Visualização de Dados

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AULA 4: Visualização de dados – Tabelas e Gráficos
Cap. 6 do livro-texto do curso: 
Amostragem aleatória e descrição de dados
Prof. Thiago Rezende 
Depto. Estatística - UFMG
Estatística e Probabilidade
http://www.est.ufmg.br/lst/
http://www.est.ufmg.br/lst/
Roteiro:
1. Análise exploratória de dados;
2. Síntese de dados usando tabelas e gráficos;
3. Tabelas e gráficos para dados qualitativos;
4. Tabelas e gráficos para dados quantitativos.
Descrição e Apresentação de Dados
950875800725650575
95% Confidence Interval for Mu
785775765755745735
95% Confidence Interval for Median
Variable: Leite
734,823
 92,320
739,141
Maximum
3rd Quartile
Median
1st Quartile
Minimum
N
Kurtosis
Skewness
Variance
StDev
Mean
P-Value:
A-Squared:
783,000
114,478
770,276
969,000
825,500
761,000
677,250
553,000
168
-7,7E-01
9,36E-03
10445,8
102,205
754,708
0,184
0,520
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for Sigma
95% Confidence Interval for Mu
Anderson-Darling Normality Test
Descriptive Statistics
Análise descritiva consiste na organização e
descrição dos dados, na identificação de valores
que traduzem o elemento típico e na quantificação
da variabilidade presente nos dados.
Elementos Básicos
◘ Sínteses Numéricas
◘ Tabelas
◘ Gráficos 
Descrição e Apresentação de Dados
Variável deve ser entendida como a
quantificação ou categorização da
característica de interesse do estudo.
Tipos de Variáveis
◘ Categóricas
◘ Quantitativas
Nominais
Ordinais
Discretas
Contínuas
Tabelas para Variáveis Qualitativas
NORMAS PARA TABELAS
Normas para apresentação tabular de dados
Apresentação tabular de dados é a representação das informações por
intermédio de uma tabela.
Uma tabela é um meio bastante eficiente de mostrar dados levantados, o
que facilita a compreensão e a interpretação desses dados. Além disso,
auxilia o entendimento global e o relacionamento entre as variáveis
representadas.
As normas para apresentação dos dados em tabelas, bem como
definições, terminologia e simbologia, podem ser encontradas em:
• “Normas de Apresentação Tabular” aprovadas pela XVIII Assembléia
Geral do Conselho Nacional de Estatística.
• IBGE – Normas de apresentação tabular. 3ª Ed. Rio de Janeiro, 1993.
Regras gerais
Na construção de tabelas, os dados são apresentados em colunas
verticais e linhas horizontais, conforme a classificação dos resultados da
pesquisa.
Algumas recomendações preliminares são as seguintes:
1. A tabela deve ser simples. Tabelas simples são mais claras e
objetivas. Dessa forma, é conveniente que grandes volumes de
informação sejam descritos em várias tabelas, em vez de em uma
só.
2. A tabela deve ser auto-explicativa, isto é, sua compreensão deve
estar desvinculada do texto.
3. Nenhuma casa da tabela deve ficar em branco, apresentando
sempre um número ou um sinal.
4. Se houver duas ou mais tabelas em um texto, deverão receber um
número, que será referido no texto.
Regras gerais (cont.)
5. As colunas externas de uma tabela não devem ser fechadas.
6. Nas partes superior e inferior, as tabelas devem ser fechadas por linhas
horizontais. O emprego de linhas verticais para a separação de colunas
no corpo da tabela é opcional.
7. É conveniente que sejam evitados os arredondamentos. Quando for
necessário, o arredondamento dos números que compõem a tabela deve
ser efetuado segundo critérios de minimização de erros (com isso tenta-
se evitar o acúmulo de erros de arredondamento decorrentes do
processo de aproximação).
8. Deverá ser mantida uniformidade quanto ao número de casas decimais.
9. Os totais e os subtotais devem ser destacados.
10.A tabela deve ser maior no sentido vertical que no horizontal. Contudo,
se uma tabela apresentar muitas linhas e poucas colunas (estreita
demais), convém separá-la em uma maior quantidade de colunas. Nesse
caso, as colunas deverão ser separadas por linhas duplas.
Partes de uma tabela
I. Corpo: é o conjunto das informações que aparecem nos sentidos
vertical e horizontal.
II. Coluna indicadora: é a divisão em sentido vertical, onde aparece a
designação da natureza do conteúdo da linha.
III. Cabeçalho: indica a natureza do conteúdo de cada coluna.
IV. Casa: são as divisões que aparecem no corpo da tabela.
A tabela pode ser dividida hierarquicamente em duas componentes, ditas
