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title: "Questões acadêmicas"
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#css: styles.css
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#code_folding: hide
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---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, cache = FALSE)
# source("./R/pacotes.R")
# source("./R/funcoes-auxiliares.R")
# source("./R/importacao-respostas.R")
```
As questões a seguir dizem respeito à informações sobre sua instituição de origem, instituição atual, ocupação, setor, área de conhecimento, etc.
---
### Em qual instituição você está fazendo pós graduação? {.tabset .tabset-fade .tabset-pills}
```{r, echo=FALSE}
## Tratamento dos dados
### 2024
quest_24$instituicao <- tolower(iconv(quest_24$instituicao,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
classOpcoes <- tolower(c("nao sou aluno de pos graduacao",
"UFPR",'Fiocruz', 'IFPR',
'UTFPR', "UEPG",
"UNILA", "UNIOESTE"))
quest_24$instituicao[ !quest_24$instituicao %in% classOpcoes ] <- "outro"
quest_24$instituicao <- factor(quest_24$instituicao,
levels = tolower(
c("nao sou aluno de pos graduacao",
"UFPR",'Fiocruz', 'IFPR',
'UTFPR', "UEPG", "UNILA",
"UNIOESTE", "OUTRO")))
#----------------------------------------------------------------------
### 2023
quest_23$instituicao <- tolower(iconv(quest_23$instituicao,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
classOpcoes <- tolower(c("nao sou aluno de pos graduacao",
"UFPR",'Fiocruz', 'IFPR',
'UTFPR', "UEPG",
"UNILA", "UNIOESTE"))
quest_23$instituicao[ !quest_23$instituicao %in% classOpcoes ] <- "outro"
quest_23$instituicao <- factor(quest_23$instituicao,
levels = tolower(
c("nao sou aluno de pos graduacao",
"UFPR",'Fiocruz', 'IFPR',
'UTFPR', "UEPG", "UNILA",
"UNIOESTE", "OUTRO")))
#----------------------------------------------------------------------
### 2022
quest_22$instituicao <- tolower(iconv(quest_22$instituicao,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
classOpcoes <- tolower(c("nao sou aluno de pos graduacao",
"UFPR",'Fiocruz', 'IFPR',
'UTFPR', "UEPG",
"UNILA", "UNIOESTE"))
quest_22$instituicao[ !quest_22$instituicao %in% classOpcoes ] <- "outro"
quest_22$instituicao <- factor(quest_22$instituicao,
levels = tolower(
c("nao sou aluno de pos graduacao",
"UFPR",'Fiocruz', 'IFPR',
'UTFPR', "UEPG", "UNILA",
"UNIOESTE", "OUTRO")))
#----------------------------------------------------------------------
### 2021
quest_21$instituicao <- tolower(iconv(quest_21$instituicao,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
classOpcoes <- tolower(c("nao sou aluno de pos graduacao",
"UFPR",'UEL', 'UEM', 'UEPG', "UNIOESTE",
"UNICENTRO", "UENP", "UNILA",
"IFPR", "UTFPR"))
quest_21$instituicao[ !quest_21$instituicao %in% classOpcoes ] <- "outro"
quest_21$instituicao <- factor(quest_21$instituicao,
levels = tolower(c("nao sou aluno de pos graduacao",
"UFPR",'UEL',
'UEM', 'UEPG',
"UNIOESTE",
"UNICENTRO", "UENP",
"UNILA", "IFPR",
"UTFPR", "OUTRO")))
#----------------------------------------------------------------------
### 2020
quest_20$ln_instituicao <- tolower(iconv(quest_20$ln_instituicao,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
quest_20$ln_instituicao[ !quest_20$ln_instituicao %in% classOpcoes ] <- "outro"
quest_20$ln_instituicao <- factor(quest_20$ln_instituicao,
levels = tolower(c("UFPR",'UEL',
'UEM', 'UEPG',
"UNIOESTE",
"UNICENTRO", "UENP",
"UNILA", "IFPR",
"UTFPR", "OUTRO")))
#----------------------------------------------------------------------
table1 <- freq_n_ord(quest_24$instituicao)
table2 <- freq_ord(quest_24$instituicao)
```
---
#### Tabela 1
Tabela com as frequências desordenadas
<center>
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE}
