TRI com R em Exercício 1
Ricardo Primi
27 de agosto de 2017
Importando dados no R
- Primeiro instale os pacotes
install.packages("readxl")
install.packages(c("haven", "readxl", "readr", "xlsx","foreign", "ggplot2", "sjPlot", "psych", "dplyr"))Como trazer um arquivo para o R
- Aponte o Rstudio para o diretório de trabalho
- Importe o arquivo (ative o pacote e execute o comando)
- Note que a cada importação, você verá no Global Enviroment um novo objeto como
cadernos
setwd("~/Dropbox (Personal)/TRI/2017_exercicios")
library(readxl)
bd <- read_excel("bd2.xlsx", sheet = "bd_exp")
library(haven)
enem <-read_sav("bd_enem_2015_subset2.sav")- Salve os dados do projeto. Note que o R salva todos os arquivos ou objetos listados no Global Enviroment
- Salvando os objetos em arquivos que podem sere lidos posteriormente
save.image(file = "ex1.RData")- Abrindo arquivos em novas sessões de análise
load("ex1.RData")Estrutura de dados (objetos) no R
Estruturas de dados no R
Explorando os dados nos objetos
- Vendo o nome das variáveis com o comando names()
names(enem)## [1] "NU_INSCRICAO" "NU_ANO"