principais e secundárias. As partes principais compreendem:
Partes de uma tabela (cont.)
I. Título: aparece sempre na parte superior da tabela, devendo ser
sempre o mais claro e completo possível. Deve responder as
perguntas: o quê? quando? onde?, relativas ao fato estudado.
II. Rodapé: é um espaço na parte inferior da tabela, utilizado para
colocar informações necessárias referentes aos dados.
III. Fonte: é a indicação da entidade responsável pela elaboração da
tabela. Deve ser colocada no rodapé, no final da tabela. Esse
procedimento garante a honestidade científica e serve como
indicativo para posteriores consultas.
IV. Notas: também devem ser colocadas no rodapé, depois da fonte, de
forma sintética. As notas têm caráter geral, referindo-se à totalidade
da tabela. Devem ser enumeradas em algarismos romanos, quando
existirem duas ou mais (às vezes é usado o asterisco).
V. Chamadas: as chamadas têm caráter particular, referindo-se a um
item específico da tabela. São enumeradas em algarismos arábicos,
entre parênteses (podem também ser utilizados símbolos gráficos).
As partes secundarias compreendem:
Simbologia e números
– Indica que o valor numérico é nulo;
... Não se dispõe do dado;
? Existem dúvidas sobre o dado;
0; 0,0; 0,00 O valor é menor do que 0,5;
# O dado retifica uma informação;
X Omissão para evitar identificação.
Símbolos empregados em tabelas:
Simbologia e números (cont.)
1. Todo número inteiro constituído de mais de três algarismos deve ser
agrupado de três em três, da direita para a esquerda, separando
cada grupo por um ponto (p. ex.: 56.342.901). São exceções:
a. os algarismos que representam o ano (p. ex.: 1996);
b. números de telefone (p. ex.: 622-9780);
c. placas de veículos (p. ex.: GOX 3434).
2. A parte decimal de um número deverá ser separada da parte inteira
pela vírgula (p. ex.: 0,56);
3. A unidade de medida não leva o “s” do plural e nem o ponto final
como abreviação (p. ex.: cm, m, kg etc.);
4. Os símbolos de medida aparecem depois do número, sem espaço
entre eles (p. ex.: 4,2m; 3h).
Quanto aos números, deve ser observado o seguinte:
Dados brutos 
Entende-se por Dados Brutos a massa de dados tal qual resulta após a fase
de levantamento ou reunião deles. Evidentemente, a visualização de
qualquer característica da amostra levantada e, por extensão, da
população que originou a amostra, é extremamente difícil, uma vez que os
dados brutos seguem um padrão aleatório de ordem.
Por esse motivo, a primeira providência tomada no sentido de melhorar a
visualização dos dados é a sua ordenação de forma crescente, ou
decrescente, dependendo da finalidade.
Codificação e Tabulação de Dados
Tabela de Distribuição de Frequências
Tabelas de Frequências para 
Variáveis Quantitativas
• Posso considerar cada valor uma categoria ?
Exemplos: Nível de glicose, de hemoglobina, de glicose e etc.
Classes: tipos e número
Tipos de classe
Número de classes
A determinação do número de classes, bem como a determinação dos
intervalos de classe e a constituição das classes, é um problema para o
qual não existe uma regra cem por cento eficiente. Deve-se sempre
ter em mente essa afirmativa, para evitar futuras frustrações na hora
de montar uma tabela de dados.
• Classes homogêneas
• Classes heterogêneas
• Classes com intervalos abertos
Classes: tipos e número
Número de classes (cont.)
Entretanto, é possível seguir algumas orientações de caráter geral. Em
primeiro lugar, pode-se dizer que o número de classes depende de três
fatores:
• Número total de dados da amostra ou população, N;
• Amplitude total dosdados, AT;
• Número de algarismos significativos da variável na qual os dados
estão expressos.
NC 1 0log33,31 
A dependência entre o número de classes, C, e o número de dados da
amostra é direta, o que significa dizer que quanto maior for o número de
dados, maior será o número de classes, e vice-versa.
A idéia, nesse caso, é evitar que a escolha de um número excessivo de
classes deixe algumas delas vazias, isto é, sem nenhum valor
compreendido no intervalo delas.
Contudo, é difícil estabelecer uma expressão sempre eficiente para
calcular as classes em função de N. Uma tentativa é a fórmula de Sturges,
que postula:
Classes: tipos e número (cont.)
EXEMPLO
NC 1 0log33,31 
534,530103,133,31
20log33,31 10