pander::pander(table1)
```
</center>
---
#### Tabela 2
Tabela com as frequências ordenadas
<center>
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE}
pander::pander(table2)
```
</center>
---
#### Gráfico 1
Gráfico de setores
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE}
table1 <- freq_n_ord(quest_24$instituicao)
table1$Niveis <- as.vector(table1$Niveis)
table1$Niveis[1] <- 'nao aluno'
table1 <- table1 %>%
arrange(desc(Niveis)) %>%
mutate(ypos = cumsum(Frequencia.relativa)- 0.5*Frequencia.relativa)
ggplot(table1, aes(x="", y=Frequencia.relativa, fill=Niveis)) +
geom_bar(stat="identity",
width=1,
col = 1,
lwd = 1) +
coord_polar("y", start=0) +
theme_classic() +
#theme(legend.position="none") +
geom_text(aes(y = ypos, label = Frequencia),
color = 1,
size = 5)+
ylab("") +
xlab("") +
ggtitle("Instituição")+
theme(legend.position = 'top',
plot.title = element_text(family = "Helvetica",
face = "bold",
size = (20),
hjust = 0.5),
axis.title = element_text(face = "bold",
size = 15),
axis.text = element_blank(),
legend.title = element_blank(),
text = element_text(size=20))
```
---
#### Gráfico 2
Gráfico de barras desordenadas
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE}
table2 <- freq_n_ord(quest_24$instituicao)
table2$Niveis <- as.vector(table2$Niveis)
table2$Niveis[1] <- 'nao aluno'
ggplot(data = table2, aes(x = Niveis,
y = Frequencia)) +
geom_bar(stat = 'identity',
col = 1,
lwd = 1) +
ylim(c(0,
(max(table2$Frequencia)+ (max(table2$Frequencia)*0.1))))+
coord_flip() +
geom_text(aes(label = Frequencia),
hjust=-0.5,
color=1,
size=5)+
ylab("") +
xlab("") +
ggtitle("Instituição")+
theme_classic() + theme(legend.position = 'none',
plot.title = element_text(family = "Helvetica",
face = "bold",
size = (20),
hjust = 0.5),
axis.title = element_text(face = "bold",
size = 15),
axis.text.x=element_blank(),
text = element_text(size=20))
```
---
#### Gráfico 3
Gráfico de barras ordenadas
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE}
ggplot(data = table2, aes(x = reorder(Niveis, Frequencia),
y = Frequencia)) +
geom_bar(stat = 'identity',
col = 1,
lwd = 1) +
ylim(c(0,
(max(table2$Frequencia)+ (max(table2$Frequencia)*0.1))))+
coord_flip() +
geom_text(aes(label = Frequencia),
hjust=-0.5,
color=1,
size=5)+
ylab("") +
xlab("") +
ggtitle("Instituição")+
theme_classic() + theme(legend.position = 'none',
plot.title = element_text(family = "Helvetica",
face = "bold",
size = (20),
hjust = 0.5),
axis.title = element_text(face = "bold",
size = 15),
axis.text.x=element_blank(),
text = element_text(size=20))
```
---
#### Comparativo
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE, fig.height=7, fig.width=10}
compara <- rbind(freq_n_ord(quest_24$instituicao),
freq_n_ord(quest_23$instituicao),
freq_n_ord(quest_22$instituicao),
freq_n_ord(quest_21$instituicao),
freq_n_ord(quest_20$ln_instituicao))
compara$Niveis <- as.vector(compara$Niveis)
compara$Niveis[c(1,10,19)] <- 'nao aluno'
compara$Ano <- c(rep('2024',9),
rep('2023',9),
rep('2022',9),
rep('2021',12),
rep('2020',11))
compara$Frequencia.relativa <- round(compara$Frequencia.relativa,2)
ggplot(data = compara,
mapping = aes(x = Ano,
y = Frequencia.relativa,
group = Niveis,
col = Niveis)) +
geom_line() + geom_point()+
ylab("Proporção") +
xlab("") +
ggtitle("Instituição")+
theme_classic() + theme(legend.position = 'top',
plot.title = element_text(family = "Helvetica",
face = "bold",
size = (20),
hjust = 0.5),
axis.title = element_text(face = "bold",
size = 15),
text = element_text(size=20))+
theme(legend.title=element_blank())
```
---
### Se você estuda na UFPR, em qual setor você está inserido? {.tabset .tabset-fade .tabset-pills}
```{r, echo=FALSE}