## [3] "CO_MUNICIPIO_RESIDENCIA" "NO_MUNICIPIO_RESIDENCIA"
## [5] "CO_UF_RESIDENCIA" "SG_UF_RESIDENCIA"
## [7] "IN_ESTUDA_CLASSE_HOSPITALAR" "IN_TREINEIRO"
## [9] "CO_ESCOLA" "CO_MUNICIPIO_ESC"
## [11] "NO_MUNICIPIO_ESC" "CO_UF_ESC"
## [13] "SG_UF_ESC" "TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC"
## [15] "TP_LOCALIZACAO_ESC" "TP_SIT_FUNC_ESC"
## [17] "NU_IDADE" "TP_SEXO"
## [19] "TP_NACIONALIDADE" "CO_MUNICIPIO_NASCIMENTO"
## [21] "NO_MUNICIPIO_NASCIMENTO" "CO_UF_NASCIMENTO"
## [23] "SG_UF_NASCIMENTO" "TP_ST_CONCLUSAO"
## [25] "TP_ANO_CONCLUIU" "TP_ESCOLA"
## [27] "TP_ENSINO" "TP_ESTADO_CIVIL"
## [29] "TP_COR_RACA" "IN_BAIXA_VISAO"
## [31] "IN_CEGUEIRA" "IN_SURDEZ"
## [33] "IN_DEFICIENCIA_AUDITIVA" "IN_SURDO_CEGUEIRA"
## [35] "IN_DEFICIENCIA_FISICA" "IN_DEFICIENCIA_MENTAL"
## [37] "IN_DEFICIT_ATENCAO" "IN_DISLEXIA"
## [39] "IN_GESTANTE" "IN_LACTANTE"
## [41] "IN_IDOSO" "IN_DISCALCULIA"
## [43] "IN_AUTISMO" "IN_VISAO_MONOCULAR"
## [45] "IN_SABATISTA" "IN_OUTRA_DEF"
## [47] "IN_SEM_RECURSO" "IN_NOME_SOCIAL"
## [49] "IN_BRAILLE" "IN_AMPLIADA_24"
## [51] "IN_AMPLIADA_18" "IN_LEDOR"
## [53] "IN_ACESSO" "IN_TRANSCRICAO"
## [55] "IN_LIBRAS" "IN_LEITURA_LABIAL"
## [57] "IN_MESA_CADEIRA_RODAS" "IN_MESA_CADEIRA_SEPARADA"
## [59] "IN_APOIO_PERNA" "IN_GUIA_INTERPRETE"
## [61] "IN_MACA" "IN_COMPUTADOR"
## [63] "IN_CADEIRA_ESPECIAL" "IN_CADEIRA_CANHOTO"
## [65] "IN_CADEIRA_ACOLCHOADA" "IN_PROVA_DEITADO"
## [67] "IN_MOBILIARIO_OBESO" "IN_LAMINA_OVERLAY"
## [69] "IN_PROTETOR_AURICULAR" "IN_MEDIDOR_GLICOSE"
## [71] "IN_MAQUINA_BRAILE" "IN_SOROBAN"
## [73] "IN_MARCA_PASSO" "IN_SONDA"
## [75] "IN_MEDICAMENTOS" "IN_SALA_INDIVIDUAL"
## [77] "IN_SALA_ESPECIAL" "IN_SALA_ACOMPANHANTE"
## [79] "IN_MOBILIARIO_ESPECIFICO" "IN_MATERIAL_ESPECIFICO"
## [81] "IN_CERTIFICADO" "NO_ENTIDADE_CERTIFICACAO"
## [83] "CO_UF_ENTIDADE_CERTIFICACAO" "SG_UF_ENTIDADE_CERTIFICACAO"
## [85] "CO_MUNICIPIO_PROVA" "NO_MUNICIPIO_PROVA"
## [87] "CO_UF_PROVA" "SG_UF_PROVA"
## [89] "TP_PRESENCA_CN" "TP_PRESENCA_CH"
## [91] "TP_PRESENCA_LC" "TP_PRESENCA_MT"
## [93] "CO_PROVA_CN" "CO_PROVA_CH"
## [95] "CO_PROVA_LC" "CO_PROVA_MT"
## [97] "NU_NOTA_CN" "NU_NOTA_CH"
## [99] "NU_NOTA_LC" "NU_NOTA_MT"
## [101] "TX_RESPOSTAS_CN" "TX_RESPOSTAS_CH"
## [103] "TX_RESPOSTAS_LC" "TX_RESPOSTAS_MT"
## [105] "TP_LINGUA" "TX_GABARITO_CN"
## [107] "TX_GABARITO_CH" "TX_GABARITO_LC"
## [109] "TX_GABARITO_MT" "TP_STATUS_REDACAO"
## [111] "NU_NOTA_COMP1" "NU_NOTA_COMP2"
## [113] "NU_NOTA_COMP3" "NU_NOTA_COMP4"
## [115] "NU_NOTA_COMP5" "NU_NOTA_REDACAO"
## [117] "Q001" "Q002"
## [119] "Q003" "Q004"
## [121] "Q005" "Q006"
## [123] "Q007" "Q008"
## [125] "Q009" "Q010"
## [127] "Q011" "Q012"
## [129] "Q013" "Q014"
## [131] "Q015" "Q016"
## [133] "Q017" "Q018"
## [135] "Q019" "Q020"
## [137] "Q021" "Q022"
## [139] "Q023" "Q024"
## [141] "Q025" "Q026"
## [143] "Q027" "Q028"
## [145] "Q029" "Q030"
## [147] "Q031" "Q032"
## [149] "Q033" "Q034"
## [151] "Q035" "Q036"
## [153] "Q037" "Q038"
## [155] "Q039" "Q040"
## [157] "Q041" "Q042"
## [159] "Q043" "Q044"
## [161] "Q045" "Q046"
## [163] "Q047" "Q048"
## [165] "Q049" "Q050" names(bd)## [1] "cod_suj" "Data de nasc."
## [3] "data.aplic" "Idade0"
## [5] "Termo" "sujeito"
## [7] "serie" "turma"
## [9] "Sexo" "Mãe (1)"
## [11] "Pai (2)" "Avô (ó) (3)"
## [13] "Tios (as) (4)" "Irmão (as) (5)"
## [15] "Filhos (as) (6)" "Meio irmão (7)"
## [17] "Madrasta (8)" "Padastro (9)"
## [19] "Moro só (10)" "Outr.parentes (11)"
## [21] "Não parets (12)" "Quantas moram"
## [23] "Irmão mais novos" "Irmãos mais velhos"
## [25] "Mais velhos que moram" "Esc. Mãe"
## [27] "R. asfaltada" "E. elétrica"
## [29] "Água torneira" "c. de lixo"
## [31] "bol. familia" "E. doméstica"
## [33] "carro" "geladeira"
## [35] "máq. Lav roupa" "computador"
## [37] "microondas" "televisão"
## [39] "foi reprovado?" "faço tarefa casa"
## [41] "L. de exerc.?" "Pai (1)"
## [43] "Mãe (2)" "Irmão (3)"
## [45] "Sozinho (4)" "Outro lugar (5)"
## [47] "Não estudo (6)" "nível esc. Pret"
## [49] "p.1.13" "p.1.14"
## [51] "p.1.15" "p.1.16"
## [53] "p.1.1" "p.1.2"
## [55] "p.1.3" "p.1.4"
## [57] "p.2.1" "p.2.2"
## [59] "p.2.3" "p.2.4"
## [61] "p.2.5" "p.2.6"
## [63] "p.2.7" "p.2.8"
## [65] "p.2.9" "p.2.10"
## [67] "p.2.11" "p.2.12"
## [69] "p.2.13" "p.2.14"
## [71] "p.2.15" "p.2.16"
## [73] "p.2.17" "p.2.18"
## [75] "p.2.19" "p.2.20"
## [77] "p.2.21" "p.2.22"
## [79] "p.2.23" "p.2.24"
## [81] "p.2.25" "p.2.26"
## [83] "p.2.27" "p.2.28"
## [85] "p.2.29" "p.2.30"
## [87] "p.2.31" "p.2.32"
## [89] "p.2.33" "p.3.1"
## [91] "p.3.2" "p.3.3"
## [93] "p.3.4" "p.3.5"
## [95] "p.3.6" "p.3.7"
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## [99] "p.3.10" "p.3.11"
## [101] "p.3.12" "p.3.13"
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## [111] "p.3.22" "p.3.23"
## [113] "p.3.24" "p.3.25"
## [115] "p.3.26" "p.4.1"
## [117] "p.4.2" "p.4.3"
## [119] "p.4.4" "p.4.5"
## [121] "p.4.6" "p.4.7"
## [123] "p.4.8" "p.4.9"
## [125] "p.4.10" "p.4.11"
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## [129] "p.4.14" "p.4.15"
## [131] "p.4.16" "p.4.17"
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## [135] "p.4.20" "p.4.21"
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## [141] "p.4.26" "p.4.27"
## [143] "p.4.28" "p.5.1"
## [145] "p.5.2" "p.5.3"
## [147] "p.5.4" "p.5.5"
## [149] "p.5.6" "p.5.7"
## [151] "p.5.8" "p.5.9"
## [153] "p.5.10" "p.5.11"
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## [157] "p.5.14" "p.5.15"
## [159] "p.5.16" "p.5.17"
## [161] "p.5.18" "p.5.19"
## [163] "p.5.20" "p.5.21"
## [165] "p.5.22" "p.5.23"
## [167] "p.5.24" "A.M. Port."
## [169] "A.M. Mat."- Veja a estrutura dos arquivos
str(enem)## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 119827 obs. of 166 variables:
## $ NU_INSCRICAO : atomic 1.5e+11 1.5e+11 1.5e+11 1.5e+11 1.5e+11 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Número de inscrição"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F12.0"
## ..- attr(*, "display_width")= int 12
## $ NU_ANO : atomic 2015 2015 2015 2015 2015 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Ano do Enem"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F4.0"
## $ CO_MUNICIPIO_RESIDENCIA : atomic 4203709 2918001 1506807 3550308 3520509 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Código do município de residência"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F7.0"
## $ NO_MUNICIPIO_RESIDENCIA : atomic Canelinha Jequié Santarém São Paulo ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Nome do município de residência"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "A28"
## ..- attr(*, "display_width")= int 25
## $ CO_UF_RESIDENCIA : atomic 42 29 15 35 35 31 22 35 35 23 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Código da Unidade da Federação de residência"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F2.0"
## $ SG_UF_RESIDENCIA :Class 'labelled' atomic [1:119827] SC BA PA SP ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Sigla da Unidade da Federação de residência"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "A2"
## .. ..- attr(*, "display_width")= int 10
## .. ..- attr(*, "labels")= Named chr [1:27] "BA" "MA" "PA" "PB" ...
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:27] "Bahia" "Maranhão" "Pará" "Paraíba" ...
## $ IN_ESTUDA_CLASSE_HOSPITALAR:Class 'labelled' atomic [1:119827] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Indicador de inscrição em Unidade Hospitalar"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 0 1
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Não" "Sim"
## $ IN_TREINEIRO :Class 'labelled' atomic [1:119827] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Indica se o inscrito fez a prova com intuito de apenas treinar seus conhecimentos"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 0 1
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Não" "Sim"
## $ CO_ESCOLA : atomic NA 29416604 NA NA NA ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Código da Escola"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.0"
## $ CO_MUNICIPIO_ESC : atomic NA 2918001 NA NA NA ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Código Município Escola"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.0"
## $ NO_MUNICIPIO_ESC : atomic Jequié ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Nome do município da escola"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "A28"
## ..- attr(*, "display_width")= int 25
## $ CO_UF_ESC : atomic NA 29 NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Código da Unidade da Federação da escola"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F2.0"
## $ SG_UF_ESC :Class 'labelled' atomic [1:119827] BA ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Sigla da Unidade da Federação da escola"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "A2"
## .. ..- attr(*, "display_width")= int 10
## .. ..- attr(*, "labels")= Named chr [1:27] "BA" "MA" "PA" "PB" ...
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:27] "Bahia" "Maranhão" "Pará" "Paraíba" ...
## $ TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC :Class 'labelled' atomic [1:119827] NA 2 NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Dependência administrativa (Escola)"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:4] 1 2 3 4
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "Federal" "Estadual" "Municipal" "Privada"
## $ TP_LOCALIZACAO_ESC :Class 'labelled' atomic [1:119827] NA 1 NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Localização (Escola)"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Urbana" "Rural"
## $ TP_SIT_FUNC_ESC :Class 'labelled' atomic [1:119827] NA 1 NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Situação de funcionamento (Escola)"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:4] 1 2 3 4
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "Em atividade" "Paralisada" "Extinta" "Escola extinta em anos anteriores"
## $ NU_IDADE : atomic 19 18 24 18 18 27 27 19 28 21 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Idade"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F2.0"
## $ TP_SEXO :Class 'labelled' atomic [1:119827] M F M F ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Sexo"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "A1"
## .. ..- attr(*, "display_width")= int 10
## .. ..- attr(*, "labels")= Named chr [1:2] "F" "M"
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Feminino" "Masculino"
## $ TP_NACIONALIDADE :Class 'labelled' atomic [1:119827] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Nacionalidade"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:5] 0 1 2 3 4
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "Não informado" "Brasileiro(a)" "Brasileiro(a) Naturalizado(a)" "Estrangeiro(a)" ...
## $ CO_MUNICIPIO_NASCIMENTO : atomic 4202909 2918001 4314902 3522208 3509502 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Código do município de nascimento"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.0"
## $ NO_MUNICIPIO_NASCIMENTO : atomic Brusque Jequié Porto Alegre Itapecerica da Serra ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Nome do município de nascimento"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "A30"
## ..- attr(*, "display_width")= int 27
## $ CO_UF_NASCIMENTO : atomic 42 29 43 35 35 31 21 41 35 23 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Código da Unidade da Federação de nascimento"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F2.0"
## $ SG_UF_NASCIMENTO :Class 'labelled' atomic [1:119827] SC BA RS SP ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Sigla da Unidade da Federação de nascimento"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "A2"
## .. ..- attr(*, "display_width")= int 10
## .. ..- attr(*, "labels")= Named chr [1:27] "BA" "MA" "PA" "PB" ...
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:27] "Bahia" "Maranhão" "Pará" "Paraíba" ...
