Análise Descritiva de Dados

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1 Análise Descritiva de Dados Verificando a associação entre duas variáveis Loiro 12,60 7,87 74,02 5,51 Ruivo 19,72 19,72 23,94 36,62 Castanho 10,14 18,88 29,37 41,61 Preto 4,63 13,89 18,52 62,96

2 Verificando a relação entre duas variáveis qualitativas Tabelas de Classificação Cruzada

3 A ocorrência da praga no ciclame está associada à variedade da planta? (48.1%) (51.9%) (100%) (50.8%) (49.2%) (100%) (54.4%) (45.6%) (100%) (51.9%) (48.1%) (100%) (51.3%) (48.7%) (100%)

4 I II III IV Variedade Sim Não Frequência Relativa de Pragas(%)

5 A coloração das flores do ciclame está associada à variedade das plantas? (31.2 %) (36.5 %) (33.9%) (32.9 %) (34.2 %) (33.5%) (35.8 %) (29.4 %) (32.6%) (100%) (100%) (100%)

6

7 [Reis e Reis, 2001]

8 A opinião sobre os vizinhos está associada ao seo do indivíduo? Sua vizinhança é amigável? Seo Muito Pouco Pouco Neutra Algo Muito Total Feminino Masculino Total [Webley e Lea, 1993] Pesquisa sobre relacionamento com a vizinhança em Eeter, Inglaterra.

9 Sua vizinhança é amigável? Masculino 1,67 15,00 30,00 38,33 15,00 Muito pouco Pouco Neutra Algo Muito Feminino 1,83 18,35 33,03 31,19 15, Percentual de respostas

10 Distribuição de estudantes de uma universidade segundo cor de cabelo e cor de olhos Cor de cabelo Verde Cor de olhos Acinzentado Azul Castanho Total Preto Castanho Ruivo Loiro Total Snee R. (1974)

11 Distribuição de frequências da cor de olhos segundo cor de cabelos Loiro 12,60 7,87 74,02 5,51 Ruivo 19,72 19,72 23,94 36,62 Verde Acinzentado Azul Castanho 10,14 18,88 29,37 41,61 Castanho Preto 4,63 13,89 18,52 62,96 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 90,00 100,00

12 Distribuição de frequências da cor de cabelos segundo cor de olhos 100,00 90,00 25,00 10,75 3,18 11,82 80,00 15,05 43,72 70,00 60,00 50,00 40,00 21,88 58,06 7,91 54,09 Loiro Ruivo Castanho Preto 30,00 45,31 39,07 20,00 10,00 0,00 30,91 16,13 7,81 9,30 Verde Acinzentado Azul Castanho

13 Verificando a relação entre duas variáveis contínuas O Diagrama de Dispersão

14 Quanto maior é a duração da gravidez maior é o peso do recém-nascido?

15 bebê Idade gestacional (semanas) Peso ao nascer

16 Meninos Meninas Idade gestacional (semanas) Peso ao nascer

17 y y y Correlação positiva Correlação positiva forte Correlação positiva perfeita y y y Correlação negativa Correlação negativa forte Correlação negativa perfeita

18 y y Correlação linear nula Correlação linear nula

19 Como quantificar o relacionamento linear as variáveis quantitativas X e Y? Coeficiente de Correlação Linear de Pearson r XY = n i= 1 n ( ) ( y y ) i 2 ( ) ( y y ) i i= 1 i= 1 n -1 r 1 i i 2 r XY = 1, correlação linear positiva perfeita entre X e Y r XY = 0, correlação linear nula entre X e Y r XY = -1, correlação linear negativa perfeita entre X e Y

20 Peso ao nascer n ( ) ( y y ) i i i= 1 r = Idade gestacional (semanas)

21 O coeficiente de correlação de Pearson Capacidade Vital Forcada (litros) Deitado r = Sentado [Reis e Reis, 2001]

22 r = is r = is ypsi ypsi r = is r = is ypsi ypsi

23 Passos para o cálculo do coeficiente de correlação entre a idade gestacional e peso ao nascer de 12 recém-nascidos do seo masculino

24 Passos para o cálculo do coeficiente de correlação entre a idade gestacional e peso ao nascer de 12 recém-nascidos do seo masculino r XY = n i= 1 n ( ) ( y y ) i 2 ( ) ( y y ) i i= 1 i= 1 n i i r XY = = =

25 Idade gestacional (semanas) Peso ao nascer Peso ao nascer Meninos r = r = Meninas Idade gestacional (semanas)

26 Para compreender melhor Caderno de Eercícios Eercícios da Seção 2 Eercícios 2.17, 2.19 a

27 Como fazer usando o R? Variáveis Qualitativas vari.praga <- table(ciclame$variedade,ciclame$pragas) # Cria tabela. Primeira variavel fica nas linhas tabela <- prop.table(vari.praga,margin=1)*100 # Cria tabela com proporções a partir da tabela de contagens nomes.linha <- c("i","ii","iii","iv") nomes.coluna <- c("não","sim") dimnames(tabela)<-list(nomes.linha, nomes.coluna) # Nomeia linhas e colunas da tabela

28 Como fazer usando o R? barplot(t(tabela), ylab = "Frequência Relativa de Pragas(%)", lab = "Variedade", names.arg = nomes.linha, col=c("red","blue"), legend.tet=t,ylim=c(0,120)) # Faz o gráfico de barras com as proporções de plantas # com praga em cada variedade.

29 Como fazer usando o R? Variáveis Quantitativas idade.peso <- read.table("idade Gestacional_peso_seo.tt", header=t) idade.meninos <- idade.peso$gestational.age[idade.peso$se==1] peso.meninos <- idade.peso$birth.weight[idade.peso$se==1] # Grafico de dispersão plot(idade.meninos,peso.meninos, lab="idade gestacional (semanas)", ylab="peso ao nascer", pch=19) # Coeficiente de correlação cor(idade.meninos,peso.meninos)

30 Referências Bibliográficas REIS, E.A.; REIS, I.A. (2001) Análise Descritiva de Dados- Tabelas e Gráficos, Relatório Técnico do Departamento de Estatística da UFMG. Disponível em: Snee R. (1974) Graphical display of two-way contingency tables. American Statistician, 28, 9-12 Webley, P.; Lea, S. (1993) Human Relations 46,