inst/shiny-examples/myapp/server.R
In fsbmat-ufv/statenem: Package for the generation of interactive visualization of the National High School Exam
#
# This is the server logic of a Shiny web application. You can run the
# application by clicking 'Run App' above.
#
# Find out more about building applications with Shiny here:
#
# http://shiny.rstudio.com/
#
# Define server logic required to draw a histogram
shinyServer(function(input, output, session) {
##################################################################
######################### DADOS DO PARTICIPANTE ##################
##################################################################
output$table1 <- DT::renderDataTable({
DT::datatable(dados,
class = 'cell-border stripe',
extensions = 'Buttons', options = list(
dom = 'Bfrtip',
buttons = c('pageLength','copy', 'csv', 'excel', 'pdf', 'print')
))
})
#########
# Idade #
output$idade <- renderPlotly({
df <- dados %>% select(NU_IDADE, TP_SEXO) %>% dplyr::filter(!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(NU_IDADE, TP_SEXO=as.factor(TP_SEXO)) %>% dplyr::summarise(Valor=n())
df$TP_SEXO <- plyr::revalue(df$TP_SEXO, c("F"="Feminino", "M"="Masculino"))
p <- ggplot2::ggplot(df, aes(NU_IDADE, Valor,
group=TP_SEXO, fill=TP_SEXO,
text=paste("Idade: ", NU_IDADE, "<br>",
"Sexo: ", TP_SEXO, "<br>",
"Quantidade: ", Valor))) +
ggplot2::geom_bar(aes(NU_IDADE,Valor,group=TP_SEXO,fill=TP_SEXO), stat = "identity",subset(df,df$TP_SEXO=="Feminino")) +
ggplot2::geom_bar(aes(NU_IDADE,-Valor,group=TP_SEXO,fill=TP_SEXO), stat = "identity",subset(df,df$TP_SEXO=="Masculino")) +
scale_y_continuous(breaks=seq(-300000,400000,100000),labels=abs(seq(-300000,400000,100000))) +
coord_flip()+ggplot2::labs(y="Quantidade de Candidatos", x="Idade")
plotly::ggplotly(p, tooltip = "text") %>% plotly::layout(legend = list(x = 0.6, y = 0.9))
})
output$tabidade <- renderTable({
tidade <- data.frame(" "=c(" "),
"Idade_Por_Gênero"=c("O gráfico acima apresenta a quantidade de candidatos ao ENEM 2018 por gênero e idade."))
tidade
})
##########
# Gênero #
output$GE <- renderPlotly({
if(input$variableGE=="GE"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)) %>% dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(GE=c("Feminino", "Masculino"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(GE, GE),
Quant, fill=GE,
label=Quant,
text=paste("Gênero: ", GE, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Gênero")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(GE=c("Feminino", "Masculino"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(GE, Media), Media,
fill=GE, label=Media,
text=paste("Gênero: ", GE, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = GE, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Gênero")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
################
# Estado Civil #
output$EC <- renderPlotly({
if(input$variableEC=="EC"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)) %>% dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(EC=c("0-Solteiro", "1-Casado", "2-Divorciado", "3-Viúvo"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC),
Quant, fill=EC,
label=Quant,
text=paste("Estado Cívil: ", EC, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Estado Cívil",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Estado Cívil")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("0-Solteiro", "1-Casado", "2-Divorciado", "3-Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, Media), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Cívil: ", EC, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Cívil",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Estado Cívil")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
############
# Cor/Raça #
output$Raca <- renderPlotly({
if(input$variableCor=="Raca1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)) %>% dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
names(dados)<-c("Raca","Media","Quant")
df <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca),
Quant, fill=Raca,
label=Quant,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Cor/Raça")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Cor/Raça")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
########################
# Unidade de Federação #
output$UF1 <- renderPlotly({
if(input$variableUF=="UF2"){
g4 <- dados %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% subset(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)) %>%
dplyr::summarise(quantidade = n()) %>%
ggplot2::ggplot(aes(x = SG_UF_RESIDENCIA, y = quantidade,
fill = SG_UF_RESIDENCIA,
text = paste("Estado: ", SG_UF_RESIDENCIA, "<br>",
"Nr. de Candidatos: ", quantidade))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity", show.legend = FALSE) +
ggplot2::geom_text(vjust = -2, size = 3, aes(label=quantidade))+
#facet_grid(ANO ~ ., scales = "free_y") +
ggplot2::labs(title = "Quantidade de Candidatos por Estado",
x = "Estado", y = "Quantidade")
plotly::ggplotly(g4, tooltip = "text")%>% plotly::style(textposition = "top") %>%
plotly::layout(showlegend = FALSE)
}else{
if(input$variableUF=="UF3"){
table_UF <- dados %>%
select(SG_UF_RESIDENCIA) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>%
dplyr::summarise(NUM_CAND = n())
names(table_UF) <- c("UF_EXERCICIO", "NUM_CAND")
table_UF <- merge(table_UF, pop, by="UF_EXERCICIO")
table_UF$PROP = round(1000*(table_UF$NUM_CAND/table_UF$POPULACAO),2)
ggplot2::ggplot(data=table_UF, aes(x=reorder(UF_EXERCICIO, PROP), y=PROP, fill=REGIAO)) +
ggplot2::geom_bar(stat="identity") + coord_flip() +
ggplot2::geom_text(hjust = -0.2, size = 5, aes(label=PROP))+
ggplot2::labs(title="Número de Candidatos a Cada 1000 Habitantes do Estado", x="Estado",
y="Número de Candidatos") +
ggplot2::theme_stata()
}else{
##
}
}
})
################
# Ensino Médio #
################
#SITUAÇÃO
output$Sit <- renderPlotly({
if(input$variableSit=="Sit1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ST_CONCLUSAO)) %>% dplyr::group_by(TP_ST_CONCLUSAO) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Sit=c("1-Concluído", "2-Concluíndo em 2018", "3-Concluíndo após 2018", "4-Não concluído e não cursando"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sit, Sit),
Quant, fill=Sit,
label=Quant,
text=paste("Situação: ", Sit, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Situação de Conclusão do Ensino Médio",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Situação de Conclusão")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ST_CONCLUSAO)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_ST_CONCLUSAO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Sit=c("1-Concluído", "2-Concluíndo em 2018", "3-Concluíndo após 2018", "4-Não concluído e não cursando"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sit, Sit), Media,
fill=Sit, label=Media,
text=paste("Situação: ", Sit, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sit, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Situação de Conclusão do Ensino Médio",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Situação de Conclusão")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
################
#ANO DE CONCLUSÃO
output$Anno <- renderPlotly({
if(input$variableAnno=="Anno1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ANO_CONCLUIU)) %>% dplyr::group_by(TP_ANO_CONCLUIU) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Anno=c("Não informado", "2017", "2016", "2015", "2014", "2013", "2012", "2011", "2010", "2009", "2008", "2007", "2006 ou Antes"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Anno, Anno),
Quant, fill=Anno,
label=Quant,
text=paste("Ano de Conclusão: ", Anno, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Ano de Conclusão do Ensino Médio",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Ano de Conclusão do Ensino Médio")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ANO_CONCLUIU)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_ANO_CONCLUIU) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Anno=c("Não informado", "2017", "2016", "2015", "2014", "2013", "2012", "2011", "2010", "2009", "2008", "2007", "2006 ou Antes"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Anno, Anno), Media,
fill=Anno, label=Media,
text=paste("Ano de Conclusão: ", Anno, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Anno, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Ano de Conclusão do Ensino Médio",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Ano de Conclusão do Ensino Médio")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
################
#TIPO DE ESCOLA
output$Tipo <- renderPlotly({
if(input$variableTipo=="Tipo1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESCOLA)) %>% dplyr::group_by(TP_ESCOLA) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Tipo=c("Não Respondeu", "Pública", "Exterior", "Privada"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Tipo, Tipo),
Quant, fill=Tipo,
label=Quant,
text=paste("Tipo de Escola: ", Tipo, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Tipo de Escola")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESCOLA)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESCOLA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Tipo=c("Não Respondeu", "Pública", "Exterior", "Privada"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Tipo, Tipo), Media,
fill=Tipo, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", Tipo, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Tipo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Tipo de Escola")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
################
#TIPO DE ENSINO
output$Tip <- renderPlotly({
if(input$variableTip=="Tip1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ENSINO)) %>% dplyr::group_by(TP_ENSINO) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Tip=c("Ensino Regular", "Educação Especial - Modalidade Substitutiva", "Educação de Jovens e Adultos"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Tip, Tip),
Quant, fill=Tip,
label=Quant,
text=paste("Tipo de Ensino: ", Tip, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Tipo de Ensino",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Tipo de Ensino")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ENSINO)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_ENSINO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Tip=c("Ensino Regular", "Educação Especial - Modalidade Substitutiva", "Educação de Jovens e Adultos"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Tip, Tip), Media,
fill=Tip, label=Media,
text=paste("Tipo de Ensino: ", Tip, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Tip, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Ensino",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Tipo de Ensino")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
###################
# Dados da Escola #
#####################################
#ESFERA - DEPENDÊNCIA ADMINISTRATIVA
output$Dadm <- renderPlotly({
if(input$variableDadm=="Dadm1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC)) %>% dplyr::group_by(TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Dadm=c("Federal", "Estadual", "Municipal", "Privada"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Dadm, Dadm),
Quant, fill=Dadm,
label=Quant,
text=paste("Esfera Administrativa: ", Dadm, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Esfera Administrativa",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Esfera Administrativa")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Dadm=c("Federal", "Estadual", "Municipal", "Privada"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Dadm, Dadm), Media,
fill=Dadm, label=Media,
text=paste("Esfera Administrativa: ", Dadm, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Dadm, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Esfera Administrativa",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Esfera Administrativa")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
#############
#LOCALIZAÇÃO
output$Loc <- renderPlotly({
if(input$variableLoc=="Loc1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_LOCALIZACAO_ESC)) %>% dplyr::group_by(TP_LOCALIZACAO_ESC) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Loc=c("Urbana", "Rural"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Loc, Loc),
Quant, fill=Loc,
label=Quant,
text=paste("Localização: ", Loc, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Localização",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Localização")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_LOCALIZACAO_ESC)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_LOCALIZACAO_ESC) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Loc=c("Urbana", "Rural"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Loc, Loc), Media,
fill=Loc, label=Media,
text=paste("Localização: ", Loc, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Loc, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Localização",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Localização")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
##################################################################
##############
#TREEMAP
output$treemap1<- renderPlot({
aggSetor <-dados %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>%
dplyr::summarise(quantidade = n(), notaMedia = mean(nt_final,na.rm = TRUE))
aggSetor$escala <- scale(aggSetor$notaMedia) #necessário para criar valores negativos para deixar as disparidades mais evidentes
treemap::treemap(aggSetor, index = "SG_UF_RESIDENCIA", vSize = "quantidade", vColor = "escala",
type = "value", palette = "-RdGy", lowerbound.cex.labels = 0.3,
title = "Treemap da Média das Notas do Enem por Estado")
})
output$tabtreemap <- renderTable({
ttreemap <- data.frame(" "=c(" "),
"Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
ttreemap
})
#################
# Nacionalidade #
output$Nac <- renderPlotly({
if(input$variableNac=="Nac1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_NACIONALIDADE)) %>% dplyr::group_by(TP_NACIONALIDADE) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
#names(dados)<-c("Nac","Media","Quant")
df <- data.frame(Nac=c("0-Não informado", "1-Brasileiro Nato", "2-Naturarizado", "3-Estrangeiro", "4-Nato, nascido no exterior"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Nac, Nac),
Quant, fill=Nac,
label=Quant,
text=paste("Nacionalidade: ", Nac, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Nacionalidade",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Nacionalidade")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_NACIONALIDADE)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_NACIONALIDADE) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Nac=c("0-Não informado", "1-Brasileiro Nato", "2-Naturarizado", "3-Estrangeiro", "4-Nato, nascido no exterior"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Nac, Nac), Media,
fill=Nac, label=Media,
text=paste("Nacionalidade: ", Nac, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Nac, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Nacionalidade",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Nacionalidade")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
################
# Treineiro
output$Trei <- renderPlotly({
if(input$variableTrei=="Trei1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)) %>% dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Trei=c("Não Treineiro", "Treineiro"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Trei, Quant, sum),
Quant, fill=Trei,
label=Quant,
text=paste("Treineiro: ", Trei, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Treineiro",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos em Condição de Treinamento")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Trei=c("Não Treineiro", "Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Trei, Media), Media,
fill=Trei, label=Media,
text=paste("Treineiro: ", Trei, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Trei, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Treineiro",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade dos Candidatos em Condição de Treinamento")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
######################### DESEMPENHO #############################
##################################################################
output$D <- renderPlotly({
if(input$variableD=="D1"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Raca=c("ND", "Branca", "Preta", "Parda", "Amarela", "Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Media), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableD=="D2"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Media), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableD=="D3"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, Media), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableD=="D4"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{
if(input$variableD=="D5"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q002)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q002) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(UF, Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Escolaridade da Mãe",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Escolaridade da Mãe")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{
if(input$variableD=="D6"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q001)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q001) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Escolaridade do Pai",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Escolaridade do Pai")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{
if(input$variableD=="D7"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q004)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q004) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(UF, Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Ocupação da Mãe",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Ocupação da Mãe")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{
if(input$variableD=="D8"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q003)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q003) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Ocupação do Pai",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Ocupação do Pai")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{
if(input$variableD=="D9"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{
if(input$variableD=="D10"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q006)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q006) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Renda",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Renda da Família")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
})
######################### DETALHAMENTO DAS PROVAS ################
##################################################################
########################
# Ciências da Natureza #
########################
output$CN <- renderPlotly({
if(input$variableCN=="CN1"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_CN)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CN),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça em Ciências da Natureza")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCN=="CN2"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_CN)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CN),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero em Ciências da Natureza")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCN=="CN3"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_CN)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CN),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil em Ciências da Natureza")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCN=="CN4"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_CN)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CN),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado em Ciências da Natureza")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCN=="CN5"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_CN)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CN),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato em Ciências da Natureza")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_CN)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CN),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola em Ciências da Natureza")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$CNQ027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableCN=="CN6") {
CNQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
CNQ027
}
})
####################
# Ciências Humanas #
####################
output$CH <- renderPlotly({
if(input$variableCH=="CH1"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_CH)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CH),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça em Ciências Humanas")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCH=="CH2"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_CH)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CH),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero em Ciências Humanas")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCH=="CH3"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_CH)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CH),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil em Ciências Humanas")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCH=="CH4"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_CH)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CH),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado em Ciências Humanas")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCH=="CH5"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_CH)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CH),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato em Ciências Humanas")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_CH)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CH),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola em Ciências Humanas")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$CHQ027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableCH=="CH6") {
CHQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
CHQ027
}
})
####################
# Linguagens e Códigos #
########################
output$LC <- renderPlotly({
if(input$variableLC=="LC1"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_LC)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_LC),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça em Linguagens e Códigos")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableLC=="LC2"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_LC)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_LC),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero em Linguagens e Códigos")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableLC=="LC3"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_LC)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_LC),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil em Linguagens e Códigos")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableLC=="LC4"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_LC)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_LC),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado em Linguagens e Códigos")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableLC=="LC5"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_LC)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_LC),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato em Linguagens e Códigos")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_LC)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_LC),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola em Linguagens e Códigos")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$LCQ027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableLC=="LC6") {
LCQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
LCQ027
}
})
####################
# Matemática #
########################
output$MT <- renderPlotly({
if(input$variableMT=="MT1"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_MT)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_MT),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça em Matemática")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableMT=="MT2"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_MT)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_MT),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero em Matemática")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableMT=="MT3"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_MT)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_MT),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil em Matemática")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableMT=="MT4"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_MT)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_MT),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado em Matemática")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableMT=="MT5"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_MT)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_MT),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato em Matemática")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_MT)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_MT),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola em Matemática")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$MTQ027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableMT=="MT6") {
MTQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
MTQ027
}
})
####################
# Nota Final #
########################
output$NF <- renderPlotly({
if(input$variableNF=="NF1"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça (Nota Final)")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableNF=="NF2"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero (Nota Final)")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableNF=="NF3"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil (Nota Final)")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableNF=="NF4"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado (Nota Final)")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableNF=="NF5"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato (Nota Final)")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola (Nota Final)")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$NFQ027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableNF=="NF6") {
NFQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
NFQ027
}
})
####################
# Redação #
output$SituationRED <- renderPlotly({
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_STATUS_REDACAO)) %>% dplyr::group_by(TP_STATUS_REDACAO) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Raca=c("1", "2", "3", "4", "6", "7", "8", "9"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca),
Quant, fill=Raca,
label=Quant,
text=paste("Situação da Redação: ", Raca, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Situação da Redação",
y="Média de Idade",
title = "Quantidade de Candidatos por Situação da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
})
output$REDSIT <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
# if(input$variableCN=="CN6") {
REDSIT <- data.frame("Resposta"=c("1", "2", "3", "4", "6", "7","8","9"),
"Significado"=c("Sem Problemas","Anulada",
"Cópia do Texto Motivador","Em Branco",
"Fuga ao Tema","Não Atendimento ao Tipo Textual",
"Texto Insuficiente", "Parte desconectada"))
REDSIT
# }
})
##############
#COMPETÊNCIA 1
########################
output$COMP1 <- renderPlotly({
if(input$variableCOMP1=="COMP11"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_COMP1)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP1),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça na Competência 1 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP1=="COMP12"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_COMP1)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP1),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero na Competência 1 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP1=="COMP13"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_COMP1)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP1),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil na Competência 1 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP1=="COMP14"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_COMP1)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP1),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado na Competência 1 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP1=="COMP15"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_COMP1)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP1),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato na Competência 1 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_COMP1)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP1),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola na Competência 1 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$COMP1Q027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableCOMP1=="COMP16") {
COMP1Q027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
COMP1Q027
}
})
####################
#COMPETÊNCIA 2
########################
output$COMP2 <- renderPlotly({
if(input$variableCOMP2=="COMP21"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_COMP2)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP2),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça na Competência 2 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP2=="COMP22"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_COMP2)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP2),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero na Competência 2 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP2=="COMP23"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_COMP2)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP2),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil na Competência 2 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP2=="COMP24"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_COMP2)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP2),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado na Competência 2 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP2=="COMP25"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_COMP2)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP2),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato na Competência 2 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_COMP2)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP2),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola na Competência 2 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$COMP2Q027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableCOMP2=="COMP26") {
COMP2Q027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
COMP2Q027
}
})
####################
#COMPETÊNCIA 3
########################
output$COMP3 <- renderPlotly({
if(input$variableCOMP3=="COMP31"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_COMP3)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP3),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça na Competência 3 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP3=="COMP32"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_COMP3)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP3),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero na Competência 3 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP3=="COMP33"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_COMP3)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP3),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil na Competência 3 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP3=="COMP34"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_COMP3)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP3),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado na Competência 3 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP3=="COMP35"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_COMP3)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP3),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato na Competência 3 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_COMP3)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP3),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola na Competência 3 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$COMP3Q027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableCOMP3=="COMP36") {
COMP3Q027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
COMP3Q027
}
})
####################
#COMPETÊNCIA 4
########################
output$COMP4 <- renderPlotly({
if(input$variableCOMP4=="COMP41"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_COMP4)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP4),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça na Competência 4 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP4=="COMP42"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_COMP4)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP4),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero na Competência 4 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP4=="COMP43"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_COMP4)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP4),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil na Competência 4 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP4=="COMP44"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_COMP4)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP4),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado na Competência 4 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP4=="COMP45"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_COMP4)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP4),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato na Competência 4 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_COMP4)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP4),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola na Competência 4 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$COMP4Q027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableCOMP4=="COMP46") {
COMP4Q027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
COMP4Q027
}
})
####################
#COMPETÊNCIA 5
########################
output$COMP5 <- renderPlotly({
if(input$variableCOMP5=="COMP51"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_COMP5)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP5),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça na Competência 5 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP5=="COMP52"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_COMP5)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP5),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero na Competência 5 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP5=="COMP53"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_COMP5)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP5),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil na Competência 5 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP5=="COMP54"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_COMP5)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP5),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado na Competência 5 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP5=="COMP55"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_COMP5)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP5),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato na Competência 5 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_COMP5)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP5),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola na Competência 5 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$COMP5Q027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableCOMP5=="COMP56") {
COMP5Q027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
COMP5Q027
}
})
####################
#NOTA FINAL DA REDAÇÃO
########################
output$RE <- renderPlotly({
if(input$variableRE=="RE1"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_REDACAO)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_REDACAO),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça na Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableRE=="RE2"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_REDACAO)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_REDACAO),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero na Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableRE=="RE3"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_REDACAO)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_REDACAO),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil na Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableRE=="RE4"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_REDACAO)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_REDACAO),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado na Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableRE=="RE5"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_REDACAO)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_REDACAO),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato na Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_REDACAO)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_REDACAO),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola na Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$REQ027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableRE=="RE6") {
REQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
REQ027
}
})
####################
##################################################################
################ QUESTIONÁRIO SOCIOECONÔMICO #####################
##################################################################
output$TextQ00 <- renderText({
if(input$variableQ=="Q001") {
"Até que série seu pai, ou o homem responsável por você, estudou?"
} else {
if(input$variableQ=="Q002") {
"Até que série sua mãe, ou a mulher responsável por você, estudou?"
} else {
if(input$variableQ=="Q003") {
"indique o grupo que contempla a ocupação mais próxima da ocupação do seu pai ou do homem responsável por você. (Se ele não estiver trabalhando, escolha uma ocupação pensando no último trabalho dele)"
} else {
if(input$variableQ=="Q004") {
"indique o grupo que contempla a ocupação mais próxima da ocupação da sua mãe ou da mulher responsável por você. (Se ela não estiver trabalhando, escolha uma ocupação pensando no último trabalho dela)"
} else {
if(input$variableQ=="Q005") {
"Incluindo você, quantas pessoas moram atualmente em sua residência?"
} else {
if(input$variableQ=="Q006") {
"Qual é a renda mensal de sua família, somando a sua renda com a dos seus familiares?"
} else {
if(input$variableQ=="Q007") {
"Em sua residência trabalha empregado(a) doméstico(a)?"
} else {
if(input$variableQ=="Q008") {
"Na sua residência tem banheiro?"
} else {
if(input$variableQ=="Q009") {
"Na sua residência tem quartos para dormir?"
} else {
if(input$variableQ=="Q010") {
"Na sua residência tem carro?"
} else {
if(input$variableQ=="Q011") {
"Na sua residência tem motocicleta?"
} else {
if(input$variableQ=="Q012") {
"Na sua residência tem geladeira?"
} else {
if(input$variableQ=="Q013") {
"Na sua residência tem freezer (independente ou segunda porta da geladeira)?"
} else {
if(input$variableQ=="Q014") {
"Na sua residência tem máquina de lavar roupa?"
} else {
if(input$variableQ=="Q015") {
"Na sua residência tem máquina de secar roupa (independente ou em conjunto com a máquina de lavar roupa)?"
} else {
if(input$variableQ=="Q016") {
"Na sua residência tem forno micro-ondas?"
} else {
if(input$variableQ=="Q017") {
"Na sua residência tem máquina de lavar louça?"
} else {
if(input$variableQ=="Q018") {
"Na sua residência tem aspirador de pó?"
} else {
if(input$variableQ=="Q019") {
"Na sua residência tem televisão em cores?"
} else {
if(input$variableQ=="Q020") {
"Na sua residência tem aparelho de DVD?"
} else {
if(input$variableQ=="Q021") {
"Na sua residência tem TV por assinatura?"
} else {
if(input$variableQ=="Q022") {
"Na sua residência tem telefone celular?"
} else {
if(input$variableQ=="Q023") {
"Na sua residência tem telefone fixo?"
} else {
if(input$variableQ=="Q024") {
"Na sua residência tem computador?"
} else {
if(input$variableQ=="Q025") {
"Na sua residência tem acesso à Internet?"
} else {
if(input$variableQ=="Q026") {
"Você já concluiu ou está concluindo o Ensino Médio?"
} else {
if(input$variableQ=="Q027") {
"Em que tipo de escola você frequentou o Ensino Médio?"
