labestData: Biblioteca de Dados para Aprendizado de Estatística

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Pesquisa de mercado feita para avaliar a aceita<c3><a7><c3><a3>o do consumidor para um novo produto comest<c3><ad>vel. Cada consumidor foi convidado a dar uma nota de 1 a 5 para sete atributos do produto.

Um data.frame com 200 observa<c3><a7><c3><b5>es e 9 vari<c3><a1>veis, em que

id: N<c3><ba>mero de identifica<c3><a7><c3><a3>o do indiv<c3><ad>duo.
sexo: Sexo do indiv<c3><ad>duo (0 para mulheres e 1 para homens).
sabor: Nota atribu<c3><ad>da ao sabor do produto.
aroma: Nota atribu<c3><ad>da ao aroma do produto.
cor: Nota atribu<c3><ad>da <c3><a0> cor do produto.
textu: Nota atribu<c3><ad>da <c3><a0> textura do produto.
utili: Nota atribu<c3><ad>da <c3><a0> utilidade do produto.
local: Nota atribu<c3><ad>da <c3><a0> facilidade de encontrar o produto.
embal: Nota atribu<c3><ad>da <c3><a0> embalagem do produto.

MINGOTI (2005) p<c3><a1>g. 108.

data(MingotiAnA1)
str(MingotiAnA1)

da <- reshape(MingotiAnA1,
              direction = "long",
              varying = list(3:9),
              v.names = "notas",
              timevar = "atributo")

tab <- with(da, data.frame(table(sexo, atributo, notas)))
names(tab) <- c("sexo", "atributo", "notas", "freq")

library(lattice)
barchart(freq ~ atributo | sexo, groups = notas, data = tab,
         xlab = "Atributo", ylab = "Freq",
         auto.key = list(space = "top", columns = 5, title = "Nota",
                         cex.title = 1),
         main = "Distribui<c3><a7><c3><a3>o das notas atribu<c3><ad>das ao produto",
         strip = strip.custom(factor.levels =
                                  c("Mulheres", "Homens")),
         scales = list(x = list(labels = c("Sabor", "Aroma", "Cor",
                                           "Textu", "Utili", "Local",
                                           "Embal"))))