C
C
Considere um total de 20 exames hematológicos. Se tais dados forem
colocados em uma tabela de freqüências, o número de classes estimado
usando a aproximação de Sturges seria:
Seriam empregadas 5 classes homogêneas.
Método para variáveis discretas (valores inteiros) 
N C
0 a 100 4 a 8
101 até 250 5 a 10
Mais de 250 7 ou +
1. Escolhe-se um número de classes de acordo com o quadro seguinte.
2. Considera-se um entre os valores de C no intervalo correspondente, tal
que satisfaça as seguintes condições:
a) C.I  AT + 1;
b) R = mínimo; (Ver Exemplo 2.2, na pág. 38)
c) I > 1.
Onde: I = intervalo de classe; R = resto = C.I – (AT + 1).
Tabelas de freqüências
100100(%)
1



n
fa
fa
fa
fr i
c
j
j
i
i
Exemplo: Faixa etária das gestantes.
Classe
Intervalo de classe
Limite superior e limite inferior
Limite real de classe
Ponto médio de classe
Tabelas duplas de freqüências
Exemplo que toma como base o arquivo BD2obstet.sta do STATISTICA.
Tipo de parto cruzado com pré-natal das gestantes.
Descrever os elementos da tabela de freqüências
Tabelas de Frequências para 
Variáveis Qualitativas
Exemplos
Os dados colhidos
Descrição e Apresentação de Dados
Exemplo: Tentativas de Suicídio 
 
 
 Tabela 3.3: Distribuição de profissões entre pacientes potencialmente suicidas 
 
Profissão Freq. Abs. Freq. Rel. 
Serviços gerais * 75 0,248 
Doméstica ** 55 0,182 
Do lar 53 0,175 
Indeterminada 29 0,096 
Empregado especializado *** 23 0,076 
Menor 20 0,066 
Desempregado 15 0,050 
Estudante 14 0,046 
Lavrador 12 0,040 
Autônomo 4 0,013 
Aposentado 2 0,007 
Total 302 1,000 
 * garçom, encanador, pedreiro, frentista, operário, padeiro, açougueiro, borracheiro, etc 
 ** copeira, faxineira, costureira, e bordadeira 
 *** enfermeira, modelo, protético, escrivão, professor, digitador e vendedor 
Descrição e Apresentação de Dados:
Exemplo : Câncer de Mama 
 
 
 Tabela: Distribuição de idade das pacientes com câncer de mama 
 segundo estadiamento 
 
