Atividade do módulo 2

#Atividade proposta do módulo 2
#Lucilene Brito
#Gráfico e cálculo básico
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#Importando os dados:
setwd("D:/1-Pasta R")

#Conferindo os dados:
dir()
dados<-read.table("dados4.txt", header=T)
View(dados)

##Calculando média, desvio e mediana com quartis da variável "Riqueza":

mean(dados$Riqueza)
sd(dados$Riqueza)
median(dados$Riqueza)
quantile(dados$Riqueza)

### Media e desvio padrão por área

tapply(dados$Riqueza, dados$Area, mean)
tapply(dados$Riqueza, dados$Area, sd)

##Histograma: gráfico da variável-> Riqueza

hist(dados$Riqueza)

###Histograma: gráficos das variáveis-> Área

hist(dados$Riqueza[dados$Area=="Integral"])
hist(dados$Riqueza[dados$Area=="Sustentavel"])
hist(dados$Riqueza[dados$Area=="Desprotegido"])

###Boxplot: mostrando a riqueza por tipo de Area:

boxplot(dados$Riqueza[dados$Area=="Integral"])
boxplot(dados$Riqueza[dados$Area=="Sustentavel"])
boxplot(dados$Riqueza[dados$Area=="Desprotegido"])

####boxplot: gráfico de medias e desvio padrão


medias<-tapply(dados$Riqueza, dados$Area, mean)
desvio<-tapply(dados$Riqueza, dados$Area, sd)

plot(1:3, medias, ylim = range(c(medias-desvio, medias+desvio)), pch=16)
arrows(1:3, medias-desvio, 1:3, medias+desvio, angle = 90, code = 3 )

boxplot(dados$Riqueza ~ dados$Area, xlab="Areas", ylab="Riqueza", las=1, range=0)
points(medias, pch=16, col="red", cex=2)

#Houve uma variação conforme as áreas.

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#Atividade Proposta modulo 2 #
#Edvaldo Oliveira 02/08/2019 #
#23h04 #
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#Importando e conferindo os dados
setwd("D:/R/Módulo 2 - Introdução à Bioestatística no R")
dir()
dados <-read.table("dados4.txt", h=T)
summary(dados)

##############################
#Calculando a media, desvio e mediada com quartis da variavel riqueza
mean(dados$Riqueza)
sd(dados$Riqueza)
median(dados$Riqueza)
quantile(dados$Riqueza)

#Histograma da variável riqueza
hist(dados$Riqueza, col="red", main = "Histograma Riqueza")

#Histograma para cada tipo de área
hist(dados$Riqueza[dados$Area=="Desprotegido"], col = "blue", main = "Área Desprotegida")
hist(dados$Riqueza[dados$Area=="Integral"], col = "black", main = "Área Integral")
hist(dados$Riqueza[dados$Area=="Sustentavel"], col = "grey", main = "Área Sustentável")

#Boxplot que mostre a riqueza por tipo de área
boxplot(dados$Riqueza[dados$Area=="Desprotegido"])
boxplot(dados$Riqueza[dados$Area=="Integral"])
boxplot(dados$Riqueza[dados$Area=="Sustentavel"])

#Boxplot com média
medias<-tapply(dados$Riqueza, dados$Area, mean)
boxplot(dados$Riqueza~dados$Area, xlab="Área", ylab="Riqueza", las=1, range=0)
points(medias, pch=16,col="red", cex=2)

#A análise dos histogramas evidenciam uma distribuição assimétrica a depender da área
#Na área Integral tem-se maior riqueza do que todas as áreas, e a que apresenta menor riqueza é a área desprotegida. Todas as áreas apresentam riqueza média com valores próximos.

O meu box plot ficou bem estranho. Alguém pode me dizer o que tem de errado?

Percebi que o pessoal fez primeiro a média, depois marcou a diferença com desvio padrão e depois fez o box plot com os pontos. Mas não consigo descobrir pq o meu está ficando diferente.

plot(ex$Riqueza~ex$Area, xlab="Área", ylab="Riqueza", main="Riqueza x Área")

media.areas<-tapply(ex$Riqueza, ex$Area, mean)

points(media.areas, pch=15, col="dark orange")

medias<-tapply(ex$Riqueza, ex$Area, mean)
desvio<-tapply(ex$Riqueza, ex$Area, sd)

arrows(1:3, medias-desvio, 1:3, medias+desvio, angle = 90, ylim=range(medias-desvios,medias+desvios, code=3))

OBS: em vez de chamar de 'dados', chamei de "ex"

# Tarefas módulo 2

# carregando os dados:

setwd("....")
dir()
dados<-read.table( "dados4.txt", header = T)
summary (dados)

########################
mean(dados$Riqueza)
sd(dados$Riqueza)
median (dados$Riqueza)
quantile(dados$Riqueza)

hist(dados$Riqueza)
hist(dados$Riqueza[dados$Area=="Desprotegido"])
hist(dados$Riqueza[dados$Area=="Integral"])
hist(dados$Riqueza[dados$Area=="Sustentavel"])

boxplot (dados$Riqueza ~ dados$Area)

plot(1:3, medias, pch=16)

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#interpretando um pouco os dados

# observando os resultados de média, desvio, mediana e quartils, nota-se que a média e a mediana estão bem proximas 13,8 e 14, respectivamente. O valor do desvio padrão não é alto. Observando os quartils, a distribuição é homogênia considerando a média (14 - 50%) e o primeiro e o terceiro quartils (11 e 17), respectivamente, ambos apresentam uma diferença de 3 para baixo e 3 para cima.
# no primeiro histograma geral de riqueza, observa-se que os dados não se distribuiem de forma muito homogêna, apensar da maioria dos dados estarem próximos a média.
#Observando o histograma da riqueza de cada área em separado, nota-se que a área denominada "Desprotegido"apresenta os dados com uma distribuição um pouco mais homogênea, mas com uma consertração maior dos dados abaixo do valor da média geral (entre 10 e 12).
# o histograma da riqueza da ára denominada "Integral", a distribuição não é homogênia, apresentando frequências altas em três faixas diferentes 6-8, 12-14 e 18-20.
# o histograma da riqueza da área denominada "Sustentavel", apresenta também uma grande variação nas frequências, como frequências quase que iguais entre a riquezas.
# Observando o boxplot, fica evidente a alta variação dos dados na área "Integral", um pouco menos na área "Sustentavel", e ainda menos na "Desprotegido". Fica claro também que, apensar da variação entre os percentils máximos e mínimos serem, relativamente semelhantes, as medianas são menores na área "Desprotegido", um pouco maior na "Integral", e ainda maior na "Sustentavel".
#Observando o gráfico de méias, está claro que o valor da média da riqueza é maior área "Sustentável" do que nas demais áreas, as quais apresentam valores bem próximos.