} else {
##
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
})
output$Q00 <- renderPlotly({
if(input$variableQ=="Q001") {
temp <- dados %>%
mutate(Q001 = ifelse(Q001=="", NA, Q001)) %>%
mutate(Q001 = factor(Q001, labels = unique(dados$Q001) ))
#temp$Q001 <- factor(temp$Q001, levels = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"))
temp$Q001 <- factor(temp$Q001, labels = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q001))
tplot1 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q001", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q001", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q002") {
temp <- dados %>%
mutate(Q002 = ifelse(Q002=="", NA, Q002)) %>%
mutate(Q002 = factor(Q002, labels = unique(dados$Q002) ))
temp$Q002 <- factor(temp$Q002, labels = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q002))
tplot2 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q002", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q002", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot2, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q003") {
temp <- dados %>%
mutate(Q003 = ifelse(Q003=="", NA, Q003)) %>%
mutate(Q003 = factor(Q003, labels = unique(dados$Q003) ))
temp$Q003 <- factor(temp$Q003, labels = c("A", "B", "C", "D", "E", "F"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q003))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q003", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q003", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q004") {
temp <- dados %>%
mutate(Q004 = ifelse(Q004=="", NA, Q004)) %>%
mutate(Q004 = factor(Q004, labels = unique(dados$Q004) ))
temp$Q004 <- factor(temp$Q004, labels = c("A", "B", "C", "D", "E", "F"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q004))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q004", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q004", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q005") {
temp <- dados %>%
mutate(Q005 = ifelse(Q005=="", NA, Q005)) %>%
mutate(Q005 = factor(Q005, labels = unique(dados$Q005) ))
temp$Q005 <- factor(temp$Q005, labels = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q005))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q005", values=c ("#005fff","#007fff","#009fff","#00afff","#00cfff","#00efff","#00ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff")) +
# ggplot2::scale_fill_manual("Q005", values=brewer.pal (9, "color(20)")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q005", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q006") {
temp <- dados %>%
mutate(Q006 = ifelse(Q006=="", NA, Q006)) %>%
mutate(Q006 = factor(Q006, labels = unique(dados$Q006) ))
temp$Q006 <- factor(temp$Q006, labels = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q006))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q006", values=c ("#005fff","#007fff","#009fff","#00afff","#00cfff","#00efff","#00ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff")) +
#ggplot2::scale_fill_manual("Q006", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q006", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q007") {
temp <- dados %>%
mutate(Q007 = ifelse(Q007=="", NA, Q007)) %>%
mutate(Q007 = factor(Q007, labels = unique(dados$Q007) ))
temp$Q007 <- factor(temp$Q007, labels = c("A", "B", "C", "D"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q007))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q007", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q007", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q008") {
temp <- dados %>%
mutate(Q008 = ifelse(Q008=="", NA, Q008)) %>%
mutate(Q008 = factor(Q008, labels = unique(dados$Q008) ))
temp$Q008 <- factor(temp$Q008, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q008))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q008", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q008", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q009") {
temp <- dados %>%
mutate(Q009 = ifelse(Q009=="", NA, Q009)) %>%
mutate(Q009 = factor(Q009, labels = unique(dados$Q009) ))
temp$Q009 <- factor(temp$Q009, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q009))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q009", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q009", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q010") {
temp <- dados %>%
mutate(Q010 = ifelse(Q010=="", NA, Q010)) %>%
mutate(Q010 = factor(Q010, labels = unique(dados$Q010) ))
temp$Q010 <- factor(temp$Q010, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q010))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q010", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q010", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q011") {
temp <- dados %>%
mutate(Q011 = ifelse(Q011=="", NA, Q011)) %>%
mutate(Q011 = factor(Q011, labels = unique(dados$Q011) ))
temp$Q011 <- factor(temp$Q011, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q011))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q011", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q011", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q012") {
temp <- dados %>%
mutate(Q012 = ifelse(Q012=="", NA, Q012)) %>%
mutate(Q012 = factor(Q012, labels = unique(dados$Q012) ))
temp$Q010 <- factor(temp$Q012, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q012))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q012", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q012", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q013") {
temp <- dados %>%
mutate(Q013 = ifelse(Q013=="", NA, Q013)) %>%
mutate(Q013 = factor(Q013, labels = unique(dados$Q013) ))
temp$Q013 <- factor(temp$Q013, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q013))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q013", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q013", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q014") {
temp <- dados %>%
mutate(Q014 = ifelse(Q014=="", NA, Q014)) %>%
mutate(Q014 = factor(Q014, labels = unique(dados$Q014) ))
temp$Q014 <- factor(temp$Q014, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q014))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q014", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q014", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q015") {
temp <- dados %>%
mutate(Q015 = ifelse(Q015=="", NA, Q015)) %>%
mutate(Q015 = factor(Q015, labels = unique(dados$Q015) ))
temp$Q015 <- factor(temp$Q015, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q015))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q015", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q015", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q016") {
temp <- dados %>%
mutate(Q016 = ifelse(Q016=="", NA, Q016)) %>%
mutate(Q016 = factor(Q016, labels = unique(dados$Q016) ))
temp$Q016 <- factor(temp$Q016, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q016))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q016", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q016", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q017") {
temp <- dados %>%
mutate(Q017 = ifelse(Q017=="", NA, Q017)) %>%
mutate(Q017 = factor(Q017, labels = unique(dados$Q017) ))
temp$Q017 <- factor(temp$Q017, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q017))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q017", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q017", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q018") {
temp <- dados %>%
mutate(Q018 = ifelse(Q018=="", NA, Q018)) %>%
mutate(Q018 = factor(Q018, labels = unique(dados$Q018) ))
temp$Q018 <- factor(temp$Q018, labels = c("A", "B"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q018))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q018", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q018", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q019") {
temp <- dados %>%
mutate(Q019 = ifelse(Q019=="", NA, Q019)) %>%
mutate(Q019 = factor(Q019, labels = unique(dados$Q019) ))
temp$Q019 <- factor(temp$Q019, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q019))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q019", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q019", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
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plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q020") {
temp <- dados %>%
mutate(Q020 = ifelse(Q020=="", NA, Q020)) %>%
mutate(Q020 = factor(Q020, labels = unique(dados$Q020) ))
temp$Q020 <- factor(temp$Q020, labels = c("A", "B"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q020))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q020", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q020", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q021") {
temp <- dados %>%
mutate(Q021 = ifelse(Q021=="", NA, Q021)) %>%
mutate(Q021 = factor(Q021, labels = unique(dados$Q021) ))
temp$Q021 <- factor(temp$Q021, labels = c("A", "B"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q021))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q021", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q021", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q022") {
temp <- dados %>%
mutate(Q022 = ifelse(Q022=="", NA, Q022)) %>%
mutate(Q022 = factor(Q022, labels = unique(dados$Q022) ))
temp$Q022 <- factor(temp$Q022, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q022))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q022", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q022", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q023") {
temp <- dados %>%
mutate(Q023 = ifelse(Q023=="", NA, Q023)) %>%
mutate(Q023 = factor(Q023, labels = unique(dados$Q023) ))
temp$Q023 <- factor(temp$Q023, labels = c("A", "B"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q023))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q023", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q023", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q024") {
temp <- dados %>%
mutate(Q024 = ifelse(Q024=="", NA, Q024)) %>%
mutate(Q024 = factor(Q024, labels = unique(dados$Q024) ))
temp$Q024 <- factor(temp$Q024, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q024))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q024", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q024", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q025") {
temp <- dados %>%
mutate(Q025 = ifelse(Q025=="", NA, Q025)) %>%
mutate(Q025 = factor(Q025, labels = unique(dados$Q025) ))
temp$Q025 <- factor(temp$Q025, labels = c("A", "B"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q025))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q025", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q025", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q026") {
temp <- dados %>%
mutate(Q026 = ifelse(Q026=="", NA, Q026)) %>%
mutate(Q026 = factor(Q026, labels = unique(dados$Q007) ))
temp$Q026 <- factor(temp$Q026, labels = c("A", "B", "C", "D"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q026))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q026", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q026", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
# } else{ if(input$variableQ=="Q026") {
# temp <- dados %>%
# mutate(Q026 = ifelse(Q026=="", NA, Q026)) %>%
# mutate(Q026 = factor(Q026, labels = unique(dados$Q026) ))
# temp$Q026 <- factor(temp$Q026, levels = c("A", "B", "C", "D"))
# temp <- as.data.frame(table(temp$Q026))
# tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
# text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
# "Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
# ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
# ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
# ggplot2::scale_fill_manual("Q026", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
# ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
# ggplot2::labs(x="Q026", y="Número de Candidatos")+
# ggplot2::theme_minimal() +
# ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
# plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
# plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q027") {
temp <- dados %>%
mutate(Q027 = ifelse(Q027=="", NA, Q027)) %>%
mutate(Q027 = factor(Q027, labels = unique(dados$Q027) ))
temp$Q027 <- factor(temp$Q027, labels = c("A", "B", "C", "D", "E", "F"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q027))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q027", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q027", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ ##
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
})
output$tabQ001 <- renderTable({
if(input$variableQ=="Q001") {
tabQ001 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"),
"Significado"=c("Nunca estudou",
"Não completou a 4ª série/5º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 4ª série/5º ano, mas não completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental, mas não completou o Ensino Médio",
"Completou o Ensino Médio, mas não completou a Faculdade",
"Completou a Faculdade, mas não completou a Pós-graduação",
"Completou a Pós-graduação",
"Não sei"))
tabQ001
} else {
if(input$variableQ=="Q002") {
tabQ002 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"),
"Significado"=c("Nunca estudou",
"Não completou a 4ª série/5º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 4ª série/5º ano, mas não completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental, mas não completou o Ensino Médio",
"Completou o Ensino Médio, mas não completou a Faculdade",
"Completou a Faculdade, mas não completou a Pós-graduação",
"Completou a Pós-graduação",
"Não sei"))
tabQ002
} else{ if(input$variableQ=="Q003") {
tabQ003 <- data.frame("Resposta"=c("Grupo A", "Grupo B", "Grupo C", "Grupo D", "Grupo E", "Grupo F"),
"Significado"=c("Lavrador, agricultor sem empregados, boia-fria, criador de animais (gado, porcos, galinhas, ovelhas, cavalos etc.), apicultor, pescador, lenhador, seringueiro, extrativista.",
"Diarista, empregado doméstico, cuidador de idosos, babá, cozinheiro (em casas particulares), motorista particular, jardineiro, faxineiro de empresas e prédios, vigilante, porteiro, carteiro, office-boy, vendedor, caixa, atendente de loja, auxiliar administrativo, recepcionista, servente de pedreiro, repositor de mercadoria",
"Padeiro, cozinheiro industrial ou em restaurantes, sapateiro, costureiro, joalheiro, torneiro mecânico, operador de máquinas, soldador, operário de fábrica, trabalhador da mineração, pedreiro, pintor, eletricista, encanador, motorista, caminhoneiro, taxista.",
"Professor (de ensino fundamental ou médio, idioma, música, artes etc.), técnico (de enfermagem, contabilidade, eletrônica etc.), policial, militar de baixa patente (soldado, cabo, sargento), corretor de imóveis, supervisor, gerente, mestre de obras, pastor, microempresário (proprietário de empresa com menos de 10 empregados), pequeno comerciante, pequeno proprietário de terras, trabalhador autônomo ou por conta própria.",
"Médico, engenheiro, dentista, psicólogo, economista, advogado, juiz, promotor, defensor, delegado, tenente, capitão, coronel, professor universitário, diretor em empresas públicas ou privadas, político, proprietário de empresas com mais de 10 empregados.",
"Não sei"))
tabQ003
} else{ if(input$variableQ=="Q004") {
tabQ004 <- data.frame("Resposta"=c("Grupo A", "Grupo B", "Grupo C", "Grupo D", "Grupo E", "Grupo F"),
"Significado"=c("Lavradora, agricultora sem empregados, boia-fria, criadora de animais (gado, porcos, galinhas, ovelhas, cavalos etc.), apicultora, pescadora, lenhadora, seringueira, extrativista.",
"Diarista, empregada doméstica, cuidadora de idosos, babá, cozinheira (em casas particulares), motorista particular, jardineira, faxineira de empresas e prédios, vigilante, porteira, carteira, office-girl, vendedora, caixa, atendente de loja, auxiliar administrativo, recepcionista, servente de pedreiro, repositora de mercadoria",
"Padeira, cozinheira industrial ou em restaurantes, sapateira, costureira, joalheira, torneira mecânica, operadora de máquinas, soldadora, operária de fábrica, trabalhadora da mineração, pedreira, pintora, eletricista, encanadora, motorista, caminhoneira, taxista.",
"Professora (de ensino fundamental ou médio, idioma, música, artes etc.), técnica (de enfermagem, contabilidade, eletrônica etc.), policial, militar de baixa patente (soldado, cabo, sargento), corretora de imóveis, supervisora, gerente, mestre de obras, pastora, microempresária (proprietário de empresa com menos de 10 empregados), pequena comerciante, pequena proprietária de terras, trabalhadora autônoma ou por conta própria.",
"Médica, engenheira, dentista, psicóloga, economista, advogada, juiza, promotora, defensora, delegada, tenente, capitã, coronel, professora universitária, diretora em empresas públicas ou privadas, política, proprietária de empresas com mais de 10 empregados.",
"Não sei"))
tabQ004
} else{ if(input$variableQ=="Q005") {
tabQ005 <- data.frame("Resposta"=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20"),
"Significado"=c("1 pessoa, pois moro sozinho(a)", "2 pessoas", "3 pessoas", "4 pessoas", "5 pessoas", "6 pessoas", "7 pessoas", "8 pessoas", "9 pessoas", "10 pessoas", "11 pessoas", "12 pessoas", "13 pessoas", "14 pessoas", "15 pessoas", "16 pessoas", "17 pessoas", "18 pessoas", "19 pessoas", "20 pessoas"))
tabQ005
} else{ if(input$variableQ=="Q006") {
tabQ006 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q"),
"Significado"=c("Nenhuma renda.","Até R$ 954,00.","De R$ 954,01 até R$ 1.431,00.","De R$ 1.431,01 até R$ 1.908,00.","De R$ 1.908,01 até R$ 2.385,00.","De R$ 2.385,01 até R$ 2.862,00.","De R$ 2.862,01 até R$ 3.816,00.","De R$ 3.816,01 até R$ 4.770,00.",
"De R$ 4.770,01 até R$ 5.724,00.","De R$ 5.724,01 até R$ 6.678,00.","De R$ 6.678,01 até R$ 7.632,00.","De R$ 7.632,01 até R$ 8.586,00.","De R$ 8.586,01 até R$ 9.540,00.","De R$ 9.540,01 até R$ 11.448,00.","De R$ 11.448,01 até R$ 14.310,00.",
"De R$ 14.310,01 até R$ 19.080,00.","Mais de R$ 19.080,00."))
tabQ006
} else{ if(input$variableQ=="Q007") {
tabQ007 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D"),
"Significado"=c("Não","Sim, um ou dois dias por semana.","Sim, três ou quatro dias por semana.","Sim, pelo menos cinco dias por semana."))
tabQ007
} else{ if(input$variableQ=="Q008") {
tabQ008 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ008
} else{ if(input$variableQ=="Q009") {
tabQ009 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ009
} else{ if(input$variableQ=="Q010") {
tabQ010 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ010
} else{ if(input$variableQ=="Q011") {
tabQ011 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ011
} else{ if(input$variableQ=="Q012") {
tabQ012 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ012
} else{ if(input$variableQ=="Q013") {
tabQ013 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ013
} else{ if(input$variableQ=="Q014") {
tabQ014 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ014
} else{ if(input$variableQ=="Q015") {
tabQ015 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ015
} else{ if(input$variableQ=="Q016") {
tabQ016 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ016
} else{ if(input$variableQ=="Q017") {
tabQ017 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ017
} else{ if(input$variableQ=="Q018") {
tabQ018 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ018
} else{ if(input$variableQ=="Q019") {
tabQ019 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ019
} else{ if(input$variableQ=="Q020") {
tabQ020 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ020
} else{ if(input$variableQ=="Q021") {
tabQ021 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ021
} else{ if(input$variableQ=="Q022") {
tabQ022 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ022
} else{ if(input$variableQ=="Q023") {
tabQ023 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ023
} else{ if(input$variableQ=="Q024") {
tabQ024 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ024
} else{ if(input$variableQ=="Q025") {
tabQ025 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ025
} else{ if(input$variableQ=="Q026") {
tabQ026 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D"),
"Significado"=c("Já concluí o Ensino Médio.","Estou cursando e concluirei o Ensino Médio em 2018.",
"Estou cursando e concluirei o Ensino Médio após 2018.","Não concluí e não estou cursando o Ensino Médio."))
tabQ026
} else{ if(input$variableQ=="Q027") {
tabQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
tabQ027
} else{ ##
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
})
################ QUESTIONÁRIO SOCIOECONÔMICO2 #####################
##################################################################
output$TextQ00222 <- renderText({
if(input$variableQ2=="Q001") {
"Até que série seu pai, ou o homem responsável por você, estudou?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q002") {
"Até que série sua mãe, ou a mulher responsável por você, estudou?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q003") {
"indique o grupo que contempla a ocupação mais próxima da ocupação do seu pai ou do homem responsável por você. (Se ele não estiver trabalhando, escolha uma ocupação pensando no último trabalho dele)"
} else {
if(input$variableQ2=="Q004") {
"indique o grupo que contempla a ocupação mais próxima da ocupação da sua mãe ou da mulher responsável por você. (Se ela não estiver trabalhando, escolha uma ocupação pensando no último trabalho dela)"
} else {
if(input$variableQ2=="Q005") {
"Incluindo você, quantas pessoas moram atualmente em sua residência?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q006") {
"Qual é a renda mensal de sua família, somando a sua renda com a dos seus familiares?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q007") {
"Em sua residência trabalha empregado(a) doméstico(a)?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q008") {
"Na sua residência tem banheiro?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q009") {
"Na sua residência tem quartos para dormir?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q010") {
"Na sua residência tem carro?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q011") {
"Na sua residência tem motocicleta?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q012") {
"Na sua residência tem geladeira?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q013") {
"Na sua residência tem freezer (independente ou segunda porta da geladeira)?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q014") {
"Na sua residência tem máquina de lavar roupa?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q015") {
"Na sua residência tem máquina de secar roupa (independente ou em conjunto com a máquina de lavar roupa)?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q016") {
"Na sua residência tem forno micro-ondas?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q017") {
"Na sua residência tem máquina de lavar louça?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q018") {
"Na sua residência tem aspirador de pó?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q019") {
"Na sua residência tem televisão em cores?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q020") {
"Na sua residência tem aparelho de DVD?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q021") {
"Na sua residência tem TV por assinatura?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q022") {
"Na sua residência tem telefone celular?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q023") {
"Na sua residência tem telefone fixo?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q024") {
"Na sua residência tem computador?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q025") {
"Na sua residência tem acesso à Internet?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q026") {
"Você já concluiu ou está concluindo o Ensino Médio?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q027") {
"Em que tipo de escola você frequentou o Ensino Médio?"
