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#         EXEMPLOS AULA 11 - An. Descritiva de Variaveis Qualitaticas       #
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# LIMPA O R
rm(list = ls()); cat('\014')

# DIRETORIO
setwd(dirname(rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path))

# PACOTES NECESSARIOS
library(qcc)


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# EXEMPLO 1 - slide 11 #
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dados = read.csv("DadosS11.csv")
head(dados)
attach(dados)

##### Tabela #####
tab = table(metodo, intensidade, sexo); 
tab


##### Grafico de barras ##### 
aux = table(intensidade, metodo, sexo)

# Feminino
barplot(aux[,,1], beside = T, legend.text = rownames(aux[,,1]),
        main = "Feminino", ylim = c(0,600))

# Masculino
barplot(aux[,,2], beside = T, legend.text = rownames(aux[,,1]),
        main = "Masculino", ylim = c(0,600))


# Visualizar os graficos juntos
par(mfrow = c(1,2))
barplot(aux[,,1], beside = T, legend.text = rownames(aux[,,1]),
        main = "Feminino", ylim = c(0,600))
barplot(aux[,,2], beside = T, legend.text = rownames(aux[,,1]),
        main = "Masculino", ylim = c(0,600))


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# EXEMPLO 2 - slide 17 #
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dados = read.csv("DadosS17.csv")
head(dados)


# Frequencia absoluta
fabs = table(dados); fabs

# Frequencia relativa
fr = fabs/nrow(dados); fr

# Frequencia relativa (porcentagem)
fr_p = fr * 100; fr_p


## TABELA ##
TAB = cbind(fj = fabs, frj = fr, frj.p = fr_p); 
TAB


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# EXEMPLO 3 - slide 20 #
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dados = read.csv("DadosS20.csv")
head(dados)


# Ordenando os dados
dados = sort(dados$Mcorporal)
head(dados)


## Tabela por classe ##
fabs = table(cut(dados, breaks = seq(49,113,8), right = F)); fabs

fr = fabs/length(dados); fr

TAB = cbind(fabs, fr); TAB
dimnames(TAB) = list(c("49|-57", "57|-65", "65|-73", "73|-81", 
                       "81|-89", "89|-97", "97|-105", "105|-113"),
                       c("f", "fr"))
TAB


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# EXEMPLO 4 - slide 35 #
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dados = read.csv("DadosS35.csv")
head(dados)

counts = table(dados$Opniao)

par(mfrow = c(1,1))

## Graficos ##
barplot(counts, ylab = "Quantidade", col = "lightblue",
     xlab = "Como conheceu o produto", ylim = c(0,50),
     main = "Meio pelo o qual o consumidor teve conhecimento ao produto.")


# Com barras ordenadas com a frequência absoluta
counts = counts[order(counts, decreasing = T)]
my_bar = barplot(counts, names.arg = names(counts),
        ylab = "Quantidade", col = "lightblue",
        xlab = "Como conheceu o produto", ylim = c(0,50),
        main = "Meio pelo o qual o consumidor teve conhecimento ao produto.")
# Adicionando texto
text(my_bar, counts - counts/2, labels = counts, cex = 1) 


# Com barras horizontais
barplot(counts, names.arg = names(counts),
        ylab = "Quantidade", col = "lightblue", horiz = T,
        xlab = "Como conheceu o produto", xlim = c(0,50),
        main = "Meio pelo o qual o consumidor teve conhecimento ao produto.")
# Adicionando texto
text(x = 4, y = c(0.7,1.9,3.1,4.3), labels = counts/sum(counts)*100, cex = 1) 


# Com barras empilhadas
counts2 = table(dados$Idade, dados$Opniao)
barplot(counts2, ylab = "Quantidade", col = c("lightblue", "LightSalmon"),
        xlab = "Como conheceu o produto", ylim = c(0,50),
        main = "Meio pelo o qual o consumidor teve conhecimento ao produto 
                para diferentes faixas etárias.",
        legend = c("A partir de 25 anos", "Menos de 25 anos"))


# Grafico de Pareto
pareto.chart(counts, ylab = "Quantidade", xlab = "Como conheceu o produto",
             main = "Meio pelo o qual o consumidor teve conhecimento 
             ao produto.", las = 1)


# Grafico de setores
pie(counts, col = c("lightblue", "LightSalmon", "magenta", "MediumOrchid"),
    main = "Meio pelo o qual o consumidor teve conhecimento ao produto.")