## $ TP_ST_CONCLUSAO :Class 'labelled' atomic [1:119827] 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Situação de conclusão do Ensino Médio"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:4] 1 2 3 4
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "Já concluí o Ensino Médio" "Estou cursando e concluirei o Ensino Médio em 2015" "Estou cursando e concluirei o Ensino Médio após 2015" "Não concluí e não estou cursando o Ensino Médio"
## $ TP_ANO_CONCLUIU : atomic 3 0 8 2 2 7 10 3 10 5 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Ano de Conclusão do Ensino Médio"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F2.0"
## $ TP_ESCOLA :Class 'labelled' atomic [1:119827] 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Tipo de escola do Ensino Médio"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:4] 1 2 3 4
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "Não respondeu" "Pública" "Privada" "Exterior"
## $ TP_ENSINO :Class 'labelled' atomic [1:119827] NA 1 NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Tipo de instituição que concluiu ou concluirá o Ensino Médio"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:3] 1 2 3
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "Ensino Regular" "Educação Especial - Modalidade Substitutiva" "Educação de Jovens e Adultos"
## $ TP_ESTADO_CIVIL :Class 'labelled' atomic [1:119827] 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Estado Civil"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:4] 0 1 2 3
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "Solteiro(a)" "Casado(a)/Mora com um(a) companheiro(a)" "Divorciado(a)/Desquitado(a)/Separado(a)" "Viúvo(a)"
## $ TP_COR_RACA :Class 'labelled' atomic [1:119827] 1 2 1 3 1 1 3 2 1 2 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Cor/raça"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:7] 0 1 2 3 4 5 6
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:7] "Não declarado" "Branca" "Preta" "Parda" ...
## $ IN_BAIXA_VISAO :Class 'labelled' atomic [1:119827] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Indicador de baixa visão"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 0 1
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Não" "Sim"
## $ IN_CEGUEIRA :Class 'labelled' atomic [1:119827] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Indicador de cegueira"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 0 1
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Não" "Sim"
## $ IN_SURDEZ :Class 'labelled' atomic [1:119827] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Indicador de surdez"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
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## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Não" "Sim"
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## .. ..- attr(*, "label")= chr "Presença na prova objetiva de Ciências Humanas"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:3] 0 1 2
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "Faltou à prova" "Presente na prova" "Eliminado na prova"
## $ TP_PRESENCA_LC :Class 'labelled' atomic [1:119827] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Presença na prova objetiva de Linguagens e Códigos"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:3] 0 1 2
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "Faltou à prova" "Presente na prova" "Eliminado na prova"
## $ TP_PRESENCA_MT :Class 'labelled' atomic [1:119827] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Presença na prova objetiva de Matemática"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:3] 0 1 2
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "Faltou à prova" "Presente na prova" "Eliminado na prova"
## $ CO_PROVA_CN :Class 'labelled' atomic [1:119827] 235 235 235 235 235 235 235 235 235 235 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Código do tipo de prova de Ciências da Natureza"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F3.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:9] 235 236 237 238 252 275 276 277 278
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:9] "Azul" "Amarelo" "Branco" "Rosa" ...
## $ CO_PROVA_CH :Class 'labelled' atomic [1:119827] 231 231 231 231 231 231 231 231 231 231 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Código do tipo de prova de Ciências Humanas"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F3.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:9] 231 232 233 234 251 271 272 273 274
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:9] "Azul" "Amarelo" "Branco" "Rosa" ...
## $ CO_PROVA_LC :Class 'labelled' atomic [1:119827] 239 239 239 239 239 239 239 239 239 239 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Código do tipo de prova de Linguagens e Códigos"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F3.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:9] 239 240 241 242 253 279 280 281 282
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:9] "Amarelo" "Cinza" "Azul" "Rosa" ...
## $ CO_PROVA_MT :Class 'labelled' atomic [1:119827] 243 243 243 243 243 243 243 243 243 243 ...
## .. ..- attr(*, "label")= chr "Código do tipo de prova de Matemática"
## .. ..- attr(*, "format.spss")= chr "F3.0"
## .. ..- attr(*, "labels")= Named num [1:9] 243 244 245 246 254 283 284 285 286
## .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:9] "Amarelo" "Cinza" "Azul" "Rosa" ...
## $ NU_NOTA_CN : atomic 599 597 563 558 639 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Nota da prova de Ciências da Natureza"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "COMMA6.2"
## $ NU_NOTA_CH : atomic 658 664 647 686 639 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Nota da prova de Ciências Humanas"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "COMMA6.2"
## $ NU_NOTA_LC : atomic 579 597 650 603 581 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Nota da prova de Linguagens e Códigos"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "COMMA6.2"
## [list output truncated] str(bd)## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 76 obs. of 169 variables:
## $ cod_suj : num 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ Data de nasc. : POSIXct, format: "2002-11-09" NA ...
## $ data.aplic : POSIXct, format: "2016-07-01" "2016-07-01" ...
## $ Idade0 : num 13.6 NA 14.2 14.4 14.1 ...
## $ Termo : num 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 ...
## $ sujeito : num 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 ...
## $ serie : num 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 ...
## $ turma : num 91 91 91 91 91 91 91 91 91 91 ...
## $ Sexo : num 2 2 1 1 1 1 2 1 2 2 ...
## $ Mãe (1) : num 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 ...
## $ Pai (2) : num 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 ...
## $ Avô (ó) (3) : num 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Tios (as) (4) : num 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 ...
## $ Irmão (as) (5) : num 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 ...
## $ Filhos (as) (6) : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Meio irmão (7) : num 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 ...
## $ Madrasta (8) : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Padastro (9) : num 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 ...
## $ Moro só (10) : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Outr.parentes (11) : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Não parets (12) : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Quantas moram : num 7 3 5 3 3 4 3 4 4 3 ...
## $ Irmão mais novos : num 1 0 0 0 2 0 1 1 1 2 ...
## $ Irmãos mais velhos : num 3 1 1 3 2 2 0 1 5 0 ...
## $ Mais velhos que moram: num 1 NA 1 1 1 0 0 0 2 0 ...
## $ Esc. Mãe : num NA 6 6 1 4 5 6 6 3 3 ...
## $ R. asfaltada : num 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 ...
## $ E. elétrica : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Água torneira : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ c. de lixo : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ bol. familia : num 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ E. doméstica : num 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 ...
## $ carro : num NA 1 2 2 1 2 1 1 1 1 ...
## $ geladeira : num 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 ...
## $ máq. Lav roupa : num 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 ...
## $ computador : num 0 1 1 1 1 3 2 2 1 2 ...
## $ microondas : num 1 1 2 1 NA 1 0 0 1 1 ...
## $ televisão : num 2 1 3 3 NA 2 1 2 2 2 ...
## $ foi reprovado? : num 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 ...
## $ faço tarefa casa : num 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 ...
## $ L. de exerc.? : num 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 ...
## $ Pai (1) : num 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Mãe (2) : num 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 ...
## $ Irmão (3) : num 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 ...
## $ Sozinho (4) : num 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 ...
## $ Outro lugar (5) : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Não estudo (6) : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ nível esc. Pret : num 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 ...
