Aula 3 - Os primeiros passos da análise de indicadores com o RStudio
Aula 3 - Os primeiros passos: exploração visual com o RStudio
Objetivo
Aprender a utilizar recursos de exploração visual de dados, com os pacotes ggplot (tidyverse) e esquisse, tendo como exemplo a planilha com indicadores estaduais do Atlas Brasil, IPEA/PNUD/FJP - Censo Demográfico IBGE 1991, 2000 e 2010. A exploração visual de dados é um primeiro passo para se conhecer as variáveis disponíveis para análise, formular questões e estabelecer estratégias de verificação de hipóteses com os dados. Essa parte do curso tem por objetivo também tornar o RStudio mais familiar para o posterior desenvolvimento de scripts.
Videoaulas
Aula 3 - parte 2 - Visualização exploratória de dados com o pacote esquisse e ggplot - Watch Video
A importância dos pacotes no R
Os pacotes ( packages ) são conjuntos de funções que estendem as funcionalidades básicas do R. São escritos pela comunidade de usuários e desenvolvedores de diversas áreas ao redor do mundo. Já são mais de 13 mil pacotes disponíveis no repositório CRAN, que podem ser baixados e instalados em seu computador.
https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html
O diretório local onde o R guarda os pacotes é denominado de biblioteca ( library ). Um pacote contém scripts prontos e agrupados (ou “empacotados”), que o usuário carrega na memória do programa para acessar suas funções quando necessário.
Os pacotes são desenvolvidos para atender fins específicos. A modularidade dos pacotes impulsionou a popularização do R, permitindo o envolvimento de uma vasta comunidade internacional de profissionais e acadêmicos de diferentes áreas.
Em uma biblioteca estão os arquivos de pacotes que estão instalados no computador e disponíveis para uso do R. Um pacote é instalado com a função install.packages(“nome_do_pacote”).
Uma biblioteca é um diretório ou pasta no seu computador. Os pacotes são os scripts guardados nessa pasta.
Para que as funções contidas nos scripts de um pacote possam ser executadas, é necessário carregá-lo para a memória do R.
A função library("nome_do_pacote") torna o pacote disponível para uso.
Se a função library( ) for utilizada sem nenhum parâmetro, o R mostrará os diretórios onde estão localizadas as bibliotecas (pode haver mais de um diretório) e uma lista dos pacotes instalados com suas respectivas descrições sumárias.
Quando o R é iniciado, alguns pacotes já são automaticamente carregados para a memória, como por exemplo o pacote {base}. Estes pacotes, definidos pelos desenvolvedores do “R Core Team”, são adicionados à biblioteca do R junto com a instalação do programa. O grupo chamado “R Core Team” é o responsável por gerenciar o desenvolvimento e as atualizações do próprio R. Os pacotes pré-instalados possuem várias funções de estatística básica, tratamento de arquivos e recursos utilitários.
Os pacotes criados pela comunidade estendem ou procuram “melhorar” a forma como o R executa algumas tarefas de forma extremamente adaptada a quase todos os campos de pesquisa baseados em análise de dados. Por isso, os pacotes são tão importantes.
Agora é com você
Instale os pacotes tidyverse e esquisse no RStudio. Na janela do terminal do R no RStudio digite as instruções:
install.packages("tidyverse", dependencies = TRUE)
install.packages("esquisse", dependencies = TRUE)
Importe o arquivo “Atlas 2013_municipal, estadual e Brasil.xlsx”, que foi baixado do site Atlas Brasil na aula anterior
Utilizando o addin esquisse, gere um gráfico de dispersão com as variáveis IDHM_L no eixo Y, IDHM_R no eixo X, pesotot como tamanho dos pontos (size) e IDHM como a cor dos pontos.
Modifique as cores a seu critério.
Insira um título, fonte, rótulos para os eixos X e Y, e rótulos para as legendas.
Exporte o gráfico como figura JPEG
O gráfico deverá ficar semelhante ao gráfico seguinte (exceto as cores, que você pode definir de acordo com sua preferência):
Explore mais os dados. Gere outros gráficos com indicadores que que tenha curiosidade em fazer uma primeira análise exploratória.
Sobre esse conteúdo
Este conteúdo digital é parte do curso online "Introdução aos Indicadores Sociais com o software R", de autoria do Prof. Ronaldo Baltar e da Prof.ª Cláudia Siqueira Baltar, como atividade do Projeto de extensão "Indicadores sociais como subsídio para o monitoramento e avaliação das ações dos municípios paranaenses em direção à Agenda 2030", vinculado ao ObPPP (Observatório de Populações e Políticas Públicas) e ao InfoSoc (Informática aplicada à Pesquisa Social), ambos projetos do Dept.º C. Soc. - CLCH/UEL.
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