### 2023
quest_24$setor_ufpr <- tolower(iconv(quest_24$setor_ufpr,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
classOpcoes <- c("ac - artes, comunicacao e design",
"ag - agrarias",
"bl - ciencias biologiccas",
"ch - humanas",
"ct - ciencias da terra",
"ed - educacao",
"ep - educacao profissional e tecnologica",
"et - exatas",
"jd - juridicas",
"sa - sociais aplicadas",
"sd - saude",
"sl - litoral",
"sp - palotina",
"tc - tecnologia")
#----------------------------------------------------------------------
### 2023
quest_23$setor_ufpr <- tolower(iconv(quest_23$setor_ufpr,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
classOpcoes <- c("ac - artes, comunicacao e design",
"ag - agrarias",
"bl - ciencias biologiccas",
"ch - humanas",
"ct - ciencias da terra",
"ed - educacao",
"ep - educacao profissional e tecnologica",
"et - exatas",
"jd - juridicas",
"sa - sociais aplicadas",
"sd - saude",
"sl - litoral",
"sp - palotina",
"tc - tecnologia")
#----------------------------------------------------------------------
### 2022
quest_22$setor_ufpr <- tolower(iconv(quest_22$setor_ufpr,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
classOpcoes <- c("ac - artes, comunicacao e design",
"ag - agrarias",
"bl - ciencias biologiccas",
"ch - humanas",
"ct - ciencias da terra",
"ed - educacao",
"ep - educacao profissional e tecnologica",
"et - exatas",
"jd - juridicas",
"sa - sociais aplicadas",
"sd - saude",
"sl - litoral",
"sp - palotina",
"tc - tecnologia")
quest_22$setor_ufpr <- factor(quest_22$setor_ufpr,
levels = classOpcoes)
#----------------------------------------------------------------------
### 2021
quest_21$setor_ufpr <- tolower(iconv(quest_21$setor_ufpr,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
classOpcoes <- c("ac - artes, comunicacao e design",
"ag - agrarias",
"bl - ciencias biologiccas",
"ch - humanas",
"ct - ciencias da terra",
"ed - educacao",
"ep - educacao profissional e tecnologica",
"et - exatas",
"jd - juridicas",
"sa - sociais aplicadas",
"sd - saude",
"sl - litoral",
"sp - palotina",
"tc - tecnologia")
quest_21$setor_ufpr <- factor(quest_21$setor_ufpr,
levels = classOpcoes)
#----------------------------------------------------------------------
### 2020
quest_20$ln_setorAtuacao <- tolower(iconv(quest_20$ln_setorAtuacao,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
classOpcoes <- c("ac - artes, comunicacao e design",
"ag - agrarias",
"bl - ciencias biologiccas",
"ch - humanas",
"ct - ciencias da terra",
"ed - educacao",
"ep - educacao profissional e tecnologica",
"et - exatas",
"jd - juridicas",
"sa - sociais aplicadas",
"sd - saude",
"sl - litoral",
"sp - palotina",
"tc - tecnologia")
quest_20$ln_setorAtuacao <- factor(quest_20$ln_setorAtuacao,
levels = classOpcoes)
#----------------------------------------------------------------------
### 2019
quest_19$ln_setorAtuacao <- tolower(iconv(quest_19$ln_setorAtuacao,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
classOpcoes <- c("ac - artes, comunicacao e design",
"ag - agrarias",
"bl - ciencias biologiccas",
"ch - humanas",
"ct - ciencias da terra",
"ed - educacao",
"ep - educacao profissional e tecnologica",
"et - exatas",
"jd - juridicas",
"sa - sociais aplicadas",
"sd - saude",
"sl - litoral",
"sp - palotina",
"tc - tecnologia")
quest_19$ln_setorAtuacao <- factor(quest_19$ln_setorAtuacao,
levels = classOpcoes)
#----------------------------------------------------------------------
## Tabelas de frequencia
table1 <- freq_ord(quest_24$setor_ufpr)
table2 <- freq_ord(subset(quest_24, quest_24$instituicao == 'ufpr')$setor_ufpr)
```
---
#### Tabela 1
Sem subset de alunos UFPR.
<center>
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE}
pander::pander(table1)
```
</center>
---
#### Tabela 2
Com subset de alunos UFPR.