## $ p.1.13 : num 4 5 2 4 4 5 5 5 5 4 ...
## $ p.1.14 : num 2 3 3 3 2 3 3 2 3 3 ...
## $ p.1.15 : num 1 2 1 1 1 1 1 2 1 2 ...
## $ p.1.16 : num 2 3 3 3 3 4 4 5 5 5 ...
## $ p.1.1 : num 1 1 1 1 3 2 2 2 1 1 ...
## $ p.1.2 : num 2 4 2 3 5 3 3 1 2 3 ...
## $ p.1.3 : num 5 5 4 5 2 5 5 4 5 5 ...
## $ p.1.4 : num 2 4 2 2 4 3 3 5 4 4 ...
## $ p.2.1 : num 2 3 3 3 5 4 4 4 5 4 ...
## $ p.2.2 : num 1 3 3 3 3 3 5 3 5 4 ...
## $ p.2.3 : num 4 3 3 4 4 4 5 5 5 5 ...
## $ p.2.4 : num 1 1 3 3 2 4 1 2 3 1 ...
## $ p.2.5 : num 1 2 3 2 3 5 1 5 5 5 ...
## $ p.2.6 : num 2 2 3 4 4 3 5 5 5 4 ...
## $ p.2.7 : num 2 3 3 3 3 4 3 2 5 3 ...
## $ p.2.8 : num 4 1 3 4 2 3 NA 5 1 3 ...
## $ p.2.9 : num 4 2 1 2 3 1 1 5 1 1 ...
## $ p.2.10 : num 1 1 2 3 4 4 5 NA 4 3 ...
## $ p.2.11 : num 2 3 3 3 1 3 1 2 1 3 ...
## $ p.2.12 : num 2 2 3 3 2 4 3 1 3 5 ...
## $ p.2.13 : num 3 5 4 4 5 5 5 5 5 5 ...
## $ p.2.14 : num 2 1 2 2 4 3 5 1 2 5 ...
## $ p.2.15 : num 3 2 4 3 3 2 3 5 4 3 ...
## $ p.2.16 : num 3 5 4 3 4 5 4 5 5 5 ...
## $ p.2.17 : num 2 5 3 2 3 3 5 1 1 3 ...
## $ p.2.18 : num 2 1 2 3 2 NA 1 5 1 1 ...
## $ p.2.19 : num 2 5 3 3 1 3 1 2 1 1 ...
## $ p.2.20 : num NA 1 1 2 1 2 1 5 1 1 ...
## $ p.2.21 : num 3 5 3 3 3 2 1 2 4 4 ...
## $ p.2.22 : num 1 2 3 3 2 4 2 5 1 5 ...
## $ p.2.23 : num 2 4 3 3 4 3 1 1 1 2 ...
## $ p.2.24 : num 1 1 3 2 3 1 1 1 NA 3 ...
## $ p.2.25 : num 2 5 3 3 5 3 5 5 4 2 ...
## $ p.2.26 : num 4 5 2 2 4 3 4 1 2 5 ...
## $ p.2.27 : num 4 5 5 2 1 2 5 1 1 2 ...
## $ p.2.28 : num 2 2 2 2 2 2 5 NA 2 3 ...
## $ p.2.29 : num 2 5 2 3 4 3 NA 1 1 5 ...
## $ p.2.30 : num 3 2 3 3 5 4 3 5 4 3 ...
## $ p.2.31 : num 2 2 3 3 4 3 1 1 4 3 ...
## $ p.2.32 : num 2 2 1 2 2 4 5 1 2 5 ...
## $ p.2.33 : num 1 2 3 3 4 4 5 2 5 4 ...
## $ p.3.1 : num 2 2 3 4 5 4 3 5 4 4 ...
## $ p.3.2 : num 2 4 3 3 4 4 2 3 4 3 ...
## $ p.3.3 : num 4 3 4 5 5 2 5 2 3 5 ...
## $ p.3.4 : num 1 5 3 3 2 2 1 2 3 1 ...
## $ p.3.5 : num NA 2 1 3 1 3 1 1 2 2 ...
## $ p.3.6 : num 2 3 3 2 5 4 5 5 5 5 ...
## $ p.3.7 : num 2 2 3 3 4 3 5 3 3 4 ...
## $ p.3.8 : num 2 1 3 2 5 2 5 5 4 2 ...
## $ p.3.9 : num 3 5 3 2 4 4 1 5 1 1 ...
## $ p.3.10 : num 2 1 4 3 3 4 1 2 4 3 ...
## [list output truncated]- Veja o que acontece se fizer isso
vars <- names(enem)
vars## [1] "NU_INSCRICAO" "NU_ANO"
## [3] "CO_MUNICIPIO_RESIDENCIA" "NO_MUNICIPIO_RESIDENCIA"
## [5] "CO_UF_RESIDENCIA" "SG_UF_RESIDENCIA"
## [7] "IN_ESTUDA_CLASSE_HOSPITALAR" "IN_TREINEIRO"
## [9] "CO_ESCOLA" "CO_MUNICIPIO_ESC"
## [11] "NO_MUNICIPIO_ESC" "CO_UF_ESC"
## [13] "SG_UF_ESC" "TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC"
## [15] "TP_LOCALIZACAO_ESC" "TP_SIT_FUNC_ESC"
## [17] "NU_IDADE" "TP_SEXO"
## [19] "TP_NACIONALIDADE" "CO_MUNICIPIO_NASCIMENTO"
## [21] "NO_MUNICIPIO_NASCIMENTO" "CO_UF_NASCIMENTO"
## [23] "SG_UF_NASCIMENTO" "TP_ST_CONCLUSAO"
## [25] "TP_ANO_CONCLUIU" "TP_ESCOLA"
## [27] "TP_ENSINO" "TP_ESTADO_CIVIL"
## [29] "TP_COR_RACA" "IN_BAIXA_VISAO"
## [31] "IN_CEGUEIRA" "IN_SURDEZ"
## [33] "IN_DEFICIENCIA_AUDITIVA" "IN_SURDO_CEGUEIRA"
## [35] "IN_DEFICIENCIA_FISICA" "IN_DEFICIENCIA_MENTAL"
## [37] "IN_DEFICIT_ATENCAO" "IN_DISLEXIA"
## [39] "IN_GESTANTE" "IN_LACTANTE"
## [41] "IN_IDOSO" "IN_DISCALCULIA"
## [43] "IN_AUTISMO" "IN_VISAO_MONOCULAR"
## [45] "IN_SABATISTA" "IN_OUTRA_DEF"
## [47] "IN_SEM_RECURSO" "IN_NOME_SOCIAL"
## [49] "IN_BRAILLE" "IN_AMPLIADA_24"
## [51] "IN_AMPLIADA_18" "IN_LEDOR"
## [53] "IN_ACESSO" "IN_TRANSCRICAO"
## [55] "IN_LIBRAS" "IN_LEITURA_LABIAL"
## [57] "IN_MESA_CADEIRA_RODAS" "IN_MESA_CADEIRA_SEPARADA"
## [59] "IN_APOIO_PERNA" "IN_GUIA_INTERPRETE"
## [61] "IN_MACA" "IN_COMPUTADOR"
## [63] "IN_CADEIRA_ESPECIAL" "IN_CADEIRA_CANHOTO"
## [65] "IN_CADEIRA_ACOLCHOADA" "IN_PROVA_DEITADO"
## [67] "IN_MOBILIARIO_OBESO" "IN_LAMINA_OVERLAY"
## [69] "IN_PROTETOR_AURICULAR" "IN_MEDIDOR_GLICOSE"
## [71] "IN_MAQUINA_BRAILE" "IN_SOROBAN"
## [73] "IN_MARCA_PASSO" "IN_SONDA"
## [75] "IN_MEDICAMENTOS" "IN_SALA_INDIVIDUAL"
## [77] "IN_SALA_ESPECIAL" "IN_SALA_ACOMPANHANTE"
## [79] "IN_MOBILIARIO_ESPECIFICO" "IN_MATERIAL_ESPECIFICO"
## [81] "IN_CERTIFICADO" "NO_ENTIDADE_CERTIFICACAO"
## [83] "CO_UF_ENTIDADE_CERTIFICACAO" "SG_UF_ENTIDADE_CERTIFICACAO"
## [85] "CO_MUNICIPIO_PROVA" "NO_MUNICIPIO_PROVA"
## [87] "CO_UF_PROVA" "SG_UF_PROVA"
## [89] "TP_PRESENCA_CN" "TP_PRESENCA_CH"
## [91] "TP_PRESENCA_LC" "TP_PRESENCA_MT"
## [93] "CO_PROVA_CN" "CO_PROVA_CH"
## [95] "CO_PROVA_LC" "CO_PROVA_MT"
## [97] "NU_NOTA_CN" "NU_NOTA_CH"
## [99] "NU_NOTA_LC" "NU_NOTA_MT"
## [101] "TX_RESPOSTAS_CN" "TX_RESPOSTAS_CH"
## [103] "TX_RESPOSTAS_LC" "TX_RESPOSTAS_MT"
## [105] "TP_LINGUA" "TX_GABARITO_CN"
## [107] "TX_GABARITO_CH" "TX_GABARITO_LC"
## [109] "TX_GABARITO_MT" "TP_STATUS_REDACAO"
## [111] "NU_NOTA_COMP1" "NU_NOTA_COMP2"
## [113] "NU_NOTA_COMP3" "NU_NOTA_COMP4"
## [115] "NU_NOTA_COMP5" "NU_NOTA_REDACAO"
