Atualização

US10 - Tabela Para Perfis.R

@@ -0,0 +1,95 @@
+#Script para criacao de tabela para analisar agrupamento e perfis
+#Iury Gregory Melo Ferreira - versão 2.0 (Fevereiro 2013)
+
+library(lattice)
+library(plyr)
+
+dados.atividade <- read.csv("dados/AgrupamentoAtividade.csv",header=T)
+dados.atividade <- dados.atividade[,-1]
+dados.tempo <- read.csv("dados/tableSumDiscipline.csv",header=T)
+dados.sessao <- read.csv("dados/TableSessionLength.csv",header=T)
+dados.geral <- read.csv("dados/Geral.csv",header=T)
+dados.exercicios <- read.csv("dados/exercicios-20112.csv",header=F)
+
+colnames(dados.exercicios) <- c("matricula","questao","turma","dataHora","submissao","nota")
+dados.exercicios <- dados.exercicios[,1:2]
+dados.exercicios <- dados.exercicios[order(dados.exercicios$matricula,dados.exercicios$questao,decreasing = F),]
+dados.exercicios <- unique(dados.exercicios)
+
+dados.numExercicios <- count(dados.exercicios,"matricula")
+colnames(dados.numExercicios) <- c("matricula","num.exercicios")
+dados.tempo$sumSession <- dados.tempo$sumSession/3600
+colnames(dados.tempo) <- c("matricula","tempo.total.estudo")
+dados.tamanhoSessao <- with(dados.sessao, aggregate(timeSession,list(matricula),FUN=median))
+colnames(dados.tamanhoSessao) <- c("matricula","mediana.sessao")
+dados.nota <- subset(dados.geral,nota.final.pratica >= 0,select=c(matricula,nota.final.pratica))
+
+dados <- merge(dados.tamanhoSessao,dados.nota,by.x="matricula",by.y="matricula")
+dados <- merge(dados,dados.numExercicios,by.x="matricula",by.y="matricula")
+dados <- merge(dados,dados.tempo,by.x="matricula",by.y="matricula")
+dados <- merge(dados,dados.atividade,by.x="matricula",by.y="matricula")
+
+write.table(dados,"dados/TabelaParaPerfis.csv",sep=",",row.names=F,col.names=T)
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+##############################################################################
+
+#Script para eliminacao de variaveis correlatas e criacao de tabela para 
+# analise dos perfis.
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+##############################################################################
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+
+#grafico da relacao das variaveis
+png("Relacao entre variaveis.png",bg="transparent",width=800, height=800)
+splom(dados[,-1])
+dev.off()
+
+#analise de correlacao
+K1 <- cor.test(dados$mediana.sessao, dados$nota.final.pratica ,method=c("kendall"))
+K2 <- cor.test(dados$mediana.sessao, dados$num.exercicios ,method=c("kendall"))
+K3 <- cor.test(dados$mediana.sessao, dados$tempo.total.estudo ,method=c("kendall"))
+K4 <- cor.test(dados$mediana.sessao, dados$atividade ,method=c("kendall"))
+K5 <- cor.test(dados$nota.final.pratica, dados$num.exercicios ,method=c("kendall"))
+K6 <- cor.test(dados$nota.final.pratica, dados$tempo.total.estudo ,method=c("kendall"))
+K7 <- cor.test(dados$nota.final.pratica, dados$atividade ,method=c("kendall"))
+K8 <- cor.test(dados$num.exercicios, dados$tempo.total.estudo ,method=c("kendall"))
+K9 <- cor.test(dados$num.exercicios, dados$atividade ,method=c("kendall"))
+K10 <- cor.test(dados$tempo.total.estudo, dados$atividade ,method=c("kendall"))
+
+S1 <- cor.test(dados$mediana.sessao, dados$nota.final.pratica ,method=c("spearman"))
+S2 <- cor.test(dados$mediana.sessao, dados$num.exercicios ,method=c("spearman"))
+S3 <- cor.test(dados$mediana.sessao, dados$tempo.total.estudo ,method=c("spearman"))
+S4 <- cor.test(dados$mediana.sessao, dados$atividade ,method=c("spearman"))
+S5 <- cor.test(dados$nota.final.pratica, dados$num.exercicios ,method=c("spearman"))
+S6 <- cor.test(dados$nota.final.pratica, dados$tempo.total.estudo ,method=c("spearman"))
+S7 <- cor.test(dados$nota.final.pratica, dados$atividade ,method=c("spearman"))
+S8 <- cor.test(dados$num.exercicios, dados$tempo.total.estudo ,method=c("spearman"))
+S9 <- cor.test(dados$num.exercicios, dados$atividade ,method=c("spearman"))
+S10 <- cor.test(dados$tempo.total.estudo, dados$atividade ,method=c("spearman"))
+
+
+tabela.cor <- data.frame(Variaveis = c("mediana e notafinal","mediana e numExercicios",
+"mediana e tempoEstudo", "mediana e atividade", "notafinal e numExercicios",
+"notafinal e tempoEstudo", "notafinal e atividade", "numExercicios e tempoEstudo",
+"numExercicios e atividade", "tempoEstudo e atividade"),
+	     Kendal = c(K1$estimate,K2$estimate,K3$estimate,K4$estimate,K5$estimate,
+K6$estimate,K7$estimate,K8$estimate,K9$estimate,K10$estimate),
+	     Spearman = c(S1$estimate,S2$estimate,S3$estimate,S4$estimate,S5$estimate,
+S6$estimate,S7$estimate,S8$estimate,K9$estimate,S10$estimate),
+		Tipo = c("nao ha","nao ha","nao ha","nao ha","forte","nao ha",
+"moderada","moderada","moderada","forte"))
+
+
+
+tabela <- subset(dados,select=c("matricula","mediana.sessao","nota.final.pratica","atividade"))
+tabela$mediana.sessao <- (tabela$mediana.sessao - min(tabela$mediana.sessao)) / (max(tabela$mediana.sessao) - min(tabela$mediana.sessao))
+tabela$nota.final.pratica <- (tabela$nota.final.pratica - min(tabela$nota.final.pratica)) / (max(tabela$nota.final.pratica) - min(tabela$nota.final.pratica))
+tabela$atividade <- (tabela$atividade - min(tabela$atividade)) / (max(tabela$atividade) - min(tabela$atividade))
+
+wirte.table(tabela.cor,"dados/tabelaCorrelacaoPerfis.csv",sep=",",row.names=F,col.names=T)
+write.table(tabela,"dados/TabelaParaPerfisNormal.csv",sep=",",row.names=F,col.names=T)
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