} else {
##
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
})
output$Q00222 <- renderPlotly({
if(input$variableQ2=="Q001") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q001)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q001) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q001",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q002") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q002)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q002) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q002",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q003") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q003)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q003) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q003",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q004") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q004)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q004) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q004",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q005") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q005)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q005) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c(1-20), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
dados3 <- data.frame(UF=c("01", "02", "03", "04", "05", "06", "07", "08", "09", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q005",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q006") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q006)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q006) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q006",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q007") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q007)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q007) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q007",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q008") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q008)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q008) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q008",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q009") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q009)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q009) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q009",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q010") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q010)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q010) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q010",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q011") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q011)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q011) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q011",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q012") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q012)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q012) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q012",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q013") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q013)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q013) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q013",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q014") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q014)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q014) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q014",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q015") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q015)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q015) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q015",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q016") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q016)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q016) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q016",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q017") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q017)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q017) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q017",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q018") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q018)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q018) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q018",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q019") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q019)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q019) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q019",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q020") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q020)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q020) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q020",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q021") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q021)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q021) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q021",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q022") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q022)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q022) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q022",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q023") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q023)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q023) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q023",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q024") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q024)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q024) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q024",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q025") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q025)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q025) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q025",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q026") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q026)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q026) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q026",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q027") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q027",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ ##
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
})
output$tabQ001222 <- renderTable({
if(input$variableQ2=="Q001") {
tabQ001 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"),
"Significado"=c("Nunca estudou",
"Não completou a 4ª série/5º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 4ª série/5º ano, mas não completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental, mas não completou o Ensino Médio",
"Completou o Ensino Médio, mas não completou a Faculdade",
"Completou a Faculdade, mas não completou a Pós-graduação",
"Completou a Pós-graduação",
"Não sei"))
tabQ001
} else {
if(input$variableQ2=="Q002") {
tabQ002 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"),
"Significado"=c("Nunca estudou",
"Não completou a 4ª série/5º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 4ª série/5º ano, mas não completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental, mas não completou o Ensino Médio",
"Completou o Ensino Médio, mas não completou a Faculdade",
"Completou a Faculdade, mas não completou a Pós-graduação",
"Completou a Pós-graduação",
"Não sei"))
tabQ002
} else{ if(input$variableQ2=="Q003") {
tabQ003 <- data.frame("Resposta"=c("Grupo A", "Grupo B", "Grupo C", "Grupo D", "Grupo E", "Grupo F"),
"Significado"=c("Lavrador, agricultor sem empregados, boia-fria, criador de animais (gado, porcos, galinhas, ovelhas, cavalos etc.), apicultor, pescador, lenhador, seringueiro, extrativista.",
"Diarista, empregado doméstico, cuidador de idosos, babá, cozinheiro (em casas particulares), motorista particular, jardineiro, faxineiro de empresas e prédios, vigilante, porteiro, carteiro, office-boy, vendedor, caixa, atendente de loja, auxiliar administrativo, recepcionista, servente de pedreiro, repositor de mercadoria",
"Padeiro, cozinheiro industrial ou em restaurantes, sapateiro, costureiro, joalheiro, torneiro mecânico, operador de máquinas, soldador, operário de fábrica, trabalhador da mineração, pedreiro, pintor, eletricista, encanador, motorista, caminhoneiro, taxista.",
"Professor (de ensino fundamental ou médio, idioma, música, artes etc.), técnico (de enfermagem, contabilidade, eletrônica etc.), policial, militar de baixa patente (soldado, cabo, sargento), corretor de imóveis, supervisor, gerente, mestre de obras, pastor, microempresário (proprietário de empresa com menos de 10 empregados), pequeno comerciante, pequeno proprietário de terras, trabalhador autônomo ou por conta própria.",
"Médico, engenheiro, dentista, psicólogo, economista, advogado, juiz, promotor, defensor, delegado, tenente, capitão, coronel, professor universitário, diretor em empresas públicas ou privadas, político, proprietário de empresas com mais de 10 empregados.",
"Não sei"))
tabQ003
} else{ if(input$variableQ2=="Q004") {
tabQ004 <- data.frame("Resposta"=c("Grupo A", "Grupo B", "Grupo C", "Grupo D", "Grupo E", "Grupo F"),
"Significado"=c("Lavradora, agricultora sem empregados, boia-fria, criadora de animais (gado, porcos, galinhas, ovelhas, cavalos etc.), apicultora, pescadora, lenhadora, seringueira, extrativista.",
"Diarista, empregada doméstica, cuidadora de idosos, babá, cozinheira (em casas particulares), motorista particular, jardineira, faxineira de empresas e prédios, vigilante, porteira, carteira, office-girl, vendedora, caixa, atendente de loja, auxiliar administrativo, recepcionista, servente de pedreiro, repositora de mercadoria",
"Padeira, cozinheira industrial ou em restaurantes, sapateira, costureira, joalheira, torneira mecânica, operadora de máquinas, soldadora, operária de fábrica, trabalhadora da mineração, pedreira, pintora, eletricista, encanadora, motorista, caminhoneira, taxista.",
"Professora (de ensino fundamental ou médio, idioma, música, artes etc.), técnica (de enfermagem, contabilidade, eletrônica etc.), policial, militar de baixa patente (soldado, cabo, sargento), corretora de imóveis, supervisora, gerente, mestre de obras, pastora, microempresária (proprietário de empresa com menos de 10 empregados), pequena comerciante, pequena proprietária de terras, trabalhadora autônoma ou por conta própria.",
"Médica, engenheira, dentista, psicóloga, economista, advogada, juiza, promotora, defensora, delegada, tenente, capitã, coronel, professora universitária, diretora em empresas públicas ou privadas, política, proprietária de empresas com mais de 10 empregados.",
"Não sei"))
tabQ004
} else{ if(input$variableQ2=="Q005") {
tabQ005 <- data.frame("Resposta"=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20"),
"Significado"=c("1 pessoa, pois moro sozinho(a)", "2 pessoas", "3 pessoas", "4 pessoas", "5 pessoas", "6 pessoas", "7 pessoas", "8 pessoas", "9 pessoas", "10 pessoas", "11 pessoas", "12 pessoas", "13 pessoas", "14 pessoas", "15 pessoas", "16 pessoas", "17 pessoas", "18 pessoas", "19 pessoas", "20 pessoas"))
tabQ005
} else{ if(input$variableQ2=="Q006") {
tabQ006 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q"),
"Significado"=c("Nenhuma renda.","Até R$ 954,00.","De R$ 954,01 até R$ 1.431,00.","De R$ 1.431,01 até R$ 1.908,00.","De R$ 1.908,01 até R$ 2.385,00.","De R$ 2.385,01 até R$ 2.862,00.","De R$ 2.862,01 até R$ 3.816,00.","De R$ 3.816,01 até R$ 4.770,00.",
"De R$ 4.770,01 até R$ 5.724,00.","De R$ 5.724,01 até R$ 6.678,00.","De R$ 6.678,01 até R$ 7.632,00.","De R$ 7.632,01 até R$ 8.586,00.","De R$ 8.586,01 até R$ 9.540,00.","De R$ 9.540,01 até R$ 11.448,00.","De R$ 11.448,01 até R$ 14.310,00.",
"De R$ 14.310,01 até R$ 19.080,00.","Mais de R$ 19.080,00."))
tabQ006
} else{ if(input$variableQ2=="Q007") {
tabQ007 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D"),
"Significado"=c("Não","Sim, um ou dois dias por semana.","Sim, três ou quatro dias por semana.","Sim, pelo menos cinco dias por semana."))
tabQ007
} else{ if(input$variableQ2=="Q008") {
tabQ008 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ008
} else{ if(input$variableQ2=="Q009") {
tabQ009 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ009
} else{ if(input$variableQ2=="Q010") {
tabQ010 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ010
} else{ if(input$variableQ2=="Q011") {
tabQ011 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ011
} else{ if(input$variableQ2=="Q012") {
tabQ012 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ012
} else{ if(input$variableQ2=="Q013") {
tabQ013 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ013
} else{ if(input$variableQ2=="Q014") {
tabQ014 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ014
} else{ if(input$variableQ2=="Q015") {
tabQ015 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ015
} else{ if(input$variableQ2=="Q016") {
tabQ016 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ016
} else{ if(input$variableQ2=="Q017") {
tabQ017 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ017
} else{ if(input$variableQ2=="Q018") {
tabQ018 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ018
} else{ if(input$variableQ2=="Q019") {
tabQ019 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ019
} else{ if(input$variableQ2=="Q020") {
tabQ020 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ020
} else{ if(input$variableQ2=="Q021") {
tabQ021 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ021
} else{ if(input$variableQ2=="Q022") {
tabQ022 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ022
} else{ if(input$variableQ2=="Q023") {
tabQ023 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ023
} else{ if(input$variableQ2=="Q024") {
tabQ024 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ024
} else{ if(input$variableQ2=="Q025") {
tabQ025 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ025
} else{ if(input$variableQ2=="Q026") {
tabQ026 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D"),
"Significado"=c("Já concluí o Ensino Médio.","Estou cursando e concluirei o Ensino Médio em 2018.",
"Estou cursando e concluirei o Ensino Médio após 2018.","Não concluí e não estou cursando o Ensino Médio."))
tabQ026
} else{ if(input$variableQ2=="Q027") {
tabQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
tabQ027
} else{ ##
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
})
})
fsbmat-ufv/statenem documentation built on Dec. 20, 2021, 9:41 a.m.
R Package Documentation
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#
# This is the server logic of a Shiny web application. You can run the
# application by clicking 'Run App' above.
#
# Find out more about building applications with Shiny here:
#
# http://shiny.rstudio.com/
#
# Define server logic required to draw a histogram
shinyServer(function(input, output, session) {
##################################################################
######################### DADOS DO PARTICIPANTE ##################
##################################################################
output$table1 <- DT::renderDataTable({
DT::datatable(dados,
class = 'cell-border stripe',
extensions = 'Buttons', options = list(
dom = 'Bfrtip',
buttons = c('pageLength','copy', 'csv', 'excel', 'pdf', 'print')
))
})
#########
# Idade #
output$idade <- renderPlotly({
df <- dados %>% select(NU_IDADE, TP_SEXO) %>% dplyr::filter(!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(NU_IDADE, TP_SEXO=as.factor(TP_SEXO)) %>% dplyr::summarise(Valor=n())
df$TP_SEXO <- plyr::revalue(df$TP_SEXO, c("F"="Feminino", "M"="Masculino"))
p <- ggplot2::ggplot(df, aes(NU_IDADE, Valor,
group=TP_SEXO, fill=TP_SEXO,
text=paste("Idade: ", NU_IDADE, "<br>",
"Sexo: ", TP_SEXO, "<br>",
"Quantidade: ", Valor))) +
ggplot2::geom_bar(aes(NU_IDADE,Valor,group=TP_SEXO,fill=TP_SEXO), stat = "identity",subset(df,df$TP_SEXO=="Feminino")) +
ggplot2::geom_bar(aes(NU_IDADE,-Valor,group=TP_SEXO,fill=TP_SEXO), stat = "identity",subset(df,df$TP_SEXO=="Masculino")) +
scale_y_continuous(breaks=seq(-300000,400000,100000),labels=abs(seq(-300000,400000,100000))) +
coord_flip()+ggplot2::labs(y="Quantidade de Candidatos", x="Idade")
plotly::ggplotly(p, tooltip = "text") %>% plotly::layout(legend = list(x = 0.6, y = 0.9))
})
output$tabidade <- renderTable({
tidade <- data.frame(" "=c(" "),
"Idade_Por_Gênero"=c("O gráfico acima apresenta a quantidade de candidatos ao ENEM 2018 por gênero e idade."))
