Histogramas são usados para mostrar a frequência com que uma variável ocorre. Isto é muito interessante para mostrar qual a distribuição dos seus dados e podemos apresentar em forma de frequência absoluta, relativa, percentual e acumulada. Para exemplificar este tipo gráfico, vamos utilizar os dados de inventário de uma propriedade fictícia na Amazônia. Estes dados são meramente ilustrativos e não tem valor real. O objetivo aqui é apresentar algumas particularidades da construção de gráficos de barras no R e facilitar a vida de quem quer abandonar os gráficos do Excel.

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O heatmap é um gráfico muito útil para identificar padrões, principalmente quando temos muitas variáveis no gráfico. Essencialmente o heatmap necessita de 3 variáveis: uma variável resposta e duas outras variáveis para compor os eixos x e y. Não há restrição quanto ao tipo de variável, qualquer uma delas podem ser quantitativa ou qualitativa. Talvez esse seja o trunfo do heatmap, essa flexibilidade quanto a natureza das variáveis nos permite utilizá-lo em diversos momentos e substituir gráficos mais tradicionais quando eles não dão conta do recado.

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Este é o segundo post de uma série que estou fazendo sobre tipos de gráficos. Falamos um pouco sobre o boxplot e agora vamos ao gráfico de barras. Gráficos de barras são muito úteis para podermos comparar fatores. Quando estão um ao lado do outro a comparação é feita rapidamente, já que as barras dão a noção de escala. Normalmente as barras informam um resumo (i. e. média, soma ou contagem), mas podemos ainda adicionar uma barra de erro ou desvio e deixar o gráfico mais detalhado.

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Nossos dados merecem ser apresentados de forma clara, atraente e inspiradora. Não há nada mais frustrante que dar duro no campo para coletar os dados e depois apresentá-los numa simples tabela de resumos. Podemos e devemos fazer mais, certo? Vou começar agora uma série de posts sobre tipos de gráficos. Como disse no primeiro post desse blog, minha intenção é documentar os scripts que escrevi durante a graduação, portanto os gráficos que vou apresentar se resumem aos que tive de fazer por conta de alguma demanda específica.

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A ideia central desse post é bem simples: dados bem organizados valem a pena e economizam seu tempo! Em minha primeira iniciação científica (quando comecei a trabalhar com o R), propus um experimento para avaliar a eficiência de 2 inseticidas para o controle de uma praga que ataca mudas de eucalipto (Cegatta and Villegas 2013). Eu estava no primeiro ano da faculdade, sabia muito pouco de Excel e nada de R.

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