<center>
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE}
pander::pander(table2)
```
</center>
---
#### Gráfico
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE}
table2 <- freq_n_ord(subset(quest_24, quest_24$instituicao == 'ufpr')$setor_ufpr)
# table2$Niveis <- c("AC", "AG", "BL", "CH",
# "CT", "ED", "EP", "ET",
# "JD", "SA", "SD", "SL",
# "SP", "TC")
ggplot(data = table2, aes(x = reorder(Niveis, Frequencia),
y = Frequencia)) +
geom_bar(stat = 'identity',
col = 1,
lwd = 1) +
ylim(c(0,
(max(table2$Frequencia)+ (max(table2$Frequencia)*0.1))))+
coord_flip() +
geom_text(aes(label = Frequencia),
hjust=-0.5,
color=1,
size=5)+
ylab("") +
xlab("") +
ggtitle("Setor UFPR")+
theme_classic() + theme(legend.position = 'none',
plot.title = element_text(family = "Helvetica",
face = "bold",
size = (20),
hjust = 0.5),
axis.title = element_text(face = "bold",
size = 15),
axis.text.x=element_blank(),
text = element_text(size=20))
```
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE, fig.height=12}
#### Comparativo
# compara <-
# rbind(
# freq_n_ord(subset(quest_23, quest_23$instituicao == 'ufpr')$setor_ufpr),
# freq_n_ord(subset(quest_22, quest_22$instituicao == 'ufpr')$setor_ufpr),
# freq_n_ord(subset(quest_21, quest_21$instituicao == 'ufpr')$setor_ufpr),
# freq_n_ord(subset(quest_20, quest_20$ln_instituicao == 'ufpr')$ln_setorAtuacao))
#
# compara$Niveis <- c("AC", "AG", "BL", "CH",
# "CT", "ED", "EP", "ET",
# "JD", "SA", "SD", "SL",
# "SP", "TC")
#
# compara$Ano <- c(rep('2023',14),
# rep('2022',14),
# rep('2021',14),
# rep('2020',14))
#
# compara$Frequencia.relativa <- round(compara$Frequencia.relativa,2)
#
# ggplot(compara,
# aes(x=reorder(Niveis, Frequencia.relativa),
# y=Frequencia.relativa, fill=Ano)) +
# geom_bar(stat = 'identity',
# col = 1,
# lwd = 1,
# position = 'dodge') +
# ylim(c(0,
# (max(compara$Frequencia.relativa)+ (max(compara$Frequencia.relativa)*0.1))))+
# coord_flip() +
# geom_text(aes(label = Frequencia.relativa),
# hjust=-0.1,
# color=1,
# size=5,
# position=position_dodge(width=0.9),
# vjust=0.5)+
# ylab("Proporção") +
# xlab("") +
# ggtitle("Setor UFPR")+
# theme_classic() + theme(#legend.position = 'none',
# plot.title = element_text(family = "Helvetica",
# face = "bold",
# size = (20),
# hjust = 0.5),
# axis.title = element_text(face = "bold",
# size = 15),
# text = element_text(size=20))
```
---
### Qual sua atividade atual na sua universidade (relacionada à presença nesta disciplina)? {.tabset .tabset-fade .tabset-pills}
---
#### Tabela 1
Tabela sem tratamento.
<center>
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE}
quest_24$atividade_ies <- tolower(iconv(quest_24$atividade_ies,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
table1 <- freq_n_ord(quest_24$atividade_ies)
pander::pander(table1)
```
</center>
---
#### Tabela 2
Tabela com tratamento.
<center>
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE}
##2024
classOpcoes <- c("mestrado academico", "professor", "doutorado",
"mestrado profissional", "pos-doutorado")
quest_24$atividade_ies[ !quest_24$atividade_ies %in% classOpcoes ] <- "outro"
quest_24$atividade_ies <- factor(quest_24$atividade_ies,
levels = c("mestrado profissional",
"mestrado academico",
"doutorado",
"pos-doutorado", "professor", "outro"))
#----------------------------------------------------------------------
##2023
quest_23$atividade_ies <- tolower(iconv(quest_23$atividade_ies,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
classOpcoes <- c("mestrado academico", "professor", "doutorado",
"mestrado profissional", "pos-doutorado")
quest_23$atividade_ies[ !quest_23$atividade_ies %in% classOpcoes ] <- "outro"
quest_23$atividade_ies <- factor(quest_23$atividade_ies,
levels = c("mestrado profissional",
"mestrado academico",
"doutorado",
"pos-doutorado", "professor", "outro"))
#----------------------------------------------------------------------
##2022
quest_22$atividade_ies <- tolower(iconv(quest_22$atividade_ies,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
classOpcoes <- c("mestrado academico", "professor", "doutorado",
"mestrado profissional", "pos-doutorado")
quest_22$atividade_ies[ !quest_22$atividade_ies %in% classOpcoes ] <- "outro"
quest_22$atividade_ies <- factor(quest_22$atividade_ies,
levels = c("mestrado profissional",
"mestrado academico",
"doutorado",
"pos-doutorado", "professor", "outro"))
#----------------------------------------------------------------------
##2021
quest_21$atividade_ies <- tolower(iconv(quest_21$atividade_ies,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
classOpcoes <- c("mestrado academico", "professor", "doutorado",
"mestrado profissional", "pos-doutorado")
quest_21$atividade_ies[ !quest_21$atividade_ies %in% classOpcoes ] <- "outro"
quest_21$atividade_ies <- factor(quest_21$atividade_ies,
levels = c("mestrado profissional",
"mestrado academico",
"doutorado",
"pos-doutorado", "professor", "outro"))
#----------------------------------------------------------------------
##2020
quest_20$lo_ativAtuacao <- tolower(iconv(quest_20$lo_ativAtuacao,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
quest_20$lo_ativAtuacao[ !quest_20$lo_ativAtuacao %in% classOpcoes ] <- "outro"
quest_20$lo_ativAtuacao <- factor(quest_20$lo_ativAtuacao,
levels = c("mestrado profissional",
"mestrado academico",
"doutorado",
"pos-doutorado", "professor",
"outro"))
#----------------------------------------------------------------------
##2019
quest_19$lo_ativAtuacao <- tolower(iconv(quest_19$lo_ativAtuacao,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
quest_19$lo_ativAtuacao[ !quest_19$lo_ativAtuacao %in% classOpcoes ] <- "outro"
quest_19$lo_ativAtuacao <- factor(quest_19$lo_ativAtuacao,
levels = c("mestrado profissional",
"mestrado academico",
"doutorado",
"pos-doutorado", "professor",
"outro"))
#----------------------------------------------------------------------
table1 <- freq_ord(quest_24$atividade_ies)
pander::pander(table1)
```
</center>
---
#### Gráfico
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE}
table1 <- freq_n_ord(quest_24$atividade_ies)
table1$Niveis <- c('Mest. Prof.', 'Mest. Acad.',
'Doutorado', 'Pos-doutorado',
'Professor', 'Outro')
ggplot(data=table1, aes(x=reorder(Niveis, -Frequencia),
y=Frequencia#,
#fill = Niveis
)) +
geom_bar(stat="identity",
col=1,
lwd=1)+
ylim(c(0,
(max(table1$Frequencia)+ (max(table1$Frequencia)*0.2))))+
geom_text(aes(label=Frequencia),
vjust=-1,
color=1,
size=8)+
ylab("Frequência") +
xlab("") +
ggtitle("Atual atividade")+
theme_classic() + theme(#legend.position = 'bottom',
plot.title = element_text(family = "Helvetica",
face = "bold",
size = (20),
hjust = 0.5),
axis.title = element_text(face = "bold",
size = 15),
#axis.text = element_blank(),
legend.title = element_blank(),
text = element_text(size=15))
```
---
#### Comparativo
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE, fig.height=6, fig.width=8}
compara <- rbind(freq_ord(quest_24$atividade_ies),
freq_ord(quest_23$atividade_ies),
freq_ord(quest_22$atividade_ies),