tidade
})
##########
# Gênero #
output$GE <- renderPlotly({
if(input$variableGE=="GE"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)) %>% dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(GE=c("Feminino", "Masculino"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(GE, GE),
Quant, fill=GE,
label=Quant,
text=paste("Gênero: ", GE, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Gênero")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(GE=c("Feminino", "Masculino"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(GE, Media), Media,
fill=GE, label=Media,
text=paste("Gênero: ", GE, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = GE, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Gênero")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
################
# Estado Civil #
output$EC <- renderPlotly({
if(input$variableEC=="EC"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)) %>% dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(EC=c("0-Solteiro", "1-Casado", "2-Divorciado", "3-Viúvo"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC),
Quant, fill=EC,
label=Quant,
text=paste("Estado Cívil: ", EC, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Estado Cívil",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Estado Cívil")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("0-Solteiro", "1-Casado", "2-Divorciado", "3-Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, Media), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Cívil: ", EC, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Cívil",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Estado Cívil")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
############
# Cor/Raça #
output$Raca <- renderPlotly({
if(input$variableCor=="Raca1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)) %>% dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
names(dados)<-c("Raca","Media","Quant")
df <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca),
Quant, fill=Raca,
label=Quant,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Cor/Raça")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Cor/Raça")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
########################
# Unidade de Federação #
output$UF1 <- renderPlotly({
if(input$variableUF=="UF2"){
g4 <- dados %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% subset(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)) %>%
dplyr::summarise(quantidade = n()) %>%
ggplot2::ggplot(aes(x = SG_UF_RESIDENCIA, y = quantidade,
fill = SG_UF_RESIDENCIA,
text = paste("Estado: ", SG_UF_RESIDENCIA, "<br>",
"Nr. de Candidatos: ", quantidade))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity", show.legend = FALSE) +
ggplot2::geom_text(vjust = -2, size = 3, aes(label=quantidade))+
#facet_grid(ANO ~ ., scales = "free_y") +
ggplot2::labs(title = "Quantidade de Candidatos por Estado",
x = "Estado", y = "Quantidade")
plotly::ggplotly(g4, tooltip = "text")%>% plotly::style(textposition = "top") %>%
plotly::layout(showlegend = FALSE)
}else{
if(input$variableUF=="UF3"){
table_UF <- dados %>%
select(SG_UF_RESIDENCIA) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>%
dplyr::summarise(NUM_CAND = n())
names(table_UF) <- c("UF_EXERCICIO", "NUM_CAND")
table_UF <- merge(table_UF, pop, by="UF_EXERCICIO")
table_UF$PROP = round(1000*(table_UF$NUM_CAND/table_UF$POPULACAO),2)
ggplot2::ggplot(data=table_UF, aes(x=reorder(UF_EXERCICIO, PROP), y=PROP, fill=REGIAO)) +
ggplot2::geom_bar(stat="identity") + coord_flip() +
ggplot2::geom_text(hjust = -0.2, size = 5, aes(label=PROP))+
ggplot2::labs(title="Número de Candidatos a Cada 1000 Habitantes do Estado", x="Estado",
y="Número de Candidatos") +
ggplot2::theme_stata()
}else{
##
}
}
})
################
# Ensino Médio #
################
#SITUAÇÃO
output$Sit <- renderPlotly({
if(input$variableSit=="Sit1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ST_CONCLUSAO)) %>% dplyr::group_by(TP_ST_CONCLUSAO) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Sit=c("1-Concluído", "2-Concluíndo em 2018", "3-Concluíndo após 2018", "4-Não concluído e não cursando"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sit, Sit),
Quant, fill=Sit,
label=Quant,
text=paste("Situação: ", Sit, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Situação de Conclusão do Ensino Médio",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Situação de Conclusão")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ST_CONCLUSAO)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_ST_CONCLUSAO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Sit=c("1-Concluído", "2-Concluíndo em 2018", "3-Concluíndo após 2018", "4-Não concluído e não cursando"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sit, Sit), Media,
fill=Sit, label=Media,
text=paste("Situação: ", Sit, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sit, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Situação de Conclusão do Ensino Médio",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Situação de Conclusão")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
################
#ANO DE CONCLUSÃO
output$Anno <- renderPlotly({
if(input$variableAnno=="Anno1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ANO_CONCLUIU)) %>% dplyr::group_by(TP_ANO_CONCLUIU) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Anno=c("Não informado", "2017", "2016", "2015", "2014", "2013", "2012", "2011", "2010", "2009", "2008", "2007", "2006 ou Antes"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Anno, Anno),
Quant, fill=Anno,
label=Quant,
text=paste("Ano de Conclusão: ", Anno, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Ano de Conclusão do Ensino Médio",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Ano de Conclusão do Ensino Médio")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ANO_CONCLUIU)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_ANO_CONCLUIU) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Anno=c("Não informado", "2017", "2016", "2015", "2014", "2013", "2012", "2011", "2010", "2009", "2008", "2007", "2006 ou Antes"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Anno, Anno), Media,
fill=Anno, label=Media,
text=paste("Ano de Conclusão: ", Anno, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Anno, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Ano de Conclusão do Ensino Médio",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Ano de Conclusão do Ensino Médio")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
################
#TIPO DE ESCOLA
output$Tipo <- renderPlotly({
if(input$variableTipo=="Tipo1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESCOLA)) %>% dplyr::group_by(TP_ESCOLA) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Tipo=c("Não Respondeu", "Pública", "Exterior", "Privada"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Tipo, Tipo),
Quant, fill=Tipo,
label=Quant,
text=paste("Tipo de Escola: ", Tipo, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Tipo de Escola")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESCOLA)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESCOLA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Tipo=c("Não Respondeu", "Pública", "Exterior", "Privada"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Tipo, Tipo), Media,
fill=Tipo, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", Tipo, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Tipo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Tipo de Escola")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
################
#TIPO DE ENSINO
output$Tip <- renderPlotly({
if(input$variableTip=="Tip1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ENSINO)) %>% dplyr::group_by(TP_ENSINO) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Tip=c("Ensino Regular", "Educação Especial - Modalidade Substitutiva", "Educação de Jovens e Adultos"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Tip, Tip),
Quant, fill=Tip,
label=Quant,
text=paste("Tipo de Ensino: ", Tip, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Tipo de Ensino",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Tipo de Ensino")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ENSINO)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_ENSINO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Tip=c("Ensino Regular", "Educação Especial - Modalidade Substitutiva", "Educação de Jovens e Adultos"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Tip, Tip), Media,
fill=Tip, label=Media,
text=paste("Tipo de Ensino: ", Tip, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Tip, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Ensino",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Tipo de Ensino")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
###################
# Dados da Escola #
#####################################
#ESFERA - DEPENDÊNCIA ADMINISTRATIVA
output$Dadm <- renderPlotly({
if(input$variableDadm=="Dadm1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC)) %>% dplyr::group_by(TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Dadm=c("Federal", "Estadual", "Municipal", "Privada"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Dadm, Dadm),
Quant, fill=Dadm,
label=Quant,
text=paste("Esfera Administrativa: ", Dadm, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Esfera Administrativa",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Esfera Administrativa")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Dadm=c("Federal", "Estadual", "Municipal", "Privada"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Dadm, Dadm), Media,
fill=Dadm, label=Media,
text=paste("Esfera Administrativa: ", Dadm, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Dadm, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Esfera Administrativa",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Esfera Administrativa")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
#############
#LOCALIZAÇÃO
output$Loc <- renderPlotly({
if(input$variableLoc=="Loc1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_LOCALIZACAO_ESC)) %>% dplyr::group_by(TP_LOCALIZACAO_ESC) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Loc=c("Urbana", "Rural"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Loc, Loc),
Quant, fill=Loc,
label=Quant,
text=paste("Localização: ", Loc, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Localização",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Localização")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_LOCALIZACAO_ESC)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_LOCALIZACAO_ESC) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Loc=c("Urbana", "Rural"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Loc, Loc), Media,
fill=Loc, label=Media,
text=paste("Localização: ", Loc, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Loc, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Localização",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Localização")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
##################################################################
##############
#TREEMAP
output$treemap1<- renderPlot({
aggSetor <-dados %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>%
dplyr::summarise(quantidade = n(), notaMedia = mean(nt_final,na.rm = TRUE))
aggSetor$escala <- scale(aggSetor$notaMedia) #necessário para criar valores negativos para deixar as disparidades mais evidentes
treemap::treemap(aggSetor, index = "SG_UF_RESIDENCIA", vSize = "quantidade", vColor = "escala",
type = "value", palette = "-RdGy", lowerbound.cex.labels = 0.3,
title = "Treemap da Média das Notas do Enem por Estado")
})
output$tabtreemap <- renderTable({
ttreemap <- data.frame(" "=c(" "),
"Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
ttreemap
})
#################
# Nacionalidade #
output$Nac <- renderPlotly({
if(input$variableNac=="Nac1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_NACIONALIDADE)) %>% dplyr::group_by(TP_NACIONALIDADE) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
#names(dados)<-c("Nac","Media","Quant")
df <- data.frame(Nac=c("0-Não informado", "1-Brasileiro Nato", "2-Naturarizado", "3-Estrangeiro", "4-Nato, nascido no exterior"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Nac, Nac),
Quant, fill=Nac,
label=Quant,
text=paste("Nacionalidade: ", Nac, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Nacionalidade",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos por Nacionalidade")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_NACIONALIDADE)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(TP_NACIONALIDADE) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Nac=c("0-Não informado", "1-Brasileiro Nato", "2-Naturarizado", "3-Estrangeiro", "4-Nato, nascido no exterior"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Nac, Nac), Media,
fill=Nac, label=Media,
text=paste("Nacionalidade: ", Nac, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Nac, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Nacionalidade",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade por Nacionalidade")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
################
# Treineiro
output$Trei <- renderPlotly({
if(input$variableTrei=="Trei1"){
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)) %>% dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Trei=c("Não Treineiro", "Treineiro"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Trei, Quant, sum),
Quant, fill=Trei,
label=Quant,
text=paste("Treineiro: ", Trei, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Treineiro",
y="Quantidade",
title = "Quantidade de Candidatos em Condição de Treinamento")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_IDADE)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_IDADE),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Trei=c("Não Treineiro", "Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Trei, Media), Media,
fill=Trei, label=Media,
text=paste("Treineiro: ", Trei, "<br>",
"Média de Idade: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Trei, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," Anos")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Treineiro",
y="Média de Idade",
title = "Média de Idade dos Candidatos em Condição de Treinamento")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
})
######################### DESEMPENHO #############################
##################################################################
output$D <- renderPlotly({
if(input$variableD=="D1"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Raca=c("ND", "Branca", "Preta", "Parda", "Amarela", "Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Media), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableD=="D2"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Media), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableD=="D3"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, Media), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableD=="D4"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{
if(input$variableD=="D5"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q002)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q002) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(UF, Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Escolaridade da Mãe",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Escolaridade da Mãe")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{
if(input$variableD=="D6"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q001)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q001) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Escolaridade do Pai",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Escolaridade do Pai")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{
if(input$variableD=="D7"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q004)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q004) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(UF, Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Ocupação da Mãe",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Ocupação da Mãe")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{
if(input$variableD=="D8"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q003)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q003) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Ocupação do Pai",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Ocupação do Pai")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{
if(input$variableD=="D9"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{
if(input$variableD=="D10"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q006)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q006) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Renda",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Renda da Família")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
dados3 <- data.frame(UF=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
})
######################### DETALHAMENTO DAS PROVAS ################
##################################################################
########################
# Ciências da Natureza #
########################
output$CN <- renderPlotly({
if(input$variableCN=="CN1"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_CN)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CN),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça em Ciências da Natureza")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCN=="CN2"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_CN)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CN),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero em Ciências da Natureza")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCN=="CN3"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_CN)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CN),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil em Ciências da Natureza")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCN=="CN4"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_CN)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CN),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado em Ciências da Natureza")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCN=="CN5"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_CN)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CN),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato em Ciências da Natureza")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_CN)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CN),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola em Ciências da Natureza")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$CNQ027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableCN=="CN6") {
CNQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
CNQ027
}
})
####################
# Ciências Humanas #
####################
output$CH <- renderPlotly({
if(input$variableCH=="CH1"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_CH)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CH),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça em Ciências Humanas")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCH=="CH2"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_CH)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CH),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero em Ciências Humanas")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCH=="CH3"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_CH)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CH),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil em Ciências Humanas")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCH=="CH4"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_CH)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CH),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado em Ciências Humanas")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCH=="CH5"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_CH)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CH),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato em Ciências Humanas")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_CH)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_CH),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola em Ciências Humanas")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$CHQ027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableCH=="CH6") {
CHQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
CHQ027
}
})
####################
# Linguagens e Códigos #
########################
output$LC <- renderPlotly({
