labestData: Biblioteca de Dados para Aprendizado de Estatística

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Dados resultantes de uma pesquisa com 901 indiv<c3><ad>duos classificados segundo sua renda anual e grau informado de satisfa<c3><a7><c3><a3>o no emprego. O interesse no estudo <c3><a9> relacionar a renda anual e satisfa<c3><a7><c3><a3>o no emprego.

Um data.frame com 16 observa<c3><a7><c3><b5>es e 3 vari<c3><a1>veis.

renda: Fator com quatro n<c3><ad>veis representando a renda do indiv<c3><ad>duo. Expressos em mil USD os n<c3><ad>veis s<c3><a3>o: menor que 6 (<6), entre 6 e 12 (6-15), entre 15 e 25 (15-25) e maior que 25 (>25).
satis: Fator com quatro n<c3><ad>veis que representa o grau de satisfa<c3><a7><c3><a3>o do indiv<c3><ad>duo no emprego (alto, bom, m<c3><a9>dio e baixo).
nind: N<c3><ba>mero de indiv<c3><ad>duos na combina<c3><a7><c3><a3>o das vari<c3><a1>veis renda e satis.

PAULA (2004), Tabela 4.12, p<c3><a1>g. 331.

Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. John Wiley, New York.

data(PaulaTb4.12)
str(PaulaTb4.12)

(xt <- xtabs(nind ~ ., data = PaulaTb4.12))
plot(xt)

library(lattice)

xyplot(nind ~ renda,
       groups = satis,
       data = PaulaTb4.12,
       type = c("p", "a", "g"),
       ylab = 'N<c3><ba>mero de indiv<c3><ad>duos',
       auto.key = list(
           space = "right", cex.title = 1,
           title = "Grau de\nsatisfa<c3><a7><c3><a3>o"))