Melhora a exibição das notas.

parent 5093b060
...@@ -10,23 +10,24 @@ output: ...@@ -10,23 +10,24 @@ output:
# Pacotes. # Pacotes.
rm(list = objects()) rm(list = objects())
library(gdata) # library(gdata)
library(tidyverse) library(tidyverse)
#----------------------------------------------------------------------- #-----------------------------------------------------------------------
# Matrícula. # Matrícula.
path <- "/home/walmes/Dropbox/Ensino/ce089-2018-02/" path <- "/home/walmes/Dropbox/Ensino/ce089-2018-02/"
x <- read.xls(paste0(path, "RelatoriodeDiariodeClasseExcel.xls"), x <- gdata::read.xls(paste0(path, "RelatoriodeDiariodeClasseExcel.xls"),
encoding = "latin1", encoding = "latin1",
stringsAsFactors = FALSE, stringsAsFactors = FALSE,
skip = 6) skip = 6)
v <- names(x) %in% c("Matrícula", "Nome", "Faltas")
mat <- x %>% mat <- x %>%
select(c("Matrícula", "Nome")) %>% select(names(x)[v]) %>%
filter(grepl("\\d$", Matrícula)) %>% filter(grepl("\\d$", Matrícula)) %>%
as_tibble() %>% as_tibble() %>%
setNames(c("GRR", "nome")) %>% rename("GRR" = "Matrícula", "nome" = "Nome") %>%
mutate(GRR = str_replace(GRR, "\\D+", "") %>% as.integer()) mutate(GRR = str_replace(GRR, "\\D+", "") %>% as.integer())
str(mat) str(mat)
...@@ -42,7 +43,7 @@ str(nt) ...@@ -42,7 +43,7 @@ str(nt)
# Seleção de variáveis. # Seleção de variáveis.
nt <- nt %>% nt <- nt %>%
select(`Data e hora`:`Nota revisada`) select(`Data e hora`:`Nota revisada`)
str(nt, give.attr = FALSE) str(nt)
# Renomeia variáveis. # Renomeia variáveis.
names(nt) <- c("ts", "nome", "email", "item", "orig", "revis") names(nt) <- c("ts", "nome", "email", "item", "orig", "revis")
...@@ -51,9 +52,9 @@ names(nt) <- c("ts", "nome", "email", "item", "orig", "revis") ...@@ -51,9 +52,9 @@ names(nt) <- c("ts", "nome", "email", "item", "orig", "revis")
nt <- nt %>% nt <- nt %>%
filter(grepl("^Sabatina", item), filter(grepl("^Sabatina", item),
!grepl("walmes", nome, ignore.case = TRUE)) !grepl("walmes", nome, ignore.case = TRUE))
str(nt, give.attr = FALSE) str(nt)
# Cria a estampa de tempo para ordenação. # Cria a estampa de tempo para ordenação cronológica dos registros.
ts_fmt <- "%A, %d %b %Y, %H:%M" ts_fmt <- "%A, %d %b %Y, %H:%M"
nt$ts <- as.POSIXct(nt$ts, format = ts_fmt) nt$ts <- as.POSIXct(nt$ts, format = ts_fmt)
...@@ -61,20 +62,20 @@ nt$ts <- as.POSIXct(nt$ts, format = ts_fmt) ...@@ -61,20 +62,20 @@ nt$ts <- as.POSIXct(nt$ts, format = ts_fmt)
nt <- nt %>% nt <- nt %>%
arrange(nome, item, ts) arrange(nome, item, ts)
# Agrupa pegando o último registro por avaliação. # Agrupa pegando o último registro por sabatina.
ntg <- nt %>% ntg <- nt %>%
group_by(nome, item) %>% group_by(nome, item) %>%
summarise(nota = last(revis)) %>% summarise(nota = last(revis)) %>%
ungroup() ungroup()
str(ntg) str(ntg)
# Para verificar a escala de variação das notas. # Para verificar a amplitude de escala das notas.
# ntg %>% # ntg %>%
# group_by(item) %>% # group_by(item) %>%
# summarise(min = min(nota, na.rm = TRUE), # summarise(min = min(nota, na.rm = TRUE),
# max = max(nota, na.rm = TRUE)) # max = max(nota, na.rm = TRUE))
# Cria a variável indentificadora da sabatina ao separar texto. # Quebra texto em duas variáveis para ter sabatina e questão.
ntg <- ntg %>% ntg <- ntg %>%
separate(col = "item", separate(col = "item",
into = c("S", "Q"), into = c("S", "Q"),
...@@ -82,7 +83,7 @@ ntg <- ntg %>% ...@@ -82,7 +83,7 @@ ntg <- ntg %>%
str(ntg) str(ntg)
# Passa notas para escala 0 - 100. # Passa notas para escala 0 - 100.
ntg$nota <- ifelse(ntg$S == "Sabatina 10", yes = 100, no = 10) * ntg$nota ntg$nota <- ntg$nota * 10
# Calcula a média por sabatina e converte NA/NaN para 0. # Calcula a média por sabatina e converte NA/NaN para 0.
ntg <- ntg %>% ntg <- ntg %>%
...@@ -159,20 +160,14 @@ nts <- nts %>% ...@@ -159,20 +160,14 @@ nts <- nts %>%
#----------------------------------------------------------------------- #-----------------------------------------------------------------------
# Tabela em HTML. # Tabela em HTML.
# nt$Nome <- paste(
# sub(pattern = "^(\\w+) .*$",
# replacement = "\\1",
# x = nt$Nome),
# sub(pattern = "^\\w.* (\\w+)$",
# replacement = "\\1",
# x = nt$Nome))
library(DT) library(DT)
cap <- cap <- "Notas nas avaliações (S: sabatina) ordenadas pelo GRR. Valores entre 0 e 100."
