Código fonte desafio 6

library(tidyverse)

df= read.csv("ESCOLA_ESPANHA.csv")

# ordenando

df= arrange(df, by = aluno)

# Explore o arquivo, identifique o número de alunos, turmas e professores. 

summary(df)

# Questoes

# Qual o numero de meninas e meninos?

alunos.sexo = count(df, sexo)

#  Qual o numero de turmas e quantos alunos por turma?

turmas = count(df, classe.ano)

# Quais foram os alunos com nota maior que oito?

maiores.que.oito= filter(df, notas >8)

# Quais sao os alunos e professores de cada turma?

turma1 = filter(df, classe.ano =="Y7A.2023")

turma2 = filter(df, classe.ano =="Y7B.2023")

turma3 = filter(df, classe.ano =="Y7C.2023")

turma4 = filter(df, classe.ano =="Y7D.2023")

#Compare a mediana das notas de todas as turmas? (faça um grafico de caixa)

p =  ggplot(df, aes(x=notas, y=classe.ano)) 

p +  geom_boxplot() + coord_flip()

p =  ggplot(df, aes(x=notas, y=classe.ano, color =professor)) 

p +  geom_boxplot() + coord_flip()

#Compare as medianas das notas de cada turma por professor? (crie um grafico de caixa)

p =  ggplot(df, aes(x=notas, y=classe.ano)) 

p +  geom_boxplot() + coord_flip() + facet_wrap(~professor)

#Compare as medianas de notas de cada turma por abordagem?(crie um grafico de caixa)

p =  ggplot(df, aes(x=notas, y=classe.ano, fill =professor)) 

p +  geom_boxplot() + coord_flip() + facet_wrap(~abordagem)

#Compare as medianas de notas de cada turma por abordagem e professor?(crie um grafico de caixa)

p =  ggplot(df, aes(x=notas, y=classe.ano)) 

p +  geom_boxplot() + coord_flip() + facet_wrap(~abordagem+professor)

# Compare as medianas de notas por pais de origem dos alunos?(crie um grafico de caixa)

p =  ggplot(df, aes(x=notas, y=pais)) 

p +  geom_boxplot() + coord_flip()

# sera que ha relacao entre notas e horas de estudo (faça um grafico de pontos?

p =  ggplot(df, aes(x= horas.estudando, y= notas))

p +  geom_point()

# sera que ha relacao entre notas e horas de estudo?(regressao linear)

p =  ggplot(df, aes(x= horas.estudando, y= notas))

p +  geom_point() +geom_smooth(method='lm')

# sera que ha relacao entre notas e horas de estudo e professor?

p =  ggplot(df, aes(x= horas.estudando, y= notas))

p +  geom_point() + geom_smooth(method='lm')+ facet_wrap(~professor)

# sera que ha relacao entre notas e horas de estudo e metodologia?

p =  ggplot(df, aes(x= horas.estudando, y= notas, color= professor))

p +  geom_point() + geom_smooth(method='lm')+ facet_wrap(~abordagem)