if(input$variableLC=="LC1"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_LC)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_LC),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça em Linguagens e Códigos")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableLC=="LC2"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_LC)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_LC),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero em Linguagens e Códigos")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableLC=="LC3"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_LC)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_LC),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil em Linguagens e Códigos")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableLC=="LC4"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_LC)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_LC),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado em Linguagens e Códigos")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableLC=="LC5"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_LC)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_LC),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato em Linguagens e Códigos")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_LC)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_LC),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola em Linguagens e Códigos")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$LCQ027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableLC=="LC6") {
LCQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
LCQ027
}
})
####################
# Matemática #
########################
output$MT <- renderPlotly({
if(input$variableMT=="MT1"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_MT)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_MT),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça em Matemática")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableMT=="MT2"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_MT)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_MT),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero em Matemática")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableMT=="MT3"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_MT)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_MT),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil em Matemática")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableMT=="MT4"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_MT)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_MT),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado em Matemática")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableMT=="MT5"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_MT)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_MT),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato em Matemática")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_MT)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_MT),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola em Matemática")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$MTQ027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableMT=="MT6") {
MTQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
MTQ027
}
})
####################
# Nota Final #
########################
output$NF <- renderPlotly({
if(input$variableNF=="NF1"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça (Nota Final)")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableNF=="NF2"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero (Nota Final)")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableNF=="NF3"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil (Nota Final)")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableNF=="NF4"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado (Nota Final)")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableNF=="NF5"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato (Nota Final)")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola (Nota Final)")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$NFQ027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableNF=="NF6") {
NFQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
NFQ027
}
})
####################
# Redação #
output$SituationRED <- renderPlotly({
df <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_STATUS_REDACAO)) %>% dplyr::group_by(TP_STATUS_REDACAO) %>% dplyr::summarise(Numero=n())
df <- data.frame(Raca=c("1", "2", "3", "4", "6", "7", "8", "9"), Quant=df$Numero)
df$Prop <- round((df$Quant/sum(df$Quant)), digits = 3)
p1 <- df %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca),
Quant, fill=Raca,
label=Quant,
text=paste("Situação da Redação: ", Raca, "<br>",
"Número de Candidatos: ", Quant, "<br>",
"Proporção Candidatos: ", Prop))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text()+
ggplot2::labs(x="Situação da Redação",
y="Média de Idade",
title = "Quantidade de Candidatos por Situação da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE) %>%
plotly::style(textposition = "top")
})
output$REDSIT <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
# if(input$variableCN=="CN6") {
REDSIT <- data.frame("Resposta"=c("1", "2", "3", "4", "6", "7","8","9"),
"Significado"=c("Sem Problemas","Anulada",
"Cópia do Texto Motivador","Em Branco",
"Fuga ao Tema","Não Atendimento ao Tipo Textual",
"Texto Insuficiente", "Parte desconectada"))
REDSIT
# }
})
##############
#COMPETÊNCIA 1
########################
output$COMP1 <- renderPlotly({
if(input$variableCOMP1=="COMP11"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_COMP1)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP1),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça na Competência 1 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP1=="COMP12"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_COMP1)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP1),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero na Competência 1 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP1=="COMP13"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_COMP1)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP1),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil na Competência 1 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP1=="COMP14"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_COMP1)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP1),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado na Competência 1 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP1=="COMP15"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_COMP1)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP1),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato na Competência 1 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_COMP1)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP1),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola na Competência 1 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$COMP1Q027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableCOMP1=="COMP16") {
COMP1Q027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
COMP1Q027
}
})
####################
#COMPETÊNCIA 2
########################
output$COMP2 <- renderPlotly({
if(input$variableCOMP2=="COMP21"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_COMP2)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP2),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça na Competência 2 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP2=="COMP22"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_COMP2)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP2),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero na Competência 2 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP2=="COMP23"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_COMP2)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP2),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil na Competência 2 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP2=="COMP24"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_COMP2)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP2),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado na Competência 2 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP2=="COMP25"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_COMP2)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP2),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato na Competência 2 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_COMP2)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP2),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola na Competência 2 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$COMP2Q027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableCOMP2=="COMP26") {
COMP2Q027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
COMP2Q027
}
})
####################
#COMPETÊNCIA 3
########################
output$COMP3 <- renderPlotly({
if(input$variableCOMP3=="COMP31"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_COMP3)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP3),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça na Competência 3 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP3=="COMP32"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_COMP3)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP3),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero na Competência 3 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP3=="COMP33"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_COMP3)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP3),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil na Competência 3 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP3=="COMP34"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_COMP3)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP3),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado na Competência 3 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP3=="COMP35"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_COMP3)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP3),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato na Competência 3 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_COMP3)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP3),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola na Competência 3 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$COMP3Q027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableCOMP3=="COMP36") {
COMP3Q027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
COMP3Q027
}
})
####################
#COMPETÊNCIA 4
########################
output$COMP4 <- renderPlotly({
if(input$variableCOMP4=="COMP41"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_COMP4)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP4),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça na Competência 4 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP4=="COMP42"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_COMP4)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP4),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero na Competência 4 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP4=="COMP43"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_COMP4)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP4),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil na Competência 4 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP4=="COMP44"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_COMP4)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP4),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado na Competência 4 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP4=="COMP45"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_COMP4)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP4),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato na Competência 4 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_COMP4)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP4),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola na Competência 4 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$COMP4Q027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableCOMP4=="COMP46") {
COMP4Q027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
COMP4Q027
}
})
####################
#COMPETÊNCIA 5
########################
output$COMP5 <- renderPlotly({
if(input$variableCOMP5=="COMP51"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_COMP5)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP5),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça na Competência 5 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP5=="COMP52"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_COMP5)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP5),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero na Competência 5 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP5=="COMP53"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_COMP5)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP5),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil na Competência 5 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableCOMP5=="COMP54"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_COMP5)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP5),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado na Competência 5 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableCOMP5=="COMP55"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_COMP5)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP5),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato na Competência 5 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_COMP5)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_COMP5),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola na Competência 5 da Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$COMP5Q027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableCOMP5=="COMP56") {
COMP5Q027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
COMP5Q027
}
})
####################
#NOTA FINAL DA REDAÇÃO
########################
output$RE <- renderPlotly({
if(input$variableRE=="RE1"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_COR_RACA)&!is.na(NU_NOTA_REDACAO)) %>%
dplyr::group_by(TP_COR_RACA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_REDACAO),Quant=n())
names(dados3)<-c("Raca","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Raca=c("0-Não Declarado", "1-Branca", "2-Preta", "3-Parda", "4-Amarela", "5-Indígena"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Raca, Raca), Media,
fill=Raca, label=Media,
text=paste("Cor/Raça: ", Raca, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Raca, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Cor/Raça",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Cor/Raça na Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableRE=="RE2"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_SEXO)&!is.na(NU_NOTA_REDACAO)) %>%
dplyr::group_by(TP_SEXO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_REDACAO),Quant=n())
names(dados3)<-c("Sexo","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(Sexo=c("Feminino", "Masculino" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(Sexo, Sexo), Media,
fill=Sexo, label=Media,
text=paste("Gênero: ", Sexo, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = Sexo, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Gênero",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Gênero na Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableRE=="RE3"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(TP_ESTADO_CIVIL)&!is.na(NU_NOTA_REDACAO)) %>%
dplyr::group_by(TP_ESTADO_CIVIL) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_REDACAO),Quant=n())
names(dados3)<-c("EC","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(EC=c("Solteiro", "Casado", "Divorciado", "Viúvo"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(EC, EC), Media,
fill=EC, label=Media,
text=paste("Estado Civil: ", EC, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = EC, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Estado Civil",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado Civil na Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
if(input$variableRE=="RE4"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(SG_UF_RESIDENCIA)&!is.na(NU_NOTA_REDACAO)) %>%
dplyr::group_by(SG_UF_RESIDENCIA) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_REDACAO),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, Media), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 1),
label = paste0(round(Media, digits = 1)," ")), size=2)+
ggplot2::labs(x="Estado",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Estado na Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
else {
if(input$variableRE=="RE5"){
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(IN_TREINEIRO)&!is.na(NU_NOTA_REDACAO)) %>%
dplyr::group_by(IN_TREINEIRO) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_REDACAO),Quant=n())
names(dados3)<-c("IN_TREINEIRO","Media","Quant")
dados3 <- data.frame(IN_TREINEIRO=c("Treineiro", "Não Treineiro"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(IN_TREINEIRO, IN_TREINEIRO), Media,
fill=IN_TREINEIRO, label=Media,
text=paste("Tipo de Candidato: ", IN_TREINEIRO, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = IN_TREINEIRO, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Candidato",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Candidato na Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(NU_NOTA_REDACAO)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(NU_NOTA_REDACAO),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Tipo de Escola: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Tipo de Escola",
y="Nota Média",
title = "Nota Média por Tipo de Escola na Redação")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
}
}
}
}
}
})
output$REQ027 <- renderTable({
# ttreemap1 <- data.frame(" "=c(" "),
# "Treemap"=c("O gráfico acima demonstra o desempenho médio dos candidados por Estado, conforme escala de cores. A área de cada Estado no gráfico é proporcional à quantidade de candidatos."))
# ttreemap1
if(input$variableRE=="RE6") {
REQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
REQ027
}
})
####################
##################################################################
################ QUESTIONÁRIO SOCIOECONÔMICO #####################
##################################################################
output$TextQ00 <- renderText({
if(input$variableQ=="Q001") {
"Até que série seu pai, ou o homem responsável por você, estudou?"
} else {
if(input$variableQ=="Q002") {
"Até que série sua mãe, ou a mulher responsável por você, estudou?"
} else {
if(input$variableQ=="Q003") {
"indique o grupo que contempla a ocupação mais próxima da ocupação do seu pai ou do homem responsável por você. (Se ele não estiver trabalhando, escolha uma ocupação pensando no último trabalho dele)"
} else {
if(input$variableQ=="Q004") {
"indique o grupo que contempla a ocupação mais próxima da ocupação da sua mãe ou da mulher responsável por você. (Se ela não estiver trabalhando, escolha uma ocupação pensando no último trabalho dela)"
} else {
if(input$variableQ=="Q005") {
"Incluindo você, quantas pessoas moram atualmente em sua residência?"
} else {
if(input$variableQ=="Q006") {
"Qual é a renda mensal de sua família, somando a sua renda com a dos seus familiares?"
} else {
if(input$variableQ=="Q007") {
"Em sua residência trabalha empregado(a) doméstico(a)?"
} else {
if(input$variableQ=="Q008") {
"Na sua residência tem banheiro?"
} else {
if(input$variableQ=="Q009") {
"Na sua residência tem quartos para dormir?"
} else {
if(input$variableQ=="Q010") {
"Na sua residência tem carro?"
} else {
if(input$variableQ=="Q011") {
"Na sua residência tem motocicleta?"
} else {
if(input$variableQ=="Q012") {
"Na sua residência tem geladeira?"
} else {
if(input$variableQ=="Q013") {
"Na sua residência tem freezer (independente ou segunda porta da geladeira)?"
} else {
if(input$variableQ=="Q014") {
"Na sua residência tem máquina de lavar roupa?"
} else {
if(input$variableQ=="Q015") {
"Na sua residência tem máquina de secar roupa (independente ou em conjunto com a máquina de lavar roupa)?"
} else {
if(input$variableQ=="Q016") {
"Na sua residência tem forno micro-ondas?"
} else {
if(input$variableQ=="Q017") {
"Na sua residência tem máquina de lavar louça?"
} else {
if(input$variableQ=="Q018") {
"Na sua residência tem aspirador de pó?"
} else {
if(input$variableQ=="Q019") {
"Na sua residência tem televisão em cores?"
} else {
if(input$variableQ=="Q020") {
"Na sua residência tem aparelho de DVD?"
} else {
if(input$variableQ=="Q021") {
"Na sua residência tem TV por assinatura?"
} else {
if(input$variableQ=="Q022") {
"Na sua residência tem telefone celular?"
} else {
if(input$variableQ=="Q023") {
"Na sua residência tem telefone fixo?"
} else {
if(input$variableQ=="Q024") {
"Na sua residência tem computador?"
} else {
if(input$variableQ=="Q025") {
"Na sua residência tem acesso à Internet?"
} else {
if(input$variableQ=="Q026") {
"Você já concluiu ou está concluindo o Ensino Médio?"
} else {
if(input$variableQ=="Q027") {
"Em que tipo de escola você frequentou o Ensino Médio?"