Idade Estádios I e II Estádios III e VI Total 
(anos) n % n % n % 
< 60 53 65,4 28 34,6 81 100 
> 60 33 48,5 35 51,5 68 100 
Total 86 57,7 63 42,3 149 100 
 
 
TABELAS DE DUPLA ENTRADA.
Tabelas de Frequencias no 
software R
Base de Dados dos Alunos de Est. I
O Base de dados dos Alunos no Excel
O Base de dados dos Alunos no R
Tabelas de Frequência usando o R
O Base de dados dos Alunos no Excel
Tabela Frequência Usando Excel
Tabela Frequência Usando o Excel
Tabelas de Frequências para 
Variáveis Quantitativas
• Posso considerar cada valor uma categoria ?
Exemplos: Nível de glicose, de hemoglobina, de glicose e etc.
Descrição e Apresentação de Dados
Exemplo: Nível de colesterol de 78 indivíduos em um determinado 
estudo. 
 
 
 Tabela: Distribuição do nível de colesterol 
 
Nível de Freqüência absoluta Freqüência relativa 
colesterol simples acumulada simples acumulada 
100 150 2 2 0,03 0,03 
150 200 24 26 0,31 0,34 
200 250 35 61 0,45 0,79 
250 300 14 75 0,18 0,97 
300 350 1 76 0,01 0,98 
350 400 1 77 0,01 0,99 
400 450 0 77 0,00 0,99 
450 500 1 78 0,01 1,00 
Total 78 - 1,00 - 
 
Classes e Limites
• Classe de frequência ou simplesmente, classes são intervalos de
variação da variável.
• Denominamos limites de classe os extremos de cada classe.
Amplitude
• Amplitude de um intervalo de classe ou, simplesmente,
intervalos de classe é a medida do intervalo que define
a classe.
• Amplitude total da distribuição é a diferença entre o
limite superior da última classe (limite superior
máximo) e o limite inferior da primeira classe (limite
inferior mínimo).
Amplitude total amostral
• Amplitude total amostral é a diferença entre o valor máximo e o
valor mínimo da amostra.
•
.MínimoMáximoAT 
Ponto médio de uma classe
Ponto médio de uma classe é o ponto que divide o intervalo de classe 
em duas partes iguais.
.
2
)( lL
Pm