## [117] "Q001" "Q002"
## [119] "Q003" "Q004"
## [121] "Q005" "Q006"
## [123] "Q007" "Q008"
## [125] "Q009" "Q010"
## [127] "Q011" "Q012"
## [129] "Q013" "Q014"
## [131] "Q015" "Q016"
## [133] "Q017" "Q018"
## [135] "Q019" "Q020"
## [137] "Q021" "Q022"
## [139] "Q023" "Q024"
## [141] "Q025" "Q026"
## [143] "Q027" "Q028"
## [145] "Q029" "Q030"
## [147] "Q031" "Q032"
## [149] "Q033" "Q034"
## [151] "Q035" "Q036"
## [153] "Q037" "Q038"
## [155] "Q039" "Q040"
## [157] "Q041" "Q042"
## [159] "Q043" "Q044"
## [161] "Q045" "Q046"
## [163] "Q047" "Q048"
## [165] "Q049" "Q050" class(enem)## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame" class(vars)## [1] "character"- Veja agora o que acontece quando você simplesmente digita e roda o nome do dataframe
enem## # A tibble: 119,827 x 166
## NU_INSCRICAO NU_ANO CO_MUNICIPIO_RESIDENCIA NO_MUNICIPIO_RESIDENCIA
## <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 1.5e+11 2015 4203709 Canelinha
## 2 1.5e+11 2015 2918001 Jequié
## 3 1.5e+11 2015 1506807 Santarém
## 4 1.5e+11 2015 3550308 São Paulo
## 5 1.5e+11 2015 3520509 Indaiatuba
## 6 1.5e+11 2015 3162500 São João del Rei
## 7 1.5e+11 2015 2211001 Teresina
## 8 1.5e+11 2015 3515350 Euclides da Cunha Paulist
## 9 1.5e+11 2015 3548708 São Bernardo do Campo
## 10 1.5e+11 2015 2307601 Limoeiro do Norte
## # ... with 119,817 more rows, and 162 more variables:
## # CO_UF_RESIDENCIA <dbl>, SG_UF_RESIDENCIA <chr+lbl>,
## # IN_ESTUDA_CLASSE_HOSPITALAR <dbl+lbl>, IN_TREINEIRO <dbl+lbl>,
## # CO_ESCOLA <dbl>, CO_MUNICIPIO_ESC <dbl>, NO_MUNICIPIO_ESC <chr>,
## # CO_UF_ESC <dbl>, SG_UF_ESC <chr+lbl>,
## # TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC <dbl+lbl>, TP_LOCALIZACAO_ESC <dbl+lbl>,
## # TP_SIT_FUNC_ESC <dbl+lbl>, NU_IDADE <dbl>, TP_SEXO <chr+lbl>,
## # TP_NACIONALIDADE <dbl+lbl>, CO_MUNICIPIO_NASCIMENTO <dbl>,
## # NO_MUNICIPIO_NASCIMENTO <chr>, CO_UF_NASCIMENTO <dbl>,
## # SG_UF_NASCIMENTO <chr+lbl>, TP_ST_CONCLUSAO <dbl+lbl>,
## # TP_ANO_CONCLUIU <dbl>, TP_ESCOLA <dbl+lbl>, TP_ENSINO <dbl+lbl>,
## # TP_ESTADO_CIVIL <dbl+lbl>, TP_COR_RACA <dbl+lbl>,
## # IN_BAIXA_VISAO <dbl+lbl>, IN_CEGUEIRA <dbl+lbl>, IN_SURDEZ <dbl+lbl>,
## # IN_DEFICIENCIA_AUDITIVA <dbl+lbl>, IN_SURDO_CEGUEIRA <dbl+lbl>,
## # IN_DEFICIENCIA_FISICA <dbl+lbl>, IN_DEFICIENCIA_MENTAL <dbl+lbl>,
## # IN_DEFICIT_ATENCAO <dbl+lbl>, IN_DISLEXIA <dbl+lbl>,
## # IN_GESTANTE <dbl+lbl>, IN_LACTANTE <dbl+lbl>, IN_IDOSO <dbl+lbl>,
## # IN_DISCALCULIA <dbl+lbl>, IN_AUTISMO <dbl+lbl>,
## # IN_VISAO_MONOCULAR <dbl+lbl>, IN_SABATISTA <dbl+lbl>,
## # IN_OUTRA_DEF <dbl+lbl>, IN_SEM_RECURSO <dbl+lbl>,
## # IN_NOME_SOCIAL <dbl+lbl>, IN_BRAILLE <dbl+lbl>,
## # IN_AMPLIADA_24 <dbl+lbl>, IN_AMPLIADA_18 <dbl+lbl>,
## # IN_LEDOR <dbl+lbl>, IN_ACESSO <dbl+lbl>, IN_TRANSCRICAO <dbl+lbl>,
## # IN_LIBRAS <dbl+lbl>, IN_LEITURA_LABIAL <dbl+lbl>,
## # IN_MESA_CADEIRA_RODAS <dbl+lbl>, IN_MESA_CADEIRA_SEPARADA <dbl+lbl>,
## # IN_APOIO_PERNA <dbl+lbl>, IN_GUIA_INTERPRETE <dbl+lbl>,
## # IN_MACA <dbl+lbl>, IN_COMPUTADOR <dbl+lbl>,
## # IN_CADEIRA_ESPECIAL <dbl+lbl>, IN_CADEIRA_CANHOTO <dbl+lbl>,
## # IN_CADEIRA_ACOLCHOADA <dbl+lbl>, IN_PROVA_DEITADO <dbl+lbl>,
## # IN_MOBILIARIO_OBESO <dbl+lbl>, IN_LAMINA_OVERLAY <dbl+lbl>,
## # IN_PROTETOR_AURICULAR <dbl+lbl>, IN_MEDIDOR_GLICOSE <dbl+lbl>,
## # IN_MAQUINA_BRAILE <dbl+lbl>, IN_SOROBAN <dbl+lbl>,
## # IN_MARCA_PASSO <dbl+lbl>, IN_SONDA <dbl+lbl>,
## # IN_MEDICAMENTOS <dbl+lbl>, IN_SALA_INDIVIDUAL <dbl+lbl>,
## # IN_SALA_ESPECIAL <dbl+lbl>, IN_SALA_ACOMPANHANTE <dbl+lbl>,
## # IN_MOBILIARIO_ESPECIFICO <dbl+lbl>, IN_MATERIAL_ESPECIFICO <dbl+lbl>,
## # IN_CERTIFICADO <dbl+lbl>, NO_ENTIDADE_CERTIFICACAO <chr>,
## # CO_UF_ENTIDADE_CERTIFICACAO <dbl>, SG_UF_ENTIDADE_CERTIFICACAO <chr>,
## # CO_MUNICIPIO_PROVA <dbl>, NO_MUNICIPIO_PROVA <chr>, CO_UF_PROVA <dbl>,
## # SG_UF_PROVA <chr+lbl>, TP_PRESENCA_CN <dbl+lbl>,
## # TP_PRESENCA_CH <dbl+lbl>, TP_PRESENCA_LC <dbl+lbl>,
## # TP_PRESENCA_MT <dbl+lbl>, CO_PROVA_CN <dbl+lbl>,
## # CO_PROVA_CH <dbl+lbl>, CO_PROVA_LC <dbl+lbl>, CO_PROVA_MT <dbl+lbl>,
## # NU_NOTA_CN <dbl>, NU_NOTA_CH <dbl>, NU_NOTA_LC <dbl>,
## # NU_NOTA_MT <dbl>, TX_RESPOSTAS_CN <chr>, TX_RESPOSTAS_CH <chr>,
## # TX_RESPOSTAS_LC <chr>, TX_RESPOSTAS_MT <chr>, ...- Seleção de variáveis. Use o número das variáveis entre [linhas , colunas] logo após o nome do objeto, nesse caso, um dataframe
1:6
c(1:6)
c(1, 3, 10:20)
names(enem)
names(enem[c(17:18, 13:14, 97:100)])
vars <- names(enem[c(17:18, 13:14, 97:100)])
# Subset de variáveis
dt <- enem[ , vars]
# Elimina
dt <- enem[ , -c(17:18, 13:14, 97:100)]
# removendo da área de trabalho
rm(dt)- Seleção de observações. É possível usar os números das linhas ou operações lógicas
$e|
# Seleção usando números
bd[1:5 , 1:2]
# Seleção usando lógica
table(enem$NU_IDADE)