} else {
##
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
})
output$Q00 <- renderPlotly({
if(input$variableQ=="Q001") {
temp <- dados %>%
mutate(Q001 = ifelse(Q001=="", NA, Q001)) %>%
mutate(Q001 = factor(Q001, labels = unique(dados$Q001) ))
#temp$Q001 <- factor(temp$Q001, levels = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"))
temp$Q001 <- factor(temp$Q001, labels = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q001))
tplot1 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q001", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q001", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q002") {
temp <- dados %>%
mutate(Q002 = ifelse(Q002=="", NA, Q002)) %>%
mutate(Q002 = factor(Q002, labels = unique(dados$Q002) ))
temp$Q002 <- factor(temp$Q002, labels = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q002))
tplot2 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q002", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q002", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot2, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q003") {
temp <- dados %>%
mutate(Q003 = ifelse(Q003=="", NA, Q003)) %>%
mutate(Q003 = factor(Q003, labels = unique(dados$Q003) ))
temp$Q003 <- factor(temp$Q003, labels = c("A", "B", "C", "D", "E", "F"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q003))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q003", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q003", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q004") {
temp <- dados %>%
mutate(Q004 = ifelse(Q004=="", NA, Q004)) %>%
mutate(Q004 = factor(Q004, labels = unique(dados$Q004) ))
temp$Q004 <- factor(temp$Q004, labels = c("A", "B", "C", "D", "E", "F"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q004))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q004", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q004", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q005") {
temp <- dados %>%
mutate(Q005 = ifelse(Q005=="", NA, Q005)) %>%
mutate(Q005 = factor(Q005, labels = unique(dados$Q005) ))
temp$Q005 <- factor(temp$Q005, labels = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q005))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q005", values=c ("#005fff","#007fff","#009fff","#00afff","#00cfff","#00efff","#00ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff")) +
# ggplot2::scale_fill_manual("Q005", values=brewer.pal (9, "color(20)")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q005", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q006") {
temp <- dados %>%
mutate(Q006 = ifelse(Q006=="", NA, Q006)) %>%
mutate(Q006 = factor(Q006, labels = unique(dados$Q006) ))
temp$Q006 <- factor(temp$Q006, labels = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q006))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q006", values=c ("#005fff","#007fff","#009fff","#00afff","#00cfff","#00efff","#00ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff","#01ffff")) +
#ggplot2::scale_fill_manual("Q006", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q006", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q007") {
temp <- dados %>%
mutate(Q007 = ifelse(Q007=="", NA, Q007)) %>%
mutate(Q007 = factor(Q007, labels = unique(dados$Q007) ))
temp$Q007 <- factor(temp$Q007, labels = c("A", "B", "C", "D"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q007))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q007", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q007", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q008") {
temp <- dados %>%
mutate(Q008 = ifelse(Q008=="", NA, Q008)) %>%
mutate(Q008 = factor(Q008, labels = unique(dados$Q008) ))
temp$Q008 <- factor(temp$Q008, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q008))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q008", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q008", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q009") {
temp <- dados %>%
mutate(Q009 = ifelse(Q009=="", NA, Q009)) %>%
mutate(Q009 = factor(Q009, labels = unique(dados$Q009) ))
temp$Q009 <- factor(temp$Q009, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q009))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q009", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q009", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q010") {
temp <- dados %>%
mutate(Q010 = ifelse(Q010=="", NA, Q010)) %>%
mutate(Q010 = factor(Q010, labels = unique(dados$Q010) ))
temp$Q010 <- factor(temp$Q010, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q010))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q010", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q010", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q011") {
temp <- dados %>%
mutate(Q011 = ifelse(Q011=="", NA, Q011)) %>%
mutate(Q011 = factor(Q011, labels = unique(dados$Q011) ))
temp$Q011 <- factor(temp$Q011, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q011))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q011", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q011", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q012") {
temp <- dados %>%
mutate(Q012 = ifelse(Q012=="", NA, Q012)) %>%
mutate(Q012 = factor(Q012, labels = unique(dados$Q012) ))
temp$Q010 <- factor(temp$Q012, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q012))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q012", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q012", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q013") {
temp <- dados %>%
mutate(Q013 = ifelse(Q013=="", NA, Q013)) %>%
mutate(Q013 = factor(Q013, labels = unique(dados$Q013) ))
temp$Q013 <- factor(temp$Q013, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q013))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q013", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q013", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q014") {
temp <- dados %>%
mutate(Q014 = ifelse(Q014=="", NA, Q014)) %>%
mutate(Q014 = factor(Q014, labels = unique(dados$Q014) ))
temp$Q014 <- factor(temp$Q014, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q014))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q014", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q014", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
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} else{ if(input$variableQ=="Q015") {
temp <- dados %>%
mutate(Q015 = ifelse(Q015=="", NA, Q015)) %>%
mutate(Q015 = factor(Q015, labels = unique(dados$Q015) ))
temp$Q015 <- factor(temp$Q015, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q015))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q015", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q015", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
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plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q016") {
temp <- dados %>%
mutate(Q016 = ifelse(Q016=="", NA, Q016)) %>%
mutate(Q016 = factor(Q016, labels = unique(dados$Q016) ))
temp$Q016 <- factor(temp$Q016, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q016))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q016", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q016", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
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plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q017") {
temp <- dados %>%
mutate(Q017 = ifelse(Q017=="", NA, Q017)) %>%
mutate(Q017 = factor(Q017, labels = unique(dados$Q017) ))
temp$Q017 <- factor(temp$Q017, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q017))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q017", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q017", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
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plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q018") {
temp <- dados %>%
mutate(Q018 = ifelse(Q018=="", NA, Q018)) %>%
mutate(Q018 = factor(Q018, labels = unique(dados$Q018) ))
temp$Q018 <- factor(temp$Q018, labels = c("A", "B"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q018))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q018", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q018", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q019") {
temp <- dados %>%
mutate(Q019 = ifelse(Q019=="", NA, Q019)) %>%
mutate(Q019 = factor(Q019, labels = unique(dados$Q019) ))
temp$Q019 <- factor(temp$Q019, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q019))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q019", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q019", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
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} else{ if(input$variableQ=="Q020") {
temp <- dados %>%
mutate(Q020 = ifelse(Q020=="", NA, Q020)) %>%
mutate(Q020 = factor(Q020, labels = unique(dados$Q020) ))
temp$Q020 <- factor(temp$Q020, labels = c("A", "B"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q020))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q020", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q020", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
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plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q021") {
temp <- dados %>%
mutate(Q021 = ifelse(Q021=="", NA, Q021)) %>%
mutate(Q021 = factor(Q021, labels = unique(dados$Q021) ))
temp$Q021 <- factor(temp$Q021, labels = c("A", "B"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q021))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q021", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q021", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
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plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q022") {
temp <- dados %>%
mutate(Q022 = ifelse(Q022=="", NA, Q022)) %>%
mutate(Q022 = factor(Q022, labels = unique(dados$Q022) ))
temp$Q022 <- factor(temp$Q022, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q022))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q022", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q022", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
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plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q023") {
temp <- dados %>%
mutate(Q023 = ifelse(Q023=="", NA, Q023)) %>%
mutate(Q023 = factor(Q023, labels = unique(dados$Q023) ))
temp$Q023 <- factor(temp$Q023, labels = c("A", "B"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q023))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q023", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q023", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q024") {
temp <- dados %>%
mutate(Q024 = ifelse(Q024=="", NA, Q024)) %>%
mutate(Q024 = factor(Q024, labels = unique(dados$Q024) ))
temp$Q024 <- factor(temp$Q024, labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q024))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q024", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q024", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q025") {
temp <- dados %>%
mutate(Q025 = ifelse(Q025=="", NA, Q025)) %>%
mutate(Q025 = factor(Q025, labels = unique(dados$Q025) ))
temp$Q025 <- factor(temp$Q025, labels = c("A", "B"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q025))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q025", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q025", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q026") {
temp <- dados %>%
mutate(Q026 = ifelse(Q026=="", NA, Q026)) %>%
mutate(Q026 = factor(Q026, labels = unique(dados$Q007) ))
temp$Q026 <- factor(temp$Q026, labels = c("A", "B", "C", "D"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q026))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q026", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q026", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
# } else{ if(input$variableQ=="Q026") {
# temp <- dados %>%
# mutate(Q026 = ifelse(Q026=="", NA, Q026)) %>%
# mutate(Q026 = factor(Q026, labels = unique(dados$Q026) ))
# temp$Q026 <- factor(temp$Q026, levels = c("A", "B", "C", "D"))
# temp <- as.data.frame(table(temp$Q026))
# tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
# text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
# "Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
# ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
# ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
# ggplot2::scale_fill_manual("Q026", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
# ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
# ggplot2::labs(x="Q026", y="Número de Candidatos")+
# ggplot2::theme_minimal() +
# ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
# plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
# plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ=="Q027") {
temp <- dados %>%
mutate(Q027 = ifelse(Q027=="", NA, Q027)) %>%
mutate(Q027 = factor(Q027, labels = unique(dados$Q027) ))
temp$Q027 <- factor(temp$Q027, labels = c("A", "B", "C", "D", "E", "F"))
temp <- as.data.frame(table(temp$Q027))
tplot3 <- temp %>% ggplot2::ggplot(aes(x = Var1, y=Freq, fill=Var1,
text=paste("Resposta: ", Var1, "<br>",
"Quant: ", Freq), label = sprintf("%.02f %%", Freq/sum(Freq)*100))) +
ggplot2::geom_bar(stat = "identity") +
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 20)) +
ggplot2::scale_fill_manual("Q027", values=brewer.pal(9, "Paired")) +
ggplot2::geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust=-0.3)+
ggplot2::labs(x="Q027", y="Número de Candidatos")+
ggplot2::theme_minimal() +
ggplot2::theme( axis.text.x = element_text(angle=0, vjust=0.5, size=10), legend.position="none")
plotly::ggplotly(tplot3, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>%
plotly::style(textposition = "top")
} else{ ##
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
})
output$tabQ001 <- renderTable({
if(input$variableQ=="Q001") {
tabQ001 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"),
"Significado"=c("Nunca estudou",
"Não completou a 4ª série/5º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 4ª série/5º ano, mas não completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental, mas não completou o Ensino Médio",
"Completou o Ensino Médio, mas não completou a Faculdade",
"Completou a Faculdade, mas não completou a Pós-graduação",
"Completou a Pós-graduação",
"Não sei"))
tabQ001
} else {
if(input$variableQ=="Q002") {
tabQ002 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"),
"Significado"=c("Nunca estudou",
"Não completou a 4ª série/5º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 4ª série/5º ano, mas não completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental, mas não completou o Ensino Médio",
"Completou o Ensino Médio, mas não completou a Faculdade",
"Completou a Faculdade, mas não completou a Pós-graduação",
"Completou a Pós-graduação",
"Não sei"))
tabQ002
} else{ if(input$variableQ=="Q003") {
tabQ003 <- data.frame("Resposta"=c("Grupo A", "Grupo B", "Grupo C", "Grupo D", "Grupo E", "Grupo F"),
"Significado"=c("Lavrador, agricultor sem empregados, boia-fria, criador de animais (gado, porcos, galinhas, ovelhas, cavalos etc.), apicultor, pescador, lenhador, seringueiro, extrativista.",
"Diarista, empregado doméstico, cuidador de idosos, babá, cozinheiro (em casas particulares), motorista particular, jardineiro, faxineiro de empresas e prédios, vigilante, porteiro, carteiro, office-boy, vendedor, caixa, atendente de loja, auxiliar administrativo, recepcionista, servente de pedreiro, repositor de mercadoria",
"Padeiro, cozinheiro industrial ou em restaurantes, sapateiro, costureiro, joalheiro, torneiro mecânico, operador de máquinas, soldador, operário de fábrica, trabalhador da mineração, pedreiro, pintor, eletricista, encanador, motorista, caminhoneiro, taxista.",
"Professor (de ensino fundamental ou médio, idioma, música, artes etc.), técnico (de enfermagem, contabilidade, eletrônica etc.), policial, militar de baixa patente (soldado, cabo, sargento), corretor de imóveis, supervisor, gerente, mestre de obras, pastor, microempresário (proprietário de empresa com menos de 10 empregados), pequeno comerciante, pequeno proprietário de terras, trabalhador autônomo ou por conta própria.",
"Médico, engenheiro, dentista, psicólogo, economista, advogado, juiz, promotor, defensor, delegado, tenente, capitão, coronel, professor universitário, diretor em empresas públicas ou privadas, político, proprietário de empresas com mais de 10 empregados.",
"Não sei"))
tabQ003
} else{ if(input$variableQ=="Q004") {
tabQ004 <- data.frame("Resposta"=c("Grupo A", "Grupo B", "Grupo C", "Grupo D", "Grupo E", "Grupo F"),
"Significado"=c("Lavradora, agricultora sem empregados, boia-fria, criadora de animais (gado, porcos, galinhas, ovelhas, cavalos etc.), apicultora, pescadora, lenhadora, seringueira, extrativista.",
"Diarista, empregada doméstica, cuidadora de idosos, babá, cozinheira (em casas particulares), motorista particular, jardineira, faxineira de empresas e prédios, vigilante, porteira, carteira, office-girl, vendedora, caixa, atendente de loja, auxiliar administrativo, recepcionista, servente de pedreiro, repositora de mercadoria",
"Padeira, cozinheira industrial ou em restaurantes, sapateira, costureira, joalheira, torneira mecânica, operadora de máquinas, soldadora, operária de fábrica, trabalhadora da mineração, pedreira, pintora, eletricista, encanadora, motorista, caminhoneira, taxista.",
"Professora (de ensino fundamental ou médio, idioma, música, artes etc.), técnica (de enfermagem, contabilidade, eletrônica etc.), policial, militar de baixa patente (soldado, cabo, sargento), corretora de imóveis, supervisora, gerente, mestre de obras, pastora, microempresária (proprietário de empresa com menos de 10 empregados), pequena comerciante, pequena proprietária de terras, trabalhadora autônoma ou por conta própria.",
"Médica, engenheira, dentista, psicóloga, economista, advogada, juiza, promotora, defensora, delegada, tenente, capitã, coronel, professora universitária, diretora em empresas públicas ou privadas, política, proprietária de empresas com mais de 10 empregados.",
"Não sei"))
tabQ004
} else{ if(input$variableQ=="Q005") {
tabQ005 <- data.frame("Resposta"=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20"),
"Significado"=c("1 pessoa, pois moro sozinho(a)", "2 pessoas", "3 pessoas", "4 pessoas", "5 pessoas", "6 pessoas", "7 pessoas", "8 pessoas", "9 pessoas", "10 pessoas", "11 pessoas", "12 pessoas", "13 pessoas", "14 pessoas", "15 pessoas", "16 pessoas", "17 pessoas", "18 pessoas", "19 pessoas", "20 pessoas"))
tabQ005
} else{ if(input$variableQ=="Q006") {
tabQ006 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q"),
"Significado"=c("Nenhuma renda.","Até R$ 954,00.","De R$ 954,01 até R$ 1.431,00.","De R$ 1.431,01 até R$ 1.908,00.","De R$ 1.908,01 até R$ 2.385,00.","De R$ 2.385,01 até R$ 2.862,00.","De R$ 2.862,01 até R$ 3.816,00.","De R$ 3.816,01 até R$ 4.770,00.",
"De R$ 4.770,01 até R$ 5.724,00.","De R$ 5.724,01 até R$ 6.678,00.","De R$ 6.678,01 até R$ 7.632,00.","De R$ 7.632,01 até R$ 8.586,00.","De R$ 8.586,01 até R$ 9.540,00.","De R$ 9.540,01 até R$ 11.448,00.","De R$ 11.448,01 até R$ 14.310,00.",
"De R$ 14.310,01 até R$ 19.080,00.","Mais de R$ 19.080,00."))
tabQ006
} else{ if(input$variableQ=="Q007") {
tabQ007 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D"),
"Significado"=c("Não","Sim, um ou dois dias por semana.","Sim, três ou quatro dias por semana.","Sim, pelo menos cinco dias por semana."))
tabQ007
} else{ if(input$variableQ=="Q008") {
tabQ008 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ008
} else{ if(input$variableQ=="Q009") {
tabQ009 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ009
} else{ if(input$variableQ=="Q010") {
tabQ010 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ010
} else{ if(input$variableQ=="Q011") {
tabQ011 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ011
} else{ if(input$variableQ=="Q012") {
tabQ012 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ012
} else{ if(input$variableQ=="Q013") {
tabQ013 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ013
} else{ if(input$variableQ=="Q014") {
tabQ014 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ014
} else{ if(input$variableQ=="Q015") {
tabQ015 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ015
} else{ if(input$variableQ=="Q016") {
tabQ016 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ016
} else{ if(input$variableQ=="Q017") {
tabQ017 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ017
} else{ if(input$variableQ=="Q018") {
tabQ018 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ018
} else{ if(input$variableQ=="Q019") {
tabQ019 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ019
} else{ if(input$variableQ=="Q020") {
tabQ020 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ020
} else{ if(input$variableQ=="Q021") {
tabQ021 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ021
} else{ if(input$variableQ=="Q022") {
tabQ022 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ022
} else{ if(input$variableQ=="Q023") {
tabQ023 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ023
} else{ if(input$variableQ=="Q024") {
tabQ024 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ024
} else{ if(input$variableQ=="Q025") {
tabQ025 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ025
} else{ if(input$variableQ=="Q026") {
tabQ026 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D"),
"Significado"=c("Já concluí o Ensino Médio.","Estou cursando e concluirei o Ensino Médio em 2018.",
"Estou cursando e concluirei o Ensino Médio após 2018.","Não concluí e não estou cursando o Ensino Médio."))