Número de Classes
• Para a determinação do número de classes de uma
distribuição podemos usar a regra de Sturges que
nos fornece o número de classes (i) em função do
número de valores da variável (n):
NC 1 0log33,31 
Exemplo Prático: 
Idade dos alunos
Idade dos Alunos:
• n = 51
• i ~ 6 classes
• min. = 17 anos
• max. = 32 anos
• AT = 32 – 17 = 15 anos
• AC = AT/i = 15/6 = 2,5 ~ 3 anos
Tabela de Freq. da Idade dos 
Alunos:
Classes Limites Freq. Abs. Freq. Rel.
1 17|- 20 11 22%
2 20|- 23 15 29%
3 23|- 26 13 25%
4 26|- 29 8 16%
5 29 |- 32 3 6%
6 32|- 35 1 2%
Total = 51 100%
Tabelas de Frequencia no R
Variáveis Quantitativas
A base de dados dos Alunos em Excel
O Base de dados dos Alunos no R
Tabela de Frequencia para variável 
Idade no R
Tabela de Frequencia para variável Idade no R
Distribuição de Frequência para V. 
quantitativas: um resumo
• A determinação do tamanho e da quantidade de classes deve observar as
seguintes normas:
• as classes devem abranger todas as observações;
• O extremo superior de uma classe é o extremo inferior da classe
subsequente, cada valor observado deve enquadrar-se em apenas uma
classe;
• A quantidade de classes, em geral, não deve ser inferior a 6 ou superior a
15;
• Expressões para se mensurar o número de classes:
• NC 1 0log33,31 
EXERCÍCIOS
Exercício 1: Classifique as seguintes variáveis e indique o 
tipo de tabela mais apropriado para cada uma.
Variáveis: Peso, Sexo, CPF, Taxa de hemoglobina,
Raça, Classe social, Número de tumores.
Exercício 2: Construa, à mão e usando o software Excel ou 
R, uma tabela para os dados de gênero dos 10 indivíduos 
abaixo.
F F M F F F F M F F
Exercício 3: Construa, à mão e usando o software 
Excel ou R, uma tabela para os dados da classe social 
dos 10 indivíduos abaixo.
A E C C B D D E D E
Exercício 4: Construa uma tabela de frequência para os dados do 
nível de colesterol dos 80 indivíduos adultos abaixo. Faça à mão e, 
também, usando o software Excel ou R.
9 9 118 146 150 150 161 165 167 167
170 171 175 179 179 180 182 184 184 184
185 192 192 194 194 196 196 199 200 200
200 201 209 209 209 209 209 209 209 212
213 217 217 217 219 219 221 226 227 228
229 233 233 233 234 242 242 242 243 243
244 247 248 250 250 250 255 255 255 265
276 276 277 277 278 291 292 317 363 479
Exercício 5: Construa à mão e usando o software R uma tabela 
de frequência para o Teor de gordura dos indivíduos abaixo.
3,7 1,6 2,5 3 1,9 3,8 3,8 1,5 1,1
1,8 1,4 2,7 2,1 3,2 2,3 2,3 2,3 2,4
0,8 3,1 1,8 1 2 2,9 2,9 3,2 1,9
1,6 2,9 2 1 3 1,3 1,3 1,5 4,6
2,4 2,1 1,3 2,7 2,8 1,9 1,9
Apresentação Gráfica 
de Dados 
Descrição e Apresentação de Dados
950875800725650575
95% Confidence Interval for Mu
785775765755745735
95% Confidence Interval for Median
Variable: Leite
734,823
 92,320
739,141
Maximum
3rd Quartile
Median
1st Quartile
Minimum
N
Kurtosis
Skewness
Variance
StDev
Mean
P-Value:
A-Squared:
783,000
114,478
770,276
969,000
825,500
761,000
677,250
553,000
168
-7,7E-01
9,36E-03
10445,8
102,205
754,708
0,184
0,520
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for Sigma
95% Confidence Interval for Mu
Anderson-Darling Normality Test
DescriptiveStatistics
Análise descritiva consiste na organização e
descrição dos dados, na identificação de valores
que traduzem o elemento típico e na quantificação
