1 Geração de Base Simulada

1.1 Exemplo

ID    <- c(1,2,3,4,5)
IDADE <- c(40,45,25,50,60)
CARGO <- c("TECNICO", "ASSISTENTE", "COORDENADOR","AUXILIAR", "GERENTE")
FORMACAO <- c("ESTATISTICA", "ECONOMIA", "SISTEMAS", "DIREITO","LETRAS")
DEPARTAMENTO = c("DEPARTAMENTO A", "DEPARTAMENTO A", "DEPARTAMENTO A","DEPARTAMENTO B","DEPARTAMENTO B")

RH1 <-data.frame(ID, IDADE, CARGO, FORMACAO, DEPARTAMENTO)

print(RH1)
##   ID IDADE       CARGO    FORMACAO   DEPARTAMENTO
## 1  1    40     TECNICO ESTATISTICA DEPARTAMENTO A
## 2  2    45  ASSISTENTE    ECONOMIA DEPARTAMENTO A
## 3  3    25 COORDENADOR    SISTEMAS DEPARTAMENTO A
## 4  4    50    AUXILIAR     DIREITO DEPARTAMENTO B
## 5  5    60     GERENTE      LETRAS DEPARTAMENTO B
##Remove o data frame caso exista
RH  <- NULL
#Criando o Data Frame
RH <- data.frame(ID = 1:1000,
             IDADE = rnorm(1000, mean = 45, sd = 6),
             CARGO = sample(gl(5, 200,
                labels = c("TECNICO", "ASSISTENTE", "COORDENADOR","AUXILIAR", "GERENTE")),50,replace=TRUE),
             FORMACAO = sample(gl(8, 125,
                        labels = c("ESTATISTICA", "ECONOMIA", "SISTEMAS", "DIREITO","LETRAS", "MATEMATICA","ENGENHARIA","PROFESSOR")),50,replace=TRUE),
             DEPARTAMENTO = sample(paste("DEPARTAMENTO", LETTERS[1:5]), 100, replace = TRUE))

head(RH)
##   ID    IDADE      CARGO    FORMACAO   DEPARTAMENTO
## 1  1 50.08577 ASSISTENTE    SISTEMAS DEPARTAMENTO E
## 2  2 37.28510   AUXILIAR      LETRAS DEPARTAMENTO A
## 3  3 40.43417    GERENTE    SISTEMAS DEPARTAMENTO B
## 4  4 48.86021 ASSISTENTE  MATEMATICA DEPARTAMENTO A
## 5  5 52.56766   AUXILIAR ESTATISTICA DEPARTAMENTO A
## 6  6 44.89361    GERENTE    SISTEMAS DEPARTAMENTO D

2 Outra forma de gerar o mesmo Data Frame

ID    <- seq(1:1000)
IDADE <-  rnorm(1000, mean = 45, sd = 6)
CARGO <- sample(gl(5, 200,labels = c("TECNICO", "ASSISTENTE", "COORDENADOR","AUXILIAR", "GERENTE")),50,replace=TRUE)
FORMACAO <- sample(gl(8, 125,labels = c("ESTATISTICA", "ECONOMIA", "SISTEMAS", "DIREITO","LETRAS", "MATEMATICA","ENGENHARIA","PROFESSOR")),50,replace=TRUE)
DEPARTAMENTO = sample(paste("DEPARTAMENTO", LETTERS[1:5]), 100, replace = TRUE)

RH2 <- data.frame(ID, IDADE, CARGO, FORMACAO, DEPARTAMENTO)

head(RH2)
##   ID    IDADE      CARGO   FORMACAO   DEPARTAMENTO
## 1  1 41.23677 ASSISTENTE MATEMATICA DEPARTAMENTO D
## 2  2 33.70935   AUXILIAR    DIREITO DEPARTAMENTO E
## 3  3 36.62882    TECNICO   ECONOMIA DEPARTAMENTO B
## 4  4 46.28952 ASSISTENTE   ECONOMIA DEPARTAMENTO A
## 5  5 41.03659    TECNICO  PROFESSOR DEPARTAMENTO E
## 6  6 55.33833 ASSISTENTE  PROFESSOR DEPARTAMENTO E

3 Gera propositamente 10 Missings Values (NA) em IDADE

is.na(RH$IDADE) <-sample(1:1000, 10)

4 Gera um Sumário

summary(RH)
##        ID             IDADE               CARGO           FORMACAO  
##  Min.   :   1.0   Min.   :26.32   TECNICO    :220   SISTEMAS  :200  
##  1st Qu.: 250.8   1st Qu.:40.95   ASSISTENTE :200   ECONOMIA  :160  
##  Median : 500.5   Median :45.00   COORDENADOR:140   ENGENHARIA:160  
##  Mean   : 500.5   Mean   :45.19   AUXILIAR   :140   LETRAS    :140  
##  3rd Qu.: 750.2   3rd Qu.:49.47   GERENTE    :300   MATEMATICA:120  
##  Max.   :1000.0   Max.   :62.16                     PROFESSOR :100  
##                   NA's   :10                        (Other)   :120  
##          DEPARTAMENTO
##  DEPARTAMENTO A:230  
##  DEPARTAMENTO B:220  
##  DEPARTAMENTO C:160  
##  DEPARTAMENTO D:190  
##  DEPARTAMENTO E:200  
##                      
##

5 Calcula a Frequência do campo DEPARTAMENTO

table(RH$DEPARTAMENTO)
## 
## DEPARTAMENTO A DEPARTAMENTO B DEPARTAMENTO C DEPARTAMENTO D DEPARTAMENTO E 
##            230            220            160            190            200

6 Calcula a Frequência do campo IDADE para valores menores que 50

table(RH$IDADE < 50)
## 
## FALSE  TRUE 
##   223   767

6.1 Ao utilizar o argumento -> useNA queremos que também seja apresentada a coluna de missings (NA) na tabela de frequências

table(RH$IDADE < 50, useNA = "always")
## 
## FALSE  TRUE  <NA> 
##   223   767    10

6.2 tabela de Missings por IDADE

table(RH$DEPARTAMENTO, is.na(RH$IDADE))
##                 
##                  FALSE TRUE
##   DEPARTAMENTO A   228    2
##   DEPARTAMENTO B   218    2
##   DEPARTAMENTO C   159    1
##   DEPARTAMENTO D   188    2
##   DEPARTAMENTO E   197    3

7 DEPARTAMENTO com o maior número de missings -> maior para menor frequencia

sort(table(RH$DEPARTAMENTO, is.na(RH$IDADE))[, 2],
     decreasing = TRUE)
## DEPARTAMENTO E DEPARTAMENTO A DEPARTAMENTO B DEPARTAMENTO D DEPARTAMENTO C 
##              3              2              2              2              1

8 Tabela com a distribuição de missings por IDADE e DEPARTAMENTO

freq1 <- table(RH$DEPARTAMENTO, is.na(RH$IDADE))

9 Exibe a tabela de frequência calculada acima

print(freq1)
##                 
##                  FALSE TRUE
##   DEPARTAMENTO A   228    2
##   DEPARTAMENTO B   218    2
##   DEPARTAMENTO C   159    1
##   DEPARTAMENTO D   188    2
##   DEPARTAMENTO E   197    3

10 Calcula os percentuais utilizando as frequências já calculadas

prob1 <- prop.table(freq1)

11 Une as tabelas pelas colunas

cbind(freq1,prob1)
##                FALSE TRUE FALSE  TRUE
## DEPARTAMENTO A   228    2 0.228 0.002
## DEPARTAMENTO B   218    2 0.218 0.002
## DEPARTAMENTO C   159    1 0.159 0.001
## DEPARTAMENTO D   188    2 0.188 0.002
## DEPARTAMENTO E   197    3 0.197 0.003

12 Estudo de Caso #2

cargos <-NULL
# Carrega os dados 
cargos <- read.table("https://raw.githubusercontent.com/flaviobrito/dataudit/master/dados/PROTOTIPO.txt", sep='\t', header=TRUE)



#-------------------------------------------------------------------------------
# Pré-processamento
#-------------------------------------------------------------------------------
# Excluir os brancos antes e depois dos nomes
dados <- as.data.frame(apply(cargos, 2, function(x)gsub(" +$", "", gsub("^ +", "" , x))))

#Renomeia a variável
names(dados)[2] <- "DEPT"

#Limpa caracteres especiais
dados$SALARIO <- sub("\\.", "", dados$SALARIO)
dados$SALARIO <- as.numeric(sub(",", ".", dados$SALARIO))

#Filtra registros
cargos <- subset(dados, SALARIO > 200) # 'cargos um subconjunto de 'dados'

#Cria variáveis a partir de faixas
cargos <- transform(cargos,
                    CLASSE = cut(SALARIO, breaks=c(0,300,400,500,600,700,800,900,1000,2000,3000,4000,5000,6000,7000, Inf),labels=c("NIVEL-1","NIVEL-2","NIVEL-3","NIVEL-4","NIVEL-5","NIVEL-6","NIVEL-7","NIVEL-8","GER-1","GER-2","GER-3","GER-4","DIR-1","DIR-6", "OUT")))

# Cria novo DF sem os maiores valores
cargos_sem_out <- cargos[!cargos$CLASSE=="OUT",]

# Carrega DF novo para o antigo
cargos<-cargos_sem_out

#Boxplot
boxplot(SALARIO ~ CLASSE, data=cargos, las=2, cex.axis=0.8)

# Quantidade de cargos de cada tipo
barplot(with(cargos, table(cargos$CLASSE)), cex.names=0.7)

# Valor dos cargos de cada tipo
barplot(with(cargos, tapply(SALARIO, CLASSE, sum, na.rm=TRUE)), cex.names=0.7)

#Lista registros iniciais do DF

head(cargos)
##   SISTEMA      DEPT   SETOR SALARIO CLASSE
## 1      RH DEPT. MKT SETOR_A 1807.00  GER-1
## 2      RH DEPT. MKT SETOR_A 5475.83  DIR-1
## 3      RH DEPT. MKT SETOR_A 2600.00  GER-2
## 4      RH DEPT. MKT SETOR_A 1329.25  GER-1
## 5      RH DEPT. MKT SETOR_A 1820.00  GER-1
## 6      RH DEPT. MKT SETOR_A 3770.00  GER-3
with(cargos, table(SISTEMA,DEPT,CLASSE)) -> tabela
ftable(tabela)
##                        CLASSE NIVEL-1 NIVEL-2 NIVEL-3 NIVEL-4 NIVEL-5 NIVEL-6 NIVEL-7 NIVEL-8 GER-1 GER-2 GER-3 GER-4 DIR-1 DIR-6 OUT
## SISTEMA DEPT                                                                                                                         
## RH      DEPT. ATCLIENT              0       0       0       0       0       1      80       6    58     4     6     2     2     2   0
##         DEPT. CMP                   0       0       0       2       1       3       0      25    76    55    44    12     4     6   0
##         DEPT. FIN                   0       0       0       1       0       0       0       3     6     8     8     3     2     0   0
##         DEPT. LOG                   0       9       1       1       8     185      98      91   306    42    17    14     3     1   0
##         DEPT. MKT                   0       0       0       0       0       0       0       0    11     2     2     1     1     2   0
##         DEPT. TI                    0       0       0       0       1       1       0       2     9     8     6     2     1     1   0
##         DEPT.RH                     0       0       0       0       3       6       5      11   196    56    26     5    11     5   0
with(cargos, table(DEPT, CLASSE))
##                 CLASSE
## DEPT             NIVEL-1 NIVEL-2 NIVEL-3 NIVEL-4 NIVEL-5 NIVEL-6 NIVEL-7
##   DEPT. ATCLIENT       0       0       0       0       0       1      80
##   DEPT. CMP            0       0       0       2       1       3       0
##   DEPT. FIN            0       0       0       1       0       0       0
##   DEPT. LOG            0       9       1       1       8     185      98
##   DEPT. MKT            0       0       0       0       0       0       0
##   DEPT. TI             0       0       0       0       1       1       0
##   DEPT.RH              0       0       0       0       3       6       5
##                 CLASSE
## DEPT             NIVEL-8 GER-1 GER-2 GER-3 GER-4 DIR-1 DIR-6 OUT
##   DEPT. ATCLIENT       6    58     4     6     2     2     2   0
##   DEPT. CMP           25    76    55    44    12     4     6   0
##   DEPT. FIN            3     6     8     8     3     2     0   0
##   DEPT. LOG           91   306    42    17    14     3     1   0
##   DEPT. MKT            0    11     2     2     1     1     2   0
##   DEPT. TI             2     9     8     6     2     1     1   0
##   DEPT.RH             11   196    56    26     5    11     5   0
#------------------------------------------------------------------------------
#
# ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS DOS VALORES
#
#------------------------------------------------------------------------------
library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
TBL <- cargos %>%
  group_by(SISTEMA, DEPT, CLASSE) %>%
  summarise(N       = n(),
            MEDIA   = mean(SALARIO, na.rm=TRUE),
            SD      = sd(SALARIO, na.rm=TRUE),
            Q1      = quantile(SALARIO, probs=0.25, na.rm=TRUE),
            MEDIANA = median(SALARIO, na.rm=TRUE),
            Q3      = quantile(SALARIO, probs=0.75, na.rm=TRUE),
            TOTAL   = sum(SALARIO, na.rm=TRUE)
  )
TBL
## Source: local data frame [64 x 10]
## Groups: SISTEMA, DEPT [?]
## 
##    SISTEMA           DEPT  CLASSE     N    MEDIA        SD       Q1
##     (fctr)         (fctr)  (fctr) (int)    (dbl)     (dbl)    (dbl)
## 1       RH DEPT. ATCLIENT NIVEL-6     1  715.000        NA  715.000
## 2       RH DEPT. ATCLIENT NIVEL-7    80  877.500   0.00000  877.500
## 3       RH DEPT. ATCLIENT NIVEL-8     6  926.250  17.80098  910.000
## 4       RH DEPT. ATCLIENT   GER-1    58 1375.917 186.92709 1267.500
## 5       RH DEPT. ATCLIENT   GER-2     4 2191.990 144.91460 2067.000
## 6       RH DEPT. ATCLIENT   GER-3     6 3814.237 111.55792 3717.188
## 7       RH DEPT. ATCLIENT   GER-4     2 4156.750  59.75052 4135.625
## 8       RH DEPT. ATCLIENT   DIR-1     2 5770.375 209.12683 5696.438
## 9       RH DEPT. ATCLIENT   DIR-6     2 6085.625  29.87526 6075.062
## 10      RH      DEPT. CMP NIVEL-4     2  557.350  39.10300  543.525
## ..     ...            ...     ...   ...      ...       ...      ...
## Variables not shown: MEDIANA (dbl), Q3 (dbl), TOTAL (dbl)
#Cria novo DF
cargos2 <- cargos

#Cria nova variável a partir de um filtro por string
cargos2$Formacao <- with(cargos2,
                         ifelse(CLASSE %in% c("GER-3","GER-4",levels(cargos2$CLASSE)[grep("DIR-",levels(cargos2$CLASSE))]), "SUP.COMPLETO",
                            ifelse(CLASSE %in% c("NIVEL-1","NIVEL2"), "FUNDAMENTAL","MÉDIO")))
                   

#Cria variável 
cargos$IDADE <-as.numeric(0)
cargos$IDADE <- as.numeric(c(rep(seq(25,60,20),157)))
cargos$IDADE <- trunc(cargos$IDADE)

#Cria variável com base em categoria
cargos$IDADE_CAT[cargos$IDADE > 75] <- "Sênior"
cargos$IDADE_CAT[cargos$IDADE> 45 & cargos$IDADE <= 75] <- "Idade Mediana"
cargos$IDADE_CAT[cargos$IDADE<= 45] <- "Jovem"

#Lista Maior Salário

maior_salario <- cargos[cargos$SALARIO == max(cargos$SALARIO),]
maior_salario
##   SISTEMA      DEPT   SETOR SALARIO CLASSE IDADE IDADE_CAT
## 9      RH DEPT. MKT SETOR_A 6997.39  DIR-6    25     Jovem
max(cargos[cargos[,"CLASSE"]=="DIR-6", "SALARIO"]) 
## [1] 6997.39
max(cargos$SALARIO[cargos$CLASSE =="DIR-6"])
## [1] 6997.39
#Cria novo DF
rh <- cargos

# AGREGAR DADOS / SUMARIZAÇÃO DE DADOS / TABULAÇÃO CRUZADA
#==========================================================================

# 1. Tabulação Cruzada (contagem de frequências)
with(rh, table(CLASSE)) # uma variável categórica
## CLASSE
## NIVEL-1 NIVEL-2 NIVEL-3 NIVEL-4 NIVEL-5 NIVEL-6 NIVEL-7 NIVEL-8   GER-1 
##       0       9       1       4      13     196     183     138     662 
##   GER-2   GER-3   GER-4   DIR-1   DIR-6     OUT 
##     175     109      39      24      17       0
with(rh, table(CLASSE, IDADE_CAT))
##          IDADE_CAT
## CLASSE    Jovem
##   NIVEL-1     0
##   NIVEL-2     9
##   NIVEL-3     1
##   NIVEL-4     4
##   NIVEL-5    13
##   NIVEL-6   196
##   NIVEL-7   183
##   NIVEL-8   138
##   GER-1     662
##   GER-2     175
##   GER-3     109
##   GER-4      39
##   DIR-1      24
##   DIR-6      17
##   OUT         0
xtabs( ~ IDADE_CAT, data=rh)
## IDADE_CAT
## Jovem 
##  1570
xtabs(SALARIO ~ DEPT , data=rh)
## DEPT
## DEPT. ATCLIENT      DEPT. CMP      DEPT. FIN      DEPT. LOG      DEPT. MKT 
##      219954.54      547208.63       86476.00      982767.43       54800.19 
##       DEPT. TI        DEPT.RH 
##       80818.82      640931.04
xtabs(SALARIO ~ DEPT + CLASSE , data=rh)
##                 CLASSE
## DEPT               NIVEL-1   NIVEL-2   NIVEL-3   NIVEL-4   NIVEL-5
##   DEPT. ATCLIENT      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00
##   DEPT. CMP           0.00      0.00      0.00   1114.70    650.00
##   DEPT. FIN           0.00      0.00      0.00    520.00      0.00
##   DEPT. LOG           0.00   3282.50    438.75    543.40   5355.09
##   DEPT. MKT           0.00      0.00      0.00      0.00      0.00
##   DEPT. TI            0.00      0.00      0.00      0.00    614.25
##   DEPT.RH             0.00      0.00      0.00      0.00   1946.10
##                 CLASSE
## DEPT               NIVEL-6   NIVEL-7   NIVEL-8     GER-1     GER-2
##   DEPT. ATCLIENT    715.00  70200.00   5557.50  79803.16   8767.96
##   DEPT. CMP        2210.00      0.00  23292.75 112987.77 140757.50
##   DEPT. FIN           0.00      0.00   2925.00   9821.50  21320.00
##   DEPT. LOG      133874.70  84490.77  86923.54 426058.82  99951.91
##   DEPT. MKT           0.00      0.00      0.00  18138.25   5200.00
##   DEPT. TI          747.50      0.00   1885.00  12090.00  22231.30
##   DEPT.RH          4413.50   4225.00  10465.00 278947.33 136045.65
##                 CLASSE
## DEPT                 GER-3     GER-4     DIR-1     DIR-6       OUT
##   DEPT. ATCLIENT  22885.42   8313.50  11540.75  12171.25      0.00
##   DEPT. CMP      153158.85  51910.30  21680.95  39445.81      0.00
##   DEPT. FIN       27709.50  13130.00  11050.00      0.00      0.00
##   DEPT. LOG       58534.11  60784.84  15912.00   6617.00      0.00
##   DEPT. MKT        7345.00   4972.50   5475.83  13668.61      0.00
##   DEPT. TI        22444.50   8830.43   5475.83   6500.01      0.00
##   DEPT.RH         89880.05  23289.50  59485.74  32233.17      0.00
with(rh, table(DEPT, IDADE, CLASSE))
## , , CLASSE = NIVEL-1
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT   0   0
##   DEPT. CMP        0   0
##   DEPT. FIN        0   0
##   DEPT. LOG        0   0
##   DEPT. MKT        0   0
##   DEPT. TI         0   0
##   DEPT.RH          0   0
## 
## , , CLASSE = NIVEL-2
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT   0   0
##   DEPT. CMP        0   0
##   DEPT. FIN        0   0
##   DEPT. LOG        5   4
##   DEPT. MKT        0   0
##   DEPT. TI         0   0
##   DEPT.RH          0   0
## 
## , , CLASSE = NIVEL-3
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT   0   0
##   DEPT. CMP        0   0
##   DEPT. FIN        0   0
##   DEPT. LOG        0   1
##   DEPT. MKT        0   0
##   DEPT. TI         0   0
##   DEPT.RH          0   0
## 
## , , CLASSE = NIVEL-4
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT   0   0
##   DEPT. CMP        2   0
##   DEPT. FIN        1   0
##   DEPT. LOG        1   0
##   DEPT. MKT        0   0
##   DEPT. TI         0   0
##   DEPT.RH          0   0
## 
## , , CLASSE = NIVEL-5
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT   0   0
##   DEPT. CMP        1   0
##   DEPT. FIN        0   0
##   DEPT. LOG        2   6
##   DEPT. MKT        0   0
##   DEPT. TI         1   0
##   DEPT.RH          1   2
## 
## , , CLASSE = NIVEL-6
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT   1   0
##   DEPT. CMP        0   3
##   DEPT. FIN        0   0
##   DEPT. LOG       94  91
##   DEPT. MKT        0   0
##   DEPT. TI         0   1
##   DEPT.RH          2   4
## 
## , , CLASSE = NIVEL-7
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT  41  39
##   DEPT. CMP        0   0
##   DEPT. FIN        0   0
##   DEPT. LOG       48  50
##   DEPT. MKT        0   0
##   DEPT. TI         0   0
##   DEPT.RH          1   4
## 
## , , CLASSE = NIVEL-8
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT   2   4
##   DEPT. CMP       12  13
##   DEPT. FIN        1   2
##   DEPT. LOG       42  49
##   DEPT. MKT        0   0
##   DEPT. TI         2   0
##   DEPT.RH          5   6
## 
## , , CLASSE = GER-1
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT  29  29
##   DEPT. CMP       38  38
##   DEPT. FIN        4   2
##   DEPT. LOG      158 148
##   DEPT. MKT        5   6
##   DEPT. TI         4   5
##   DEPT.RH         96 100
## 
## , , CLASSE = GER-2
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT   1   3
##   DEPT. CMP       28  27
##   DEPT. FIN        4   4
##   DEPT. LOG       17  25
##   DEPT. MKT        2   0
##   DEPT. TI         3   5
##   DEPT.RH         30  26
## 
## , , CLASSE = GER-3
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT   2   4
##   DEPT. CMP       25  19
##   DEPT. FIN        3   5
##   DEPT. LOG       10   7
##   DEPT. MKT        0   2
##   DEPT. TI         1   5
##   DEPT.RH         14  12
## 
## , , CLASSE = GER-4
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT   2   0
##   DEPT. CMP        4   8
##   DEPT. FIN        2   1
##   DEPT. LOG        8   6
##   DEPT. MKT        1   0
##   DEPT. TI         2   0
##   DEPT.RH          2   3
## 
## , , CLASSE = DIR-1
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT   1   1
##   DEPT. CMP        3   1
##   DEPT. FIN        1   1
##   DEPT. LOG        2   1
##   DEPT. MKT        0   1
##   DEPT. TI         1   0
##   DEPT.RH          8   3
## 
## , , CLASSE = DIR-6
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT   1   1
##   DEPT. CMP        1   5
##   DEPT. FIN        0   0
##   DEPT. LOG        1   0
##   DEPT. MKT        2   0
##   DEPT. TI         1   0
##   DEPT.RH          3   2
## 
## , , CLASSE = OUT
## 
##                 IDADE
## DEPT              25  45
##   DEPT. ATCLIENT   0   0
##   DEPT. CMP        0   0
##   DEPT. FIN        0   0
##   DEPT. LOG        0   0
##   DEPT. MKT        0   0
##   DEPT. TI         0   0
##   DEPT.RH          0   0
ftable(with(rh, table(DEPT, IDADE, CLASSE)))
##                      CLASSE NIVEL-1 NIVEL-2 NIVEL-3 NIVEL-4 NIVEL-5 NIVEL-6 NIVEL-7 NIVEL-8 GER-1 GER-2 GER-3 GER-4 DIR-1 DIR-6 OUT
## DEPT           IDADE                                                                                                               
## DEPT. ATCLIENT 25                 0       0       0       0       0       1      41       2    29     1     2     2     1     1   0
##                45                 0       0       0       0       0       0      39       4    29     3     4     0     1     1   0
## DEPT. CMP      25                 0       0       0       2       1       0       0      12    38    28    25     4     3     1   0
##                45                 0       0       0       0       0       3       0      13    38    27    19     8     1     5   0
## DEPT. FIN      25                 0       0       0       1       0       0       0       1     4     4     3     2     1     0   0
##                45                 0       0       0       0       0       0       0       2     2     4     5     1     1     0   0
## DEPT. LOG      25                 0       5       0       1       2      94      48      42   158    17    10     8     2     1   0
##                45                 0       4       1       0       6      91      50      49   148    25     7     6     1     0   0
## DEPT. MKT      25                 0       0       0       0       0       0       0       0     5     2     0     1     0     2   0
##                45                 0       0       0       0       0       0       0       0     6     0     2     0     1     0   0
## DEPT. TI       25                 0       0       0       0       1       0       0       2     4     3     1     2     1     1   0
##                45                 0       0       0       0       0       1       0       0     5     5     5     0     0     0   0
## DEPT.RH        25                 0       0       0       0       1       2       1       5    96    30    14     2     8     3   0
##                45                 0       0       0       0       2       4       4       6   100    26    12     3     3     2   0
# Agregações 
aggregate(rh[, c("IDADE", "SALARIO")],
          by=list(DEPT=rh$DEPT),
          FUN=mean, na.rm=TRUE)
##             DEPT    IDADE  SALARIO
## 1 DEPT. ATCLIENT 35.06211 1366.177
## 2      DEPT. CMP 35.00000 2400.038
## 3      DEPT. FIN 34.67742 2789.548
## 4      DEPT. LOG 35.00000 1266.453
## 5      DEPT. MKT 34.47368 2884.221
## 6       DEPT. TI 35.32258 2607.059
## 7        DEPT.RH 35.00000 1978.182
aggregate(rh[, c("SALARIO", "IDADE")],
          by=list(DEPT=rh$DEPT, CLASSE=rh$CLASSE),
          FUN=mean, na.rm=TRUE)
##              DEPT  CLASSE   SALARIO    IDADE
## 1       DEPT. LOG NIVEL-2  364.7222 33.88889
## 2       DEPT. LOG NIVEL-3  438.7500 45.00000
## 3       DEPT. CMP NIVEL-4  557.3500 25.00000
## 4       DEPT. FIN NIVEL-4  520.0000 25.00000
## 5       DEPT. LOG NIVEL-4  543.4000 25.00000
## 6       DEPT. CMP NIVEL-5  650.0000 25.00000
## 7       DEPT. LOG NIVEL-5  669.3863 40.00000
## 8        DEPT. TI NIVEL-5  614.2500 25.00000
## 9         DEPT.RH NIVEL-5  648.7000 38.33333
## 10 DEPT. ATCLIENT NIVEL-6  715.0000 25.00000
## 11      DEPT. CMP NIVEL-6  736.6667 45.00000
## 12      DEPT. LOG NIVEL-6  723.6470 34.83784
## 13       DEPT. TI NIVEL-6  747.5000 45.00000
## 14        DEPT.RH NIVEL-6  735.5833 38.33333
## 15 DEPT. ATCLIENT NIVEL-7  877.5000 34.75000
## 16      DEPT. LOG NIVEL-7  862.1507 35.20408
## 17        DEPT.RH NIVEL-7  845.0000 41.00000
## 18 DEPT. ATCLIENT NIVEL-8  926.2500 38.33333
## 19      DEPT. CMP NIVEL-8  931.7100 35.40000
## 20      DEPT. FIN NIVEL-8  975.0000 38.33333
## 21      DEPT. LOG NIVEL-8  955.2037 35.76923
## 22       DEPT. TI NIVEL-8  942.5000 25.00000
## 23        DEPT.RH NIVEL-8  951.3636 35.90909
## 24 DEPT. ATCLIENT   GER-1 1375.9166 35.00000
## 25      DEPT. CMP   GER-1 1486.6812 35.00000
## 26      DEPT. FIN   GER-1 1636.9167 31.66667
## 27      DEPT. LOG   GER-1 1392.3491 34.67320
## 28      DEPT. MKT   GER-1 1648.9318 35.90909
## 29       DEPT. TI   GER-1 1343.3333 36.11111
## 30        DEPT.RH   GER-1 1423.2007 35.20408
## 31 DEPT. ATCLIENT   GER-2 2191.9900 40.00000
## 32      DEPT. CMP   GER-2 2559.2273 34.81818
## 33      DEPT. FIN   GER-2 2665.0000 35.00000
## 34      DEPT. LOG   GER-2 2379.8074 36.90476
## 35      DEPT. MKT   GER-2 2600.0000 25.00000
## 36       DEPT. TI   GER-2 2778.9125 37.50000
## 37        DEPT.RH   GER-2 2429.3866 34.28571
## 38 DEPT. ATCLIENT   GER-3 3814.2367 38.33333
## 39      DEPT. CMP   GER-3 3480.8830 33.63636
## 40      DEPT. FIN   GER-3 3463.6875 37.50000
## 41      DEPT. LOG   GER-3 3443.1829 33.23529
## 42      DEPT. MKT   GER-3 3672.5000 45.00000
## 43       DEPT. TI   GER-3 3740.7500 41.66667
## 44        DEPT.RH   GER-3 3456.9250 34.23077
## 45 DEPT. ATCLIENT   GER-4 4156.7500 25.00000
## 46      DEPT. CMP   GER-4 4325.8583 38.33333
## 47      DEPT. FIN   GER-4 4376.6667 31.66667
## 48      DEPT. LOG   GER-4 4341.7743 33.57143
## 49      DEPT. MKT   GER-4 4972.5000 25.00000
## 50       DEPT. TI   GER-4 4415.2150 25.00000
## 51        DEPT.RH   GER-4 4657.9000 37.00000
## 52 DEPT. ATCLIENT   DIR-1 5770.3750 35.00000
## 53      DEPT. CMP   DIR-1 5420.2375 30.00000
## 54      DEPT. FIN   DIR-1 5525.0000 35.00000
## 55      DEPT. LOG   DIR-1 5304.0000 31.66667
## 56      DEPT. MKT   DIR-1 5475.8300 45.00000
## 57       DEPT. TI   DIR-1 5475.8300 25.00000
## 58        DEPT.RH   DIR-1 5407.7945 30.45455
## 59 DEPT. ATCLIENT   DIR-6 6085.6250 35.00000
## 60      DEPT. CMP   DIR-6 6574.3017 41.66667
## 61      DEPT. LOG   DIR-6 6617.0000 25.00000
## 62      DEPT. MKT   DIR-6 6834.3050 25.00000
## 63       DEPT. TI   DIR-6 6500.0100 25.00000
## 64        DEPT.RH   DIR-6 6446.6340 33.00000
library(gmodels)
CrossTable(cargos$CLASSE, cargos$CLASSE)
## 
##  
##    Cell Contents
## |-------------------------|
## |                       N |
## | Chi-square contribution |
## |           N / Row Total |
## |           N / Col Total |
## |         N / Table Total |
## |-------------------------|
## 
##  
## Total Observations in Table:  1570 
## 
##  
##               | cargos$CLASSE 
## cargos$CLASSE |   NIVEL-2 |   NIVEL-3 |   NIVEL-4 |   NIVEL-5 |   NIVEL-6 |   NIVEL-7 |   NIVEL-8 |     GER-1 |     GER-2 |     GER-3 |     GER-4 |     DIR-1 |     DIR-6 | Row Total | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##       NIVEL-2 |         9 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         9 | 
##               |  1552.052 |     0.006 |     0.023 |     0.075 |     1.124 |     1.049 |     0.791 |     3.795 |     1.003 |     0.625 |     0.224 |     0.138 |     0.097 |           | 
##               |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.006 | 
##               |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
##               |     0.006 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##       NIVEL-3 |         0 |         1 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         1 | 
##               |     0.006 |  1568.001 |     0.003 |     0.008 |     0.125 |     0.117 |     0.088 |     0.422 |     0.111 |     0.069 |     0.025 |     0.015 |     0.011 |           | 
##               |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.001 | 
##               |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
##               |     0.000 |     0.001 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##       NIVEL-4 |         0 |         0 |         4 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         4 | 
##               |     0.023 |     0.003 |  1562.010 |     0.033 |     0.499 |     0.466 |     0.352 |     1.687 |     0.446 |     0.278 |     0.099 |     0.061 |     0.043 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.003 | 
##               |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.003 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##       NIVEL-5 |         0 |         0 |         0 |        13 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |        13 | 
##               |     0.075 |     0.008 |     0.033 |  1544.108 |     1.623 |     1.515 |     1.143 |     5.482 |     1.449 |     0.903 |     0.323 |     0.199 |     0.141 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.008 | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.008 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##       NIVEL-6 |         0 |         0 |         0 |         0 |       196 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |       196 | 
##               |     1.124 |     0.125 |     0.499 |     1.623 |  1202.469 |    22.846 |    17.228 |    82.645 |    21.847 |    13.608 |     4.869 |     2.996 |     2.122 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.125 | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.125 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##       NIVEL-7 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |       183 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |       183 | 
##               |     1.049 |     0.117 |     0.466 |     1.515 |    22.846 |  1225.331 |    16.085 |    77.163 |    20.398 |    12.705 |     4.546 |     2.797 |     1.982 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.117 | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.117 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##       NIVEL-8 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |       138 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |       138 | 
##               |     0.791 |     0.088 |     0.352 |     1.143 |    17.228 |    16.085 |  1306.130 |    58.189 |    15.382 |     9.581 |     3.428 |     2.110 |     1.494 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.088 | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.088 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##         GER-1 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |       662 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |       662 | 
##               |     3.795 |     0.422 |     1.687 |     5.482 |    82.645 |    77.163 |    58.189 |   525.136 |    73.790 |    45.961 |    16.445 |    10.120 |     7.168 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.422 | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.422 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
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##               |     1.003 |     0.111 |     0.446 |     1.449 |    21.847 |    20.398 |    15.382 |    73.790 |  1239.506 |    12.150 |     4.347 |     2.675 |     1.895 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.111 | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.111 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
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##               |     0.625 |     0.069 |     0.278 |     0.903 |    13.608 |    12.705 |     9.581 |    45.961 |    12.150 |  1359.568 |     2.708 |     1.666 |     1.180 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.069 | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.069 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##         GER-4 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |         0 |        39 |         0 |         0 |        39 | 
##               |     0.224 |     0.025 |     0.099 |     0.323 |     4.869 |     4.546 |     3.428 |    16.445 |     4.347 |     2.708 |  1492.969 |     0.596 |     0.422 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.025 | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.025 |     0.000 |     0.000 |           | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
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##               |     0.138 |     0.015 |     0.061 |     0.199 |     2.996 |     2.797 |     2.110 |    10.120 |     2.675 |     1.666 |     0.596 |  1522.367 |     0.260 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.015 | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |           | 
##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.015 |     0.000 |           | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
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##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.011 | 
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##               |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.011 |           | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##  Column Total |         9 |         1 |         4 |        13 |       196 |       183 |       138 |       662 |       175 |       109 |        39 |        24 |        17 |      1570 | 
##               |     0.006 |     0.001 |     0.003 |     0.008 |     0.125 |     0.117 |     0.088 |     0.422 |     0.111 |     0.069 |     0.025 |     0.015 |     0.011 |           | 
## --------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
## 
##

13 Pacotes instalados e carregados

installed.packages()[names(sessionInfo()$otherPkgs), "Version"]
##  gmodels    dplyr 
## "2.16.2"  "0.4.3"