Analisando sexualidade e gênero do alunado

Hands-on na base de dados do PET

Artur Damião

Programa de Educação Tutorial - Ciências Sociais

22 de janeiro de 2025

Prêambulo

Breve conxtetualização

  • O conteúdo destes slides foram preparados a partir da comunicação de pesquisa das colegas petianas Ingrid Silva Sjobom; Maria Luiza Monteiro Vicente; Laura Farah Feitