Notas

Histograma e box plot geral

## Grafico geral das notas
breaks <- 0:10
## table(cut(notas$S1, breaks = breaks,
##           right = FALSE, include.lowest = TRUE))
## Junta notas de todas as sabatinas em um único vetor
notas.all <- do.call(c, notas[, notas.col, drop = FALSE])
hist(notas.all, breaks = breaks, right = FALSE, include.lowest = TRUE,
     main = "Notas gerais", xlab = "Notas", ylab = "Frequência absoluta")

## boxplot(notas.all, horizontal = TRUE, ylim = c(0, 10),
##         col = "lightgray", add = TRUE, at = 1)

Resumo dos cinco números, média, desvio-padrão, e número de provas não realizadas (NA):

statm <- function(x){
    res <- c(fivenum(x),
             mean(x, na.rm = TRUE),
             sd(x, na.rm = TRUE),
             sum(is.na(x)))
    names(res) <- c("Min", "Q1", "Q2", "Q3", "Max", "Média", "s", "NAs")
    return(res)
}
round(statm(notas.all), 2)

  Min    Q1    Q2    Q3   Max Média     s   NAs 
 0.00  5.30  7.10  8.00 10.00  6.60  2.23 50.00 

Resumos por prova

Box plot de cada prova

## Boxplots comparando as notas entre sabatinas
boxplot(notas[, notas.col], ylim = c(0, 10), ylab = "Notas")

Resumo dos cinco números, média, desvio-padrão, e número de provas não realizadas (NA):

round(apply(notas[, notas.col, drop = FALSE], 2, statm), 2)

         P1    P2    P3
Min    1.81  0.00  0.31
Q1     5.58  5.88  4.83
Q2     7.24  7.08  6.93
Q3     8.29  8.04  7.87
Max   10.00  8.93  9.50
Média  6.80  6.60  6.35
s      2.41  2.09  2.20
NAs   13.00 17.00 20.00

Notas individuais

Na tabela abaixo estão as notas das 3 provas realizadas. A frequência (F) é o percentual de presença.

A média (M) foi calculada com estas 3 notas, e já arredondada para cima nos seguintes casos:

• Médias finais maiores ou iguais a 6,5 e menores do que 7,0 foram arredondadas para 7,0, SE a frequência do aluno foi maior ou igual a 75%.
• Médias finais maiores ou iguais a 3,5 e menores do que 4,0 foram arredondadas para 4,0, SE a frequência do aluno foi maior ou igual a 75%.

Observação: a frequência só foi utilizada aqui para critério de arredondamento de nota. Mesmo que o aluno tenha frequência abaixo de 75%, é permitido fazer o exame.

A coluna de situação (S) indica se o aluno foi aprovado (Ap), ficou em exame (Ex), ou foi reprovado (Re).

Após o exame: as notas dos exames estão na coluna E. A média final (MF) é a mesma para quem não fez exame, e é a média entre a média final (M) e a nota do exame (E) para quem fez exame. A média final arredondada (MFA) é a nota que será lançada no sistema. A coluna SF mostra a situação final dos alunos após o exame.

##----------------------------------------------------------------------
## Após exame (Ex)

## Insere notas do exame
notas2$E <- notas$E

## Calcula média final (MF), que é média da nota final com a nota do
## exame (apenas para os que ficaram de exame)
notas2$MF <- notas2$M
notas2$MF[notas2$S == "Ex"] <- (notas2$M[notas2$S == "Ex"] +
    notas2$E[notas2$S == "Ex"])/2
notas2$MF <- round(notas2$MF, 2)

## Calcula a média final arredonadada (MFA), que é a média multiplicada por
## 10 e arredondada para cima (é como será lançada no sistema)
notas2$MFA <- ceiling(notas2$MF*10)

## Cria a coluna Situacao final (SF), que indica a situação após exame
notas2$SF <- "Ap"
notas2$SF[notas2$MFA < 50] <- "Re"

## Mostra tabela
kable(notas2, align = "c", digits = 2)

Número de alunos em cada situação:

• Antes do exame

addmargins(table(notas2$S))

 Ap  Ex  Re Sum 
 24  10  22  56 

• Após o exame

addmargins(table(notas2$SF))

 Ap  Re Sum 
 27  29  56 

Gráfico de barras com os percentuais por situação:

par(mfrow = c(1, 2))
barplot(prop.table(table(notas2$S))*100,
        xlab = "Situação", ylab = "Frequência (%)",
        main = "Antes do exame")
barplot(prop.table(table(notas2$SF))*100,
        xlab = "Situação", ylab = "Frequência (%)",
        main = "Após o exame")
par(mfrow = c(1, 1))