tabQ026
} else{ if(input$variableQ=="Q027") {
tabQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
tabQ027
} else{ ##
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
})
################ QUESTIONÁRIO SOCIOECONÔMICO2 #####################
##################################################################
output$TextQ00222 <- renderText({
if(input$variableQ2=="Q001") {
"Até que série seu pai, ou o homem responsável por você, estudou?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q002") {
"Até que série sua mãe, ou a mulher responsável por você, estudou?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q003") {
"indique o grupo que contempla a ocupação mais próxima da ocupação do seu pai ou do homem responsável por você. (Se ele não estiver trabalhando, escolha uma ocupação pensando no último trabalho dele)"
} else {
if(input$variableQ2=="Q004") {
"indique o grupo que contempla a ocupação mais próxima da ocupação da sua mãe ou da mulher responsável por você. (Se ela não estiver trabalhando, escolha uma ocupação pensando no último trabalho dela)"
} else {
if(input$variableQ2=="Q005") {
"Incluindo você, quantas pessoas moram atualmente em sua residência?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q006") {
"Qual é a renda mensal de sua família, somando a sua renda com a dos seus familiares?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q007") {
"Em sua residência trabalha empregado(a) doméstico(a)?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q008") {
"Na sua residência tem banheiro?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q009") {
"Na sua residência tem quartos para dormir?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q010") {
"Na sua residência tem carro?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q011") {
"Na sua residência tem motocicleta?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q012") {
"Na sua residência tem geladeira?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q013") {
"Na sua residência tem freezer (independente ou segunda porta da geladeira)?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q014") {
"Na sua residência tem máquina de lavar roupa?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q015") {
"Na sua residência tem máquina de secar roupa (independente ou em conjunto com a máquina de lavar roupa)?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q016") {
"Na sua residência tem forno micro-ondas?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q017") {
"Na sua residência tem máquina de lavar louça?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q018") {
"Na sua residência tem aspirador de pó?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q019") {
"Na sua residência tem televisão em cores?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q020") {
"Na sua residência tem aparelho de DVD?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q021") {
"Na sua residência tem TV por assinatura?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q022") {
"Na sua residência tem telefone celular?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q023") {
"Na sua residência tem telefone fixo?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q024") {
"Na sua residência tem computador?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q025") {
"Na sua residência tem acesso à Internet?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q026") {
"Você já concluiu ou está concluindo o Ensino Médio?"
} else {
if(input$variableQ2=="Q027") {
"Em que tipo de escola você frequentou o Ensino Médio?"
} else {
##
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
})
output$Q00222 <- renderPlotly({
if(input$variableQ2=="Q001") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q001)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q001) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q001",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q002") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q002)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q002) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q002",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q003") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q003)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q003) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q003",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q004") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q004)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q004) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q004",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q005") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q005)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q005) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c(1-20), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
dados3 <- data.frame(UF=c("01", "02", "03", "04", "05", "06", "07", "08", "09", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20"), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q005",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q006") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q006)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q006) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q006",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q007") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q007)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q007) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q007",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q008") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q008)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q008) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q008",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q009") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q009)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q009) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q009",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q010") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q010)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q010) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q010",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q011") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q011)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q011) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q011",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q012") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q012)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q012) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q012",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q013") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q013)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q013) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q013",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q014") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q014)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q014) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q014",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q015") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q015)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q015) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q015",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q016") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q016)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q016) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q016",
y="Nota Média",
title = "")
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} else{ if(input$variableQ2=="Q017") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q017)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q017) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q017",
y="Nota Média",
title = "")
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} else{ if(input$variableQ2=="Q018") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q018)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q018) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q018",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q019") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q019)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q019) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q019",
y="Nota Média",
title = "")
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} else{ if(input$variableQ2=="Q020") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q020)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q020) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q020",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q021") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q021)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q021) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q021",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q022") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q022)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q022) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q022",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q023") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q023)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q023) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q023",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q024") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q024)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q024) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q024",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q025") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q025)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q025) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q025",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q026") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q026)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q026) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q026",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ if(input$variableQ2=="Q027") {
dados3 <- dados %>% dplyr::filter(!is.na(Q027)&!is.na(nt_final)) %>%
dplyr::group_by(Q027) %>% dplyr::summarise(Media=mean(nt_final),Quant=n())
names(dados3)<-c("UF","Media","Quant")
#dados3 <- data.frame(UF=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H" ), Media=dados3$Media, Quant=dados3$Quant)
p1 <- dados3 %>% ggplot2::ggplot(aes(reorder(UF, UF), Media,
fill=UF, label=Media,
text=paste("Estado: ", UF, "<br>",
"Nota Média: ", Media, "<br>",
"Quantidade: ", Quant))) +
ggplot2::geom_col(show.legend = FALSE)+
ggplot2::geom_text(aes(x = UF, y = round(Media, digits = 2),
label = paste0(round(Media, digits = 2)," ")), size=4)+
ggplot2::labs(x="Q027",
y="Nota Média",
title = "")
plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% plotly::layout(showlegend = FALSE)%>% plotly::style(textposition = "top")
} else{ ##
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
})
output$tabQ001222 <- renderTable({
if(input$variableQ2=="Q001") {
tabQ001 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"),
"Significado"=c("Nunca estudou",
"Não completou a 4ª série/5º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 4ª série/5º ano, mas não completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental, mas não completou o Ensino Médio",
"Completou o Ensino Médio, mas não completou a Faculdade",
"Completou a Faculdade, mas não completou a Pós-graduação",
"Completou a Pós-graduação",
"Não sei"))
tabQ001
} else {
if(input$variableQ2=="Q002") {
tabQ002 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"),
"Significado"=c("Nunca estudou",
"Não completou a 4ª série/5º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 4ª série/5º ano, mas não completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental",
"Completou a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental, mas não completou o Ensino Médio",
"Completou o Ensino Médio, mas não completou a Faculdade",
"Completou a Faculdade, mas não completou a Pós-graduação",
"Completou a Pós-graduação",
"Não sei"))
tabQ002
} else{ if(input$variableQ2=="Q003") {
tabQ003 <- data.frame("Resposta"=c("Grupo A", "Grupo B", "Grupo C", "Grupo D", "Grupo E", "Grupo F"),
"Significado"=c("Lavrador, agricultor sem empregados, boia-fria, criador de animais (gado, porcos, galinhas, ovelhas, cavalos etc.), apicultor, pescador, lenhador, seringueiro, extrativista.",
"Diarista, empregado doméstico, cuidador de idosos, babá, cozinheiro (em casas particulares), motorista particular, jardineiro, faxineiro de empresas e prédios, vigilante, porteiro, carteiro, office-boy, vendedor, caixa, atendente de loja, auxiliar administrativo, recepcionista, servente de pedreiro, repositor de mercadoria",
"Padeiro, cozinheiro industrial ou em restaurantes, sapateiro, costureiro, joalheiro, torneiro mecânico, operador de máquinas, soldador, operário de fábrica, trabalhador da mineração, pedreiro, pintor, eletricista, encanador, motorista, caminhoneiro, taxista.",
"Professor (de ensino fundamental ou médio, idioma, música, artes etc.), técnico (de enfermagem, contabilidade, eletrônica etc.), policial, militar de baixa patente (soldado, cabo, sargento), corretor de imóveis, supervisor, gerente, mestre de obras, pastor, microempresário (proprietário de empresa com menos de 10 empregados), pequeno comerciante, pequeno proprietário de terras, trabalhador autônomo ou por conta própria.",
"Médico, engenheiro, dentista, psicólogo, economista, advogado, juiz, promotor, defensor, delegado, tenente, capitão, coronel, professor universitário, diretor em empresas públicas ou privadas, político, proprietário de empresas com mais de 10 empregados.",
"Não sei"))
tabQ003
} else{ if(input$variableQ2=="Q004") {
tabQ004 <- data.frame("Resposta"=c("Grupo A", "Grupo B", "Grupo C", "Grupo D", "Grupo E", "Grupo F"),
"Significado"=c("Lavradora, agricultora sem empregados, boia-fria, criadora de animais (gado, porcos, galinhas, ovelhas, cavalos etc.), apicultora, pescadora, lenhadora, seringueira, extrativista.",
"Diarista, empregada doméstica, cuidadora de idosos, babá, cozinheira (em casas particulares), motorista particular, jardineira, faxineira de empresas e prédios, vigilante, porteira, carteira, office-girl, vendedora, caixa, atendente de loja, auxiliar administrativo, recepcionista, servente de pedreiro, repositora de mercadoria",
"Padeira, cozinheira industrial ou em restaurantes, sapateira, costureira, joalheira, torneira mecânica, operadora de máquinas, soldadora, operária de fábrica, trabalhadora da mineração, pedreira, pintora, eletricista, encanadora, motorista, caminhoneira, taxista.",
"Professora (de ensino fundamental ou médio, idioma, música, artes etc.), técnica (de enfermagem, contabilidade, eletrônica etc.), policial, militar de baixa patente (soldado, cabo, sargento), corretora de imóveis, supervisora, gerente, mestre de obras, pastora, microempresária (proprietário de empresa com menos de 10 empregados), pequena comerciante, pequena proprietária de terras, trabalhadora autônoma ou por conta própria.",
"Médica, engenheira, dentista, psicóloga, economista, advogada, juiza, promotora, defensora, delegada, tenente, capitã, coronel, professora universitária, diretora em empresas públicas ou privadas, política, proprietária de empresas com mais de 10 empregados.",
"Não sei"))
tabQ004
} else{ if(input$variableQ2=="Q005") {
tabQ005 <- data.frame("Resposta"=c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20"),
"Significado"=c("1 pessoa, pois moro sozinho(a)", "2 pessoas", "3 pessoas", "4 pessoas", "5 pessoas", "6 pessoas", "7 pessoas", "8 pessoas", "9 pessoas", "10 pessoas", "11 pessoas", "12 pessoas", "13 pessoas", "14 pessoas", "15 pessoas", "16 pessoas", "17 pessoas", "18 pessoas", "19 pessoas", "20 pessoas"))
tabQ005
} else{ if(input$variableQ2=="Q006") {
tabQ006 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q"),
"Significado"=c("Nenhuma renda.","Até R$ 954,00.","De R$ 954,01 até R$ 1.431,00.","De R$ 1.431,01 até R$ 1.908,00.","De R$ 1.908,01 até R$ 2.385,00.","De R$ 2.385,01 até R$ 2.862,00.","De R$ 2.862,01 até R$ 3.816,00.","De R$ 3.816,01 até R$ 4.770,00.",
"De R$ 4.770,01 até R$ 5.724,00.","De R$ 5.724,01 até R$ 6.678,00.","De R$ 6.678,01 até R$ 7.632,00.","De R$ 7.632,01 até R$ 8.586,00.","De R$ 8.586,01 até R$ 9.540,00.","De R$ 9.540,01 até R$ 11.448,00.","De R$ 11.448,01 até R$ 14.310,00.",
"De R$ 14.310,01 até R$ 19.080,00.","Mais de R$ 19.080,00."))
tabQ006
} else{ if(input$variableQ2=="Q007") {
tabQ007 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D"),
"Significado"=c("Não","Sim, um ou dois dias por semana.","Sim, três ou quatro dias por semana.","Sim, pelo menos cinco dias por semana."))
tabQ007
} else{ if(input$variableQ2=="Q008") {
tabQ008 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ008
} else{ if(input$variableQ2=="Q009") {
tabQ009 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ009
} else{ if(input$variableQ2=="Q010") {
tabQ010 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ010
} else{ if(input$variableQ2=="Q011") {
tabQ011 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ011
} else{ if(input$variableQ2=="Q012") {
tabQ012 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ012
} else{ if(input$variableQ2=="Q013") {
tabQ013 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ013
} else{ if(input$variableQ2=="Q014") {
tabQ014 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ014
} else{ if(input$variableQ2=="Q015") {
tabQ015 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ015
} else{ if(input$variableQ2=="Q016") {
tabQ016 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ016
} else{ if(input$variableQ2=="Q017") {
tabQ017 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ017
} else{ if(input$variableQ2=="Q018") {
tabQ018 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ018
} else{ if(input$variableQ2=="Q019") {
tabQ019 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, uma.","Sim, duas.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ019
} else{ if(input$variableQ2=="Q020") {
tabQ020 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ020
} else{ if(input$variableQ2=="Q021") {
tabQ021 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ021
} else{ if(input$variableQ2=="Q022") {
tabQ022 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ022
} else{ if(input$variableQ2=="Q023") {
tabQ023 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ023
} else{ if(input$variableQ2=="Q024") {
tabQ024 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E"),
"Significado"=c("Não","Sim, um.","Sim, dois.","Sim, três.", "Sim, quatro ou mais"))
tabQ024
} else{ if(input$variableQ2=="Q025") {
tabQ025 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B"),
"Significado"=c("Não","Sim"))
tabQ025
} else{ if(input$variableQ2=="Q026") {
tabQ026 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D"),
"Significado"=c("Já concluí o Ensino Médio.","Estou cursando e concluirei o Ensino Médio em 2018.",
"Estou cursando e concluirei o Ensino Médio após 2018.","Não concluí e não estou cursando o Ensino Médio."))
tabQ026
} else{ if(input$variableQ2=="Q027") {
tabQ027 <- data.frame("Resposta"=c("A", "B", "C", "D", "E", "F"),
"Significado"=c("Somente em escola pública.","Parte em escola pública e parte em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Parte em escola pública e parte em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Somente em escola privada SEM bolsa de estudo integral.",
"Somente em escola privada COM bolsa de estudo integral.","Não frequentei a escola"))
tabQ027
} else{ ##
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
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