https://github.com/otaviomalta/microdados_enem

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• Host: GitHub
• URL: https://github.com/otaviomalta/microdados_enem
• Owner: OtavioMalta
• License: mit
• Created: 2023-07-28T22:47:28.000Z (over 1 year ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2023-08-15T07:50:38.000Z (over 1 year ago)
• Last Synced: 2024-11-13T02:36:03.332Z (2 months ago)
• Language: R
• Size: 198 KB
• Stars: 1
• Watchers: 1
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  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

        
# Microdados ENEM

## Descrição:

Este repositório contém um projeto de análise de dados fornecidos pelo INEP sobre os resultados do ENEM 2016 para estudantes de escolas privadas. O objetivo principal é investigar as relações entre as características socioeconômicas dos estudantes bolsistas e não bolsitas e seu desempenho nas provas do ENEM 2016.

## Visão Geral:

Neste projeto, foi utilizado a linguagem de programação R e bibliotecas como ggplot2, data.table e dplyr para realizar a análise exploratória dos dados do ENEM 2016, focando em alunos de escolas privadas. O dataset original foi importado, filtrado para incluir apenas estudantes de escolas privadas e analisar a diferença entre bolsistas e não bolsistas.

## Requisitos

Para a execução deste projeto, é necessário o download dos microdados do ENEM 2016 no site oficial do Governo Federal.

É necessário também a instalação do R e das bibliotecas ggplot2, data.table e dplyr.

## Parâmetros para filtragem 

'A' - Somente em escola pública. 


'B' - Parte em escola pública e parte em escola privada sem bolsa de estudo integral. 


'C' - Parte em escola pública e parte em escola privada com bolsa de estudo integral. 


'D' - Somente em escola privada sem bolsa de estudo integral. 


'E' - Somente em escola privada com bolsa de estudo integral.

## Principais Etapas:

- [x] Limpeza do ambiente e configuração das bibliotecas necessárias para a análise.

- [x] Importação dos dados do ENEM 2016 referentes aos alunos de escolas privadas.

- [x] Seleção e renomeação das colunas para uma melhor compreensão dos dados.

- [x] Criação de categorias mais descritivas para os campos referentes à escolaridade dos pais, ocupação dos pais, renda mensal e remuneração do estudante.

- [x] Cálculo da média das notas de cada prova (Ciências da Natureza, Ciências Humanas, Linguagens e Códigos, Matemática e Redação).

- [x] Cálculo da porcentagem de alunos em cada categoria de escolaridade dos pais, ocupação dos pais, renda mensal e remuneração.

- [x] Criação de gráficos de barras para visualizar a distribuição percentual das categorias mencionadas acima.