enem[enem$NU_IDADE == 17, ]- Análise de frequência
names(enem)## [1] "NU_INSCRICAO" "NU_ANO"
## [3] "CO_MUNICIPIO_RESIDENCIA" "NO_MUNICIPIO_RESIDENCIA"
## [5] "CO_UF_RESIDENCIA" "SG_UF_RESIDENCIA"
## [7] "IN_ESTUDA_CLASSE_HOSPITALAR" "IN_TREINEIRO"
## [9] "CO_ESCOLA" "CO_MUNICIPIO_ESC"
## [11] "NO_MUNICIPIO_ESC" "CO_UF_ESC"
## [13] "SG_UF_ESC" "TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC"
## [15] "TP_LOCALIZACAO_ESC" "TP_SIT_FUNC_ESC"
## [17] "NU_IDADE" "TP_SEXO"
## [19] "TP_NACIONALIDADE" "CO_MUNICIPIO_NASCIMENTO"
## [21] "NO_MUNICIPIO_NASCIMENTO" "CO_UF_NASCIMENTO"
## [23] "SG_UF_NASCIMENTO" "TP_ST_CONCLUSAO"
## [25] "TP_ANO_CONCLUIU" "TP_ESCOLA"
## [27] "TP_ENSINO" "TP_ESTADO_CIVIL"
## [29] "TP_COR_RACA" "IN_BAIXA_VISAO"
## [31] "IN_CEGUEIRA" "IN_SURDEZ"
## [33] "IN_DEFICIENCIA_AUDITIVA" "IN_SURDO_CEGUEIRA"
## [35] "IN_DEFICIENCIA_FISICA" "IN_DEFICIENCIA_MENTAL"
## [37] "IN_DEFICIT_ATENCAO" "IN_DISLEXIA"
## [39] "IN_GESTANTE" "IN_LACTANTE"
## [41] "IN_IDOSO" "IN_DISCALCULIA"
## [43] "IN_AUTISMO" "IN_VISAO_MONOCULAR"
## [45] "IN_SABATISTA" "IN_OUTRA_DEF"
## [47] "IN_SEM_RECURSO" "IN_NOME_SOCIAL"
## [49] "IN_BRAILLE" "IN_AMPLIADA_24"
## [51] "IN_AMPLIADA_18" "IN_LEDOR"
## [53] "IN_ACESSO" "IN_TRANSCRICAO"
## [55] "IN_LIBRAS" "IN_LEITURA_LABIAL"
## [57] "IN_MESA_CADEIRA_RODAS" "IN_MESA_CADEIRA_SEPARADA"
## [59] "IN_APOIO_PERNA" "IN_GUIA_INTERPRETE"
## [61] "IN_MACA" "IN_COMPUTADOR"
## [63] "IN_CADEIRA_ESPECIAL" "IN_CADEIRA_CANHOTO"
## [65] "IN_CADEIRA_ACOLCHOADA" "IN_PROVA_DEITADO"
## [67] "IN_MOBILIARIO_OBESO" "IN_LAMINA_OVERLAY"
## [69] "IN_PROTETOR_AURICULAR" "IN_MEDIDOR_GLICOSE"
## [71] "IN_MAQUINA_BRAILE" "IN_SOROBAN"
## [73] "IN_MARCA_PASSO" "IN_SONDA"
## [75] "IN_MEDICAMENTOS" "IN_SALA_INDIVIDUAL"
## [77] "IN_SALA_ESPECIAL" "IN_SALA_ACOMPANHANTE"
## [79] "IN_MOBILIARIO_ESPECIFICO" "IN_MATERIAL_ESPECIFICO"
## [81] "IN_CERTIFICADO" "NO_ENTIDADE_CERTIFICACAO"
## [83] "CO_UF_ENTIDADE_CERTIFICACAO" "SG_UF_ENTIDADE_CERTIFICACAO"
## [85] "CO_MUNICIPIO_PROVA" "NO_MUNICIPIO_PROVA"
## [87] "CO_UF_PROVA" "SG_UF_PROVA"
## [89] "TP_PRESENCA_CN" "TP_PRESENCA_CH"
## [91] "TP_PRESENCA_LC" "TP_PRESENCA_MT"
## [93] "CO_PROVA_CN" "CO_PROVA_CH"
## [95] "CO_PROVA_LC" "CO_PROVA_MT"
## [97] "NU_NOTA_CN" "NU_NOTA_CH"
## [99] "NU_NOTA_LC" "NU_NOTA_MT"
## [101] "TX_RESPOSTAS_CN" "TX_RESPOSTAS_CH"
## [103] "TX_RESPOSTAS_LC" "TX_RESPOSTAS_MT"
## [105] "TP_LINGUA" "TX_GABARITO_CN"
## [107] "TX_GABARITO_CH" "TX_GABARITO_LC"
## [109] "TX_GABARITO_MT" "TP_STATUS_REDACAO"
## [111] "NU_NOTA_COMP1" "NU_NOTA_COMP2"
## [113] "NU_NOTA_COMP3" "NU_NOTA_COMP4"
## [115] "NU_NOTA_COMP5" "NU_NOTA_REDACAO"
## [117] "Q001" "Q002"
## [119] "Q003" "Q004"
## [121] "Q005" "Q006"
## [123] "Q007" "Q008"
## [125] "Q009" "Q010"
## [127] "Q011" "Q012"
## [129] "Q013" "Q014"
## [131] "Q015" "Q016"
## [133] "Q017" "Q018"
## [135] "Q019" "Q020"
## [137] "Q021" "Q022"
## [139] "Q023" "Q024"
## [141] "Q025" "Q026"
## [143] "Q027" "Q028"
## [145] "Q029" "Q030"
## [147] "Q031" "Q032"
## [149] "Q033" "Q034"
## [151] "Q035" "Q036"
## [153] "Q037" "Q038"
## [155] "Q039" "Q040"
## [157] "Q041" "Q042"
## [159] "Q043" "Q044"
## [161] "Q045" "Q046"
## [163] "Q047" "Q048"
## [165] "Q049" "Q050" table(enem$TP_SEXO)##
## F M
## 70204 49623 table(enem$IN_TREINEIRO)##
## 0 1
## 103442 16385 table(enem$SG_UF_RESIDENCIA)##
## AC AL AM AP BA CE DF ES GO MA MG MS
## 861 2328 2212 723 8171 7509 2282 2326 4237 4253 14151 1993
## MT PA PB PE PI PR RJ RN RO RR RS SC
## 2148 5690 3720 6290 2691 5672 7389 3140 1412 301 6340 2634
## SE SP TO
## 1672 18585 1097 table(enem$TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC)##
## 1 2 3 4
## 704 23576 245 5965 str(enem$TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC)## Class 'labelled' atomic [1:119827] NA 2 NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Dependência administrativa (Escola)"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F1.0"
## ..- attr(*, "labels")= Named num [1:4] 1 2 3 4
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "Federal" "Estadual" "Municipal" "Privada" attr(enem$TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC, which = "labels")## Federal Estadual Municipal Privada
## 1 2 3 4 table(enem$TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC, enem$TP_SEXO)##
## F M
## 1 356 348
## 2 14240 9336
## 3 152 93
## 4 3248 2717 library(sjPlot)
sjt.frq(enem$TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC)| value | N | raw % | valid % | cumulative % |
|---|---|---|---|---|
| Federal | 704 | 0.59 | 2.31 | 2.31 |
| Estadual | 23576 | 19.68 | 77.32 | 79.63 |
| Municipal | 245 | 0.20 | 0.80 | 80.44 |
| Privada | 5965 | 4.98 | 19.56 | 100.00 |
| missings | 89337 | 74.55 | ||
| total N=119827 · valid N=30490 · x̄=2.38 · σ=0.82 | ||||