da variabilidade presente nos dados.
Elementos Básicos
◘ Sínteses Numéricas
◘ Tabelas
◘ Gráficos 
Descrição e Apresentação de Dados
Variável deve ser entendida como a
quantificação ou categorização da
característica de interesse do estudo
Tipos de Variáveis
◘ Categóricas
◘ Quantitativas
Nominais
Ordinais
Discretas
Contínuas
Os dados colhidos
Codificação e Tabulação de Dados
Gráfico
O gráfico estatístico é:
• Uma forma de apresentação dos dados estatísticos;
• Produz uma impressão mais rápida e viva do fenômeno
em estudo;
• melhor compreendido que as tabelas e dados brutos.
Utilidade dos gráficos
No trabalho de descrição e apresentação de dados, os gráficos podem ser
considerados uma continuação das tabelas.
A sua função é transmitir uma idéia visual do comportamento de um
conjunto de valores. Para tal, são utilizados diversos formatos gráficos de
acordo com o problema a ser descrito, ou até de acordo com a preferência
do apresentador.
Os gráficos têm a vantagem de facilitar a compreensão de uma
determinada situação que queira ser descrita, permitindo a interpretação
rápida das suas principais características. Em função disso, estão sempre
presentes em apresentações de trabalhos científicos e artigos em
congressos, seminários, simpósios, onde é necessário comunicar um
grande volume de informações com tempo limitado e de forma
compreensível e agradável.
Tipos de gráfico
Existe uma grande variedade de gráficos.
Os mais comuns, que constam da maior parte dos programas
computacionais gráficos de uso doméstico, na área de medicina, são os
seguintes:
• gráfico circular, tipo torta, pizza ou pie;
• gráfico de barras ou bar line;
• gráfico de linhas;
• gráfico do tipo diagrama de caixas, ou box plot;
• gráfico de ramos e folhas, ou stem-and-leaf.
Gráfico de setores
Distribuição por Tipo Sanguíneo
96 recém-nascidos, HE-FMIt, 1996
Tipo de sangue
Fonte: Livro de Registros, HE-FMIt
B; 13; 13,54%
AB; 3; 3,13%
A; 29; 30,21%
O; 51; 53,13%
Exemplo de gráfico de setores a partir dos dados do BD1Pediat.sta (no CD), que mostra a
distribuição do tipo sanguíneo de 96 recém-nascidos na maternidade do HE-FMIt.
Gráfico de colunas
Distribuição por tipo sanguíneo
recém-nascidos, HE-FMIt, 1996
Tipo sanguineo
Fonte: Livro de registros, HE-FMIt
13
51
29
3
B O A AB
0
10
20
30
40
50
60
Exemplo de gráfico de colunas a partir dos dados do BD1Pediat.sta (no CD), que mostra a 
distribuição do tipo sanguíneo de 96 recém-nascidos na maternidade do 
HE-FMIt.
Histograma de freqüências
Distribuição por Estatura
recém-nascidos, HE-FMIt, 1996
Fonte: Livro de registros, HE-FMIt
2 2
0
3
2
11
18 18
17
10
8
4
1
42 44 46 48 50 52 54
ESTATURA (cm)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
F
re
q
u
e
n
c
ia
 a
b
s
o
lu
ta
Exemplo de histograma a partir dos dados do BD1Pediat.sta (no CD), que mostra a
distribuição da estatura de 96 recém-nascidos na maternidade do HE-FMIt.
Tabela da Idade dos Alunos:
Classes Limites Freq. Abs. Freq. Rel.
1 17|- 20 11 22%
2 20|- 23 15 29%
3 23|- 26 13 25%
4 26|- 29 8 16%
5 29 |- 32 3 6%
6 32|- 35 1 2%
Total = 51 100%
Histograma da Idade dos alunos
Histograma dos dados da Idade
20 24 28 32
Idade
0%
10%
20%
30%
P
e
rc
e
n
t
Gráficos
Exemplo: Nível de Colesterol
Histograma
Gráficos
Exemplo: Dosagem de ácido úrico 
 