freq_ord(quest_21$atividade_ies),
freq_ord(quest_20$lo_ativAtuacao),
freq_ord(quest_19$lo_ativAtuacao))
compara$Ano <- c(rep('2024',6), rep('2023',6),
rep('2022',6),rep('2021',6),
rep('2020',6), rep('2019',6))
compara$Frequencia.relativa <- round(compara$Frequencia.relativa,2)
ggplot(data = compara,
mapping = aes(x = Ano,
y = Frequencia.relativa,
group = Niveis,
col = Niveis)) +
geom_line() + geom_point()+
ylab("Proporção") +
xlab("") +
ggtitle("Atual atividade")+
theme_classic() + theme(legend.position = 'top',
plot.title = element_text(family = "Helvetica",
face = "bold",
size = (20),
hjust = 0.5),
axis.title = element_text(face = "bold",
size = 15),
text = element_text(size=20)) +
theme(legend.title=element_blank())
```
---
### Em qual grande área do conhecimento sua pesquisa está inserida hoje? {.tabset .tabset-fade .tabset-pills}
```{r, echo=FALSE}
## 2024
quest_24$area_conhec <- tolower(iconv(quest_24$area_conhec,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
quest_24$area_conhec <- factor(quest_24$area_conhec,
levels = c("ciencias humanas",
"ciencias exatas",
"ciencias biologicas"))
## 2023
quest_23$area_conhec <- tolower(iconv(quest_23$area_conhec,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
quest_23$area_conhec <- factor(quest_23$area_conhec,
levels = c("ciencias humanas",
"ciencias exatas",
"ciencias biologicas"))
## 2022
quest_22$area_conhec <- tolower(iconv(quest_22$area_conhec,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
quest_22$area_conhec <- factor(quest_22$area_conhec,
levels = c("ciencias humanas",
"ciencias exatas",
"ciencias biologicas"))
## 2021
quest_21$area_conhec <- tolower(iconv(quest_21$area_conhec,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
quest_21$area_conhec <- factor(quest_21$area_conhec,
levels = c("ciencias humanas",
"ciencias exatas",
"ciencias biologicas"))
##2020
quest_20$ln_setorArea <- tolower(iconv(quest_20$ln_setorArea,
to ='ASCII//TRANSLIT',
from = "UTF-8"))
quest_20$ln_setorArea <- factor(quest_20$ln_setorArea,
levels = c("ciencias humanas",
"ciencias exatas",
"ciencias biologicas"))
# tabela
table1 <- freq_ord(quest_24$area_conhec)
```
---
#### Tabela
<center>
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE}
pander::pander(table1)
```
</center>
---
#### Gráfico
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE}
table1 <- freq_n_ord(quest_24$area_conhec)
table1$Niveis <- c('Humanas', 'Exatas', 'Biológicas')
ggplot(data=table1, aes(x=reorder(Niveis, -Frequencia),
y=Frequencia#,
#fill = Niveis
)) +
geom_bar(stat="identity",
col=1,
lwd=1)+
ylim(c(0,
(max(table1$Frequencia)+ (max(table1$Frequencia)*0.2))))+
geom_text(aes(label=Frequencia),
vjust=-1,
color=1,
size=8)+
ylab("Frequência") +
xlab("") +
ggtitle("Área do conhecimento")+
theme_classic() + theme(legend.position = 'bottom',
plot.title = element_text(family = "Helvetica",
face = "bold",
size = (20),
hjust = 0.5),
axis.title = element_text(face = "bold",
size = 15),
#axis.text = element_blank(),
legend.title = element_blank(),
text = element_text(size=20))
```
---
#### Comparativo
```{r, comment=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', warning=TRUE, echo = FALSE}
compara <- rbind(freq_n_ord(quest_24$area_conhec),
freq_n_ord(quest_23$area_conhec),
freq_n_ord(quest_22$area_conhec),
freq_n_ord(quest_21$area_conhec),
freq_n_ord(quest_20$ln_setorArea))
compara$Niveis <- c('Humanas', 'Exatas', 'Biológicas')
compara$Ano <- c(rep('2024',3),
rep('2023',3), rep('2022',3),
rep('2021',3), rep('2020',3))
compara$Frequencia.relativa <- round(compara$Frequencia.relativa,2)
ggplot(data = compara,
mapping = aes(x = Ano,
y = Frequencia.relativa,
group = Niveis,
col = Niveis)) +
geom_line() + geom_point()+
ylab("Proporção") +
xlab("") +
ggtitle("Área do conhecimento")+
theme_classic() + theme(legend.position = 'top',
plot.title = element_text(family = "Helvetica",
face = "bold",
size = (20),
hjust = 0.5),
axis.title = element_text(face = "bold",
size = 15),
text = element_text(size=20)) +
theme(legend.title=element_blank())
```
---
### Em qual ano você concluiu sua graduação? {.tabset .tabset-fade .tabset-pills}
---
#### Tabela 1
Tabela de frequências sem agrupamento por faixas de valores.