"Notas nas avaliações (S: sabatina) ordenadas pelo GRR. Valores entre 0 e 100.*" if (require(htmltools)) {
cap <- HTML("<strong>Tabela 1</strong>:", cap)
}
dt <- datatable(data = select(nts, "GRR", contains("S")), dt <- datatable(data = select(nts, "GRR", contains("S"), contains("Faltas")),
filter = "top", filter = "top",
caption = cap, caption = cap,
rownames = FALSE, rownames = FALSE,
...@@ -183,7 +178,6 @@ dt <- datatable(data = select(nts, "GRR", contains("S")), ...@@ -183,7 +178,6 @@ dt <- datatable(data = select(nts, "GRR", contains("S")),
paging = FALSE, paging = FALSE,
pageLength = NULL, pageLength = NULL,
lengthMenu = NULL)) lengthMenu = NULL))
# str(dt$x$data)
dt <- formatStyle(table = dt, dt <- formatStyle(table = dt,
columns = grepl("^S", names(dt$x$data)), columns = grepl("^S", names(dt$x$data)),
...@@ -193,6 +187,14 @@ dt <- formatStyle(table = dt, ...@@ -193,6 +187,14 @@ dt <- formatStyle(table = dt,
"gray", "gray",
"#3333ff"))) "#3333ff")))
if (is.element("Faltas", names(dt$x$data))) {
dt <- formatStyle(table = dt,
columns = "Faltas",
color = styleInterval(cuts = c(15),
values = c("#3333ff",
"#ff3300")))
}
dt dt
``` ```
...@@ -200,7 +202,7 @@ dt ...@@ -200,7 +202,7 @@ dt
#----------------------------------------------------------------------- #-----------------------------------------------------------------------
# Visualização. # Visualização.
cap <- "Escore final das sabatinas em função do GRR. Cores indicam grupos conforme corte do escore classes." cap <- "**Figura 1**: Escore final das sabatinas em função do GRR. Cores indicam grupos conforme corte do escore classes."
# # Acumulada empírica. # # Acumulada empírica.
# ggplot(nts, aes(x = S_escore)) + # ggplot(nts, aes(x = S_escore)) +
...@@ -226,7 +228,22 @@ ggplot(data = nts, ...@@ -226,7 +228,22 @@ ggplot(data = nts,
xlim(0, 100) xlim(0, 100)
``` ```
```{r, eval = FALSE, echo = FALSE, results = "hide", fig.cap = cap} ```{r, echo = FALSE, fig.cap = cap, message = FALSE, warning = FALSE, results = "hide"}
ggplot(data = nts,
mapping = aes(y = S_escore,
x = Faltas)) +
geom_jitter(height = 0, width = 0.5) +
geom_smooth(se = FALSE, span = 0.8, color = "gray50")
# Correlação de Spearman.
x <- with(nts, cor.test(x = S_escore, y = Faltas, method = "spearman"))
x$p.value
cap <- "**Figura 2**: Diagrama de dispersão relacionando o escore final nas sabatinas e o número de faltas (Spearman, rho = %0.2f, valor p = %0.3g)."
cap <- sprintf(cap, x$estimate, x$p.value)
```
```{r, echo = FALSE, results = "hide", fig.cap = cap}
#----------------------------------------------------------------------- #-----------------------------------------------------------------------
# Análise multivariada das notas. # Análise multivariada das notas.
...@@ -249,7 +266,7 @@ pca$loadings ...@@ -249,7 +266,7 @@ pca$loadings
#-------------------------------------------- #--------------------------------------------
# Agrupamento hierárquico. # Agrupamento hierárquico.
cap <- "Agrupamento hierárquico dos GRR baseado nas distâncias entre os vetores de notas das sabatinas." cap <- "**Figura 3**: Agrupamento hierárquico dos GRR baseado nas distâncias entre os vetores de notas das sabatinas."
d <- dist(X) d <- dist(X)
hc <- hclust(d = d) hc <- hclust(d = d)
...@@ -264,7 +281,7 @@ plot(hc, ...@@ -264,7 +281,7 @@ plot(hc,
``` ```
```{r, eval = FALSE, echo = FALSE, results = "asis"} ```{r, eval = FALSE, echo = FALSE, results = "asis"}
x <- knitr::kable(subset(nt, select = v), x <- knitr::kable(nt,
caption = cap, caption = cap,
row.names = FALSE, row.names = FALSE,
na.string = "", na.string = "",
......
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