
xyplot(peso~alt, data=da, xlab="Altura (cm)", ylab="Peso (kg)")
xyplot(peso~alt, data=da, groups=sexo,
xlab="Altura (cm)", ylab="Peso (kg)")
xyplot(peso~alt|sexo, data=da,
## type=c("p","smooth"),
xlab="Altura (cm)", ylab="Peso (kg)")
##-----------------------------------------------------------------------------
boxplot(alt~sexo, data=da)
bwplot(alt~sexo, data=da, pch="|")
bwplot(peso~sexo, data=da, pch="|")
##-----------------------------------------------------------------------------
## Tratamento dos dados de comprimento na mão.
da$mao
## [1] "16; 12" "18.9;11.6" "14.0; 10.3" "23; 13.5" "17;12" "18.5;12.5"
## [7] "11.5;17.5" "18;12" "15;9.5" "21; 13" "18.5;12.2" "11.2;16.5"
## [13] "14;9" "16.4; 12.9" "15.3; 10.5" "16;9" "15.5;12" "17; 11.5"
## [19] "17.5;12" "21.3;16.3" "14.8;10" "15.5;10.0" "15.7;10.4" "15,8; 10,5"
## [25] "19;12.1" "19.5;11.95" "1.05" "16.4;11" "23.7;14.9" "20;13.3"
## [31] "22.4;15.4" "21,1; 13" "18,5; 13,5" "17.5;12.5" "15.4;10,5" "20.3;12.4"
## [37] "23.2;16.2"
s <- strsplit(da$mao, split=";")
s <- lapply(s,
function(x){
x <- as.numeric(gsub(",", ".", x))
as.data.frame(rbind(x))
})
s <- do.call(plyr::rbind.fill, s)
names(s) <- c("polmin","indmin")
str(s)
## 'data.frame': 37 obs. of 2 variables:
## $ polmin: num 16 18.9 14 23 17 18.5 11.5 18 15 21 ...
## $ indmin: num 12 11.6 10.3 13.5 12 12.5 17.5 12 9.5 13 ...
da <- cbind(da, s)
##-----------------------------------------------------------------------------
hist(da$polmin)
hist(da$indmin)
xyplot(polmin~indmin, data=da,
xlab="Polegar - mÃnimo (cm)", ylab="Indicador - mÃnimo (cm)")
## Razão áurea: (1+sqrt(5))/2.
da$r <- da$polmin/da$indmin
hist(da$r); rug(da$r)
plot(ecdf(da$r)); rug(da$r)
boxplot(da$r)
##-----------------------------------------------------------------------------
## Medidas descritivas.
basicStats(x=da$r)
## X..da.r
## nobs 37.00000
## NAs 1.00000
## Minimum 0.65714
## Maximum 1.77778
## 1. Quartile 1.41250
## 3. Quartile 1.57242
## Mean 1.45226
## Median 1.48545
## Sum 52.28125
## SE Mean 0.03732
## LCL Mean 1.37649
## UCL Mean 1.52803
## Variance 0.05015
## Stdev 0.22394
## Skewness -2.21398
## Kurtosis 5.62807
summaryStats(da$r)
## N Mean SD Median Min Max NA's N.Total
## da$r 36 1.452 0.224 1.485 0.657 1.778 1 37
## stem(da$r)