 
 Tabela: Distribuição de freqüência da dosagem de ácido úrico 
 
Ácido úrico Freqüência Frequência 
(mg/dL) absoluta simples acumulada 
3,0 3,5 2 0,7 0,7 
3,5 4,0 15 5,6 6,3 
4,0 4,5 33 12,4 18,7 
4,5 5,0 40 15,0 33,7 
5,0 5,5 54 20,2 53,9 
5,5 6,0 47 17,6 71,5 
6,0 6,5 38 14,2 85,7 
6,5 7,0 16 6,0 91,7 
7,0 7,5 15 5,6 97,3 
7,5 8,0 3 1,1 98,4 
8,0 8,5 1 0,4 98,8 
8,5 9,0 3 1,1 100,0 
Total - 100,0 - 
 
Exemplo: Dosagem de ácido úrico
Histograma
Polígono de 
Frequência
Gráficos Alternativos
Gráfico de caixas
 Mediana = 13
 25%-75% 
= (11,5, 15)
 Intervalo tipico = (10, 19)
Valor atipico
% de linfocitos
8
10
12
14
16
18
20
22
24
Exemplo de gráfico de caixas a partir dos dados do Exemplo 3.1, na pág.
59, que mostra o comportamento do percentual de linfócitos em uma
amostra de 20 pacientes.
Histograma bivariado
Histograma Bi-variado de Peso e Estatura
de 96 recém-nascidos, HE-FMIt, 1996
PESO
ESTATURA
fa
Exemplo de histograma bivariado a partir dos dados que mostra a
distribuição das estaturas e dos pesos de 96 recém-nascidos na
maternidade do HE-FMIt.
Gráficos Interessantes
Gráfico de ramos e folhas
O gráfico abaixo mostra a distribuição dos diâmetros abdominais, em
centímetros, de 40 indivíduos.
5 9 7
6 3 0 4 6 8 2 3 6 9 0 3 9
7 1 8 0 5 5 7 2 2 0 3 4
8 6 3 5 6 1 7 8 8 9
9 5 1 4
10 7 1
11 9
Exemplos de gráficos em publicações
Gráfico de linhas (tempo)
Exemplo: Curva de crescimento do cartão da criança para meninas
Fonte: Sisvan – MS (Anexo VII)
Gráfico de linhas (tempo)
Exemplo: 
Acompanhamento de peso
da gestante, IMC × semana.
Fonte: Sisvan – MS (Anexo VII)
Gráficos no software R
Comandos
Gráfico de Setor 3D: Variável Sexo
Gráfico de Setor: Sexo
F
M
Sexo
F
re
q
. 
A
b
s
.
Gráfico de Setor
Comandos
Gráfico de Setor 3D: Variável Sexo
Gráfico de Setor 3D: Variável Sexo
F
M
Gráfico de Setor
Comandos
Gráfico de Barras: Variável Ano de Ingresso
Gráfico de Barras: Variável Ano de Ingresso
Histograma
Comandos:
Histograma da variável da Idade
Histograma da variável da Idade
Idade
F
re
q
. 
A
b
s
.
20 25 30
0
2
4
6
8
1
0
1
2
Histograma
Boxplot da variável da Idade
Exercício 1: Classifique as seguintes variáveis e indique o 
tipo de gráfico mais apropriado para cada uma delas.
Variáveis: Peso, Sexo, CPF, Taxa de hemoglobina,
Raça, Classe social, Número de mosquitos capturados.
Exercício 2: Construa à mão e usando o software R um
gráfico para a variável Sexo dos 10 indivíduos abaixo.
F F M F F F F M F F
Exercício 3: Construa, à mão e usando o software R, 
um gráfico para a variável Classe social dos 10 indivíduos 
abaixo.
A E C C B D D E D E
Exercício 4: Construa, à mão e usando o software Excel ou R, um 
histograma e para o nível de colesterol de 80 indivíduos.
9 9 118 146 150 150 161 165 167 167
170 171 175 179 179 180 182 184 184 184
185 192 192 194 194 196 196 199 200 200
200 201 209 209 209 209 209 209 209 212
213 217 217 217 219 219 221 226 227 228
229 233 233 233 234 242 242 242 243 243
244 247 248 250 250 250 255 255 255 265
276 276 277 277 278 291 292 317 363 479
Exercício 5: Usando o software Excel ou R, construa 
um histograma e um polígono para variável Teor de 
gordura de uma amostra de 43 indivíduos.
3,7 1,6 2,5 3 1,9 3,8 3,8 1,5 1,1
1,8 1,4 2,7 2,1 3,2 2,3 2,3 2,3 2,4
0,8 3,1 1,8 1 2 2,9 2,9 3,2 1,9
1,6 2,9 2 1 3 1,3 1,3 1,5 4,6
2,4 2,1 1,3 2,7 2,8 1,9 1,9
ASSISTA O VÍDEO DE COMO FAZER TABELAS 
E GRÁFICOS NO R (VISUALIZAÇÃO DE DADOS)
Links: https://youtu.be/wYXpbu-Y370
Tabelas:
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Gráficos:
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