library(sjPlot)
sjt.xtab(enem$TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC, enem$TP_SEXO, show.row.prc = TRUE)|
Dependência administrativa (Escola) |
Sexo | Total | |
|---|---|---|---|
| Feminino | Masculino | ||
| Federal |
356 50.6 % |
348 49.4 % |
704 100 % |
| Estadual |
14240 60.4 % |
9336 39.6 % |
23576 100 % |
| Municipal |
152 62 % |
93 38 % |
245 100 % |
| Privada |
3248 54.5 % |
2717 45.5 % |
5965 100 % |
| Total |
17996 59 % |
12494 41 % |
30490 100 % |
χ2=91.779 · df=3 · Cramer’s V=0.055 · p=0.000 |
# Veja
# http://www.strengejacke.de/sjPlot/
# - Explorando distribuições e correlações via gráficos
library(ggplot2)
ggplot(data = enem, aes(x = NU_NOTA_CH)) + geom_histogram()## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
ggplot(data = enem, aes(x = NU_NOTA_CH)) + geom_histogram(binwidth = 25, alpha = 1/2)
ggplot(data = enem, aes(x = NU_NOTA_CH)) + geom_histogram(binwidth = 25, alpha = 1/2, color = "black")
ggplot(data = enem, aes(x = NU_NOTA_MT)) + geom_histogram(binwidth = 25, alpha = 1/2, color = "gray")
ggplot(data = enem, aes(x = NU_NOTA_MT)) + geom_freqpoly(binwidth = 25)
ggplot(data = enem, aes(x = NU_NOTA_CH, fill = factor(TP_SEXO))) +
geom_histogram(binwidth = 25, alpha = 1/2)
ggplot(data = enem, aes(x = NU_NOTA_MT, fill = factor(TP_SEXO))) +
geom_histogram(binwidth = 25, alpha = 1/2)
ggplot(data = enem, aes(x = NU_NOTA_MT, fill = factor(TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC))) +
geom_histogram(binwidth = 25, alpha = 1/2)
ggplot(data = enem, aes(x = NU_NOTA_CH, y = NU_NOTA_MT)) + geom_point()
ggplot(data = enem, aes(x = NU_NOTA_CH, y = NU_NOTA_MT)) + geom_point(alpha = 1/40)
ggplot(data = enem, aes(x = NU_NOTA_CH, y = NU_NOTA_MT , color = NU_NOTA_CH)) +
geom_point(alpha = 1/40)
* Explorando estatísticas descritivas
library(psych)##
## Attaching package: 'psych'## The following objects are masked from 'package:ggplot2':
##
## %+%, alpha names(enem)## [1] "NU_INSCRICAO" "NU_ANO"
## [3] "CO_MUNICIPIO_RESIDENCIA" "NO_MUNICIPIO_RESIDENCIA"
## [5] "CO_UF_RESIDENCIA" "SG_UF_RESIDENCIA"
## [7] "IN_ESTUDA_CLASSE_HOSPITALAR" "IN_TREINEIRO"
## [9] "CO_ESCOLA" "CO_MUNICIPIO_ESC"
## [11] "NO_MUNICIPIO_ESC" "CO_UF_ESC"
## [13] "SG_UF_ESC" "TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC"
## [15] "TP_LOCALIZACAO_ESC" "TP_SIT_FUNC_ESC"
## [17] "NU_IDADE" "TP_SEXO"
## [19] "TP_NACIONALIDADE" "CO_MUNICIPIO_NASCIMENTO"
## [21] "NO_MUNICIPIO_NASCIMENTO" "CO_UF_NASCIMENTO"
## [23] "SG_UF_NASCIMENTO" "TP_ST_CONCLUSAO"
## [25] "TP_ANO_CONCLUIU" "TP_ESCOLA"
## [27] "TP_ENSINO" "TP_ESTADO_CIVIL"
## [29] "TP_COR_RACA" "IN_BAIXA_VISAO"
## [31] "IN_CEGUEIRA" "IN_SURDEZ"
## [33] "IN_DEFICIENCIA_AUDITIVA" "IN_SURDO_CEGUEIRA"
## [35] "IN_DEFICIENCIA_FISICA" "IN_DEFICIENCIA_MENTAL"
## [37] "IN_DEFICIT_ATENCAO" "IN_DISLEXIA"
## [39] "IN_GESTANTE" "IN_LACTANTE"
## [41] "IN_IDOSO" "IN_DISCALCULIA"
## [43] "IN_AUTISMO" "IN_VISAO_MONOCULAR"
## [45] "IN_SABATISTA" "IN_OUTRA_DEF"
## [47] "IN_SEM_RECURSO" "IN_NOME_SOCIAL"
## [49] "IN_BRAILLE" "IN_AMPLIADA_24"
## [51] "IN_AMPLIADA_18" "IN_LEDOR"
## [53] "IN_ACESSO" "IN_TRANSCRICAO"
## [55] "IN_LIBRAS" "IN_LEITURA_LABIAL"
## [57] "IN_MESA_CADEIRA_RODAS" "IN_MESA_CADEIRA_SEPARADA"
## [59] "IN_APOIO_PERNA" "IN_GUIA_INTERPRETE"
## [61] "IN_MACA" "IN_COMPUTADOR"
## [63] "IN_CADEIRA_ESPECIAL" "IN_CADEIRA_CANHOTO"
## [65] "IN_CADEIRA_ACOLCHOADA" "IN_PROVA_DEITADO"
## [67] "IN_MOBILIARIO_OBESO" "IN_LAMINA_OVERLAY"
## [69] "IN_PROTETOR_AURICULAR" "IN_MEDIDOR_GLICOSE"
## [71] "IN_MAQUINA_BRAILE" "IN_SOROBAN"
## [73] "IN_MARCA_PASSO" "IN_SONDA"
## [75] "IN_MEDICAMENTOS" "IN_SALA_INDIVIDUAL"
## [77] "IN_SALA_ESPECIAL" "IN_SALA_ACOMPANHANTE"
## [79] "IN_MOBILIARIO_ESPECIFICO" "IN_MATERIAL_ESPECIFICO"
## [81] "IN_CERTIFICADO" "NO_ENTIDADE_CERTIFICACAO"
## [83] "CO_UF_ENTIDADE_CERTIFICACAO" "SG_UF_ENTIDADE_CERTIFICACAO"
## [85] "CO_MUNICIPIO_PROVA" "NO_MUNICIPIO_PROVA"
## [87] "CO_UF_PROVA" "SG_UF_PROVA"
## [89] "TP_PRESENCA_CN" "TP_PRESENCA_CH"
## [91] "TP_PRESENCA_LC" "TP_PRESENCA_MT"
## [93] "CO_PROVA_CN" "CO_PROVA_CH"
## [95] "CO_PROVA_LC" "CO_PROVA_MT"
## [97] "NU_NOTA_CN" "NU_NOTA_CH"
## [99] "NU_NOTA_LC" "NU_NOTA_MT"
## [101] "TX_RESPOSTAS_CN" "TX_RESPOSTAS_CH"
## [103] "TX_RESPOSTAS_LC" "TX_RESPOSTAS_MT"
## [105] "TP_LINGUA" "TX_GABARITO_CN"
## [107] "TX_GABARITO_CH" "TX_GABARITO_LC"
## [109] "TX_GABARITO_MT" "TP_STATUS_REDACAO"
## [111] "NU_NOTA_COMP1" "NU_NOTA_COMP2"
## [113] "NU_NOTA_COMP3" "NU_NOTA_COMP4"
## [115] "NU_NOTA_COMP5" "NU_NOTA_REDACAO"
## [117] "Q001" "Q002"
## [119] "Q003" "Q004"
## [121] "Q005" "Q006"
## [123] "Q007" "Q008"
## [125] "Q009" "Q010"
## [127] "Q011" "Q012"
## [129] "Q013" "Q014"
## [131] "Q015" "Q016"
## [133] "Q017" "Q018"
## [135] "Q019" "Q020"
## [137] "Q021" "Q022"
## [139] "Q023" "Q024"
## [141] "Q025" "Q026"
## [143] "Q027" "Q028"
## [145] "Q029" "Q030"
## [147] "Q031" "Q032"
## [149] "Q033" "Q034"
## [151] "Q035" "Q036"
## [153] "Q037" "Q038"
## [155] "Q039" "Q040"
## [157] "Q041" "Q042"
## [159] "Q043" "Q044"
## [161] "Q045" "Q046"
## [163] "Q047" "Q048"
## [165] "Q049" "Q050" describe(enem[ , 97:100])## vars n mean sd median trimmed mad min max range
## NU_NOTA_CN 1 119827 480.87 71.40 474.0 476.75 71.16 0 824.0 824.0
## NU_NOTA_CH 2 119827 559.36 70.50 565.0 561.68 69.39 0 823.3 823.3
## NU_NOTA_LC 3 119827 505.05 71.43 508.4 506.61 70.42 0 788.8 788.8
## NU_NOTA_MT 4 119827 465.78 106.81 443.6 454.01 94.89 0 991.7 991.7
## skew kurtosis se
## NU_NOTA_CN 0.53 0.65 0.21
## NU_NOTA_CH -0.33 0.29 0.20
## NU_NOTA_LC -0.35 1.18 0.21
## NU_NOTA_MT 0.98 1.27 0.31 describe.by(enem[ , 97:100], group = enem$TP_SEXO)##
## Descriptive statistics by group
## group: F
## vars n mean sd median trimmed mad min max range
## NU_NOTA_CN 1 70204 469.61 67.51 461.9 465.01 65.38 0 810.5 810.5
## NU_NOTA_CH 2 70204 551.49 69.16 556.3 553.42 68.20 0 796.6 796.6
## NU_NOTA_LC 3 70204 505.19 69.50 507.7 506.47 68.64 0 777.8 777.8
## NU_NOTA_MT 4 70204 452.46 95.23 434.8 442.16 85.55 0 981.8 981.8
## skew kurtosis se
## NU_NOTA_CN 0.65 1.04 0.25
## NU_NOTA_CH -0.29 0.29 0.26
## NU_NOTA_LC -0.28 0.85 0.26
## NU_NOTA_MT 1.03 1.68 0.36
## --------------------------------------------------------
## group: M
## vars n mean sd median trimmed mad min max range
## NU_NOTA_CN 1 49623 496.80 73.68 493.2 493.96 75.32 0 824.0 824.0
## NU_NOTA_CH 2 49623 570.50 70.88 577.7 573.57 67.75 0 823.3 823.3
## NU_NOTA_LC 3 49623 504.84 74.08 509.2 506.76 72.94 0 788.8 788.8
## NU_NOTA_MT 4 49623 484.63 118.79 459.3 473.11 111.64 0 991.7 991.7
## skew kurtosis se
## NU_NOTA_CN 0.36 0.40 0.33
## NU_NOTA_CH -0.44 0.40 0.32
## NU_NOTA_LC -0.44 1.51 0.33
## NU_NOTA_MT 0.80 0.61 0.53 attr(enem$TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC, which = "labels")## Federal Estadual Municipal Privada
## 1 2 3 4 describe.by(enem[ , 97:100], group = enem$TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC)##
## Descriptive statistics by group
## group: 1
## vars n mean sd median trimmed mad min max range
## NU_NOTA_CN 1 704 544.67 80.83 550.95 545.72 83.92 350.8 776.8 426.0
## NU_NOTA_CH 2 704 615.80 61.75 622.30 619.56 55.15 396.7 765.8 369.1
## NU_NOTA_LC 3 704 556.21 62.32 562.60 558.75 59.97 354.2 723.4 369.2
## NU_NOTA_MT 4 704 570.00 128.85 560.85 566.09 145.59 317.9 967.0 649.1
## skew kurtosis se
## NU_NOTA_CN -0.06 -0.42 3.05
## NU_NOTA_CH -0.66 0.81 2.33
## NU_NOTA_LC -0.41 0.15 2.35
## NU_NOTA_MT 0.28 -0.47 4.86
## --------------------------------------------------------
## group: 2
## vars n mean sd median trimmed mad min max range
## NU_NOTA_CN 1 23576 460.66 60.77 455.9 458.03 63.60 0 781.5 781.5
## NU_NOTA_CH 2 23576 540.02 66.41 546.6 542.67 67.31 0 749.9 749.9
## NU_NOTA_LC 3 23576 488.02 65.84 491.9 489.73 65.38 0 731.7 731.7
## NU_NOTA_MT 4 23576 445.15 85.45 431.8 437.53 79.91 0 935.9 935.9
## skew kurtosis se
## NU_NOTA_CN 0.33 0.47 0.40
## NU_NOTA_CH -0.38 0.11 0.43
## NU_NOTA_LC -0.41 1.37 0.43
## NU_NOTA_MT 0.75 1.54 0.56
## --------------------------------------------------------
## group: 3
## vars n mean sd median trimmed mad min max range
## NU_NOTA_CN 1 245 473.63 66.90 471.4 471.22 74.87 336.5 640.7 304.2
## NU_NOTA_CH 2 245 550.64 68.10 557.1 553.36 68.94 367.3 732.3 365.0
## NU_NOTA_LC 3 245 500.46 73.86 507.4 504.05 72.50 0.0 733.0 733.0
## NU_NOTA_MT 4 245 454.85 95.23 440.2 448.45 89.70 0.0 748.1 748.1
## skew kurtosis se
## NU_NOTA_CN 0.22 -0.75 4.27
## NU_NOTA_CH -0.33 -0.30 4.35
## NU_NOTA_LC -1.34 7.55 4.72
## NU_NOTA_MT 0.25 1.74 6.08
## --------------------------------------------------------
## group: 4
## vars n mean sd median trimmed mad min max range
## NU_NOTA_CN 1 5965 540.84 81.71 541.0 540.18 87.33 338.5 824.0 485.5
## NU_NOTA_CH 2 5965 606.48 66.56 613.8 610.63 59.30 347.0 823.3 476.3
## NU_NOTA_LC 3 5965 555.33 65.93 562.1 558.58 61.68 0.0 777.8 777.8
## NU_NOTA_MT 4 5965 557.27 131.46 543.6 551.10 142.18 311.6 975.0 663.4
## skew kurtosis se
## NU_NOTA_CN 0.09 -0.38 1.06
## NU_NOTA_CH -0.64 0.66 0.86
## NU_NOTA_LC -0.57 1.11 0.85
## NU_NOTA_MT 0.40 -0.45 1.70Exercício 1: importando dados
- Crie um diretório
- Escolha um banco de dados próprio em excel ou SPSS
- Copie-o no diretório criado
- Abra o RSTUDIO
- Crie um R Script para escrever seus programas e salve no diretório criado chamando-o de dados.R
- Aponte o RSTUDIO para o diretório criado
- Importe o arquivo
- Estudo sua estrutura usando o str()
- Salve os dados no diretório
- Explore a base de dados do ENEM 2015 e explore a relação entre o desempenho e alguma variável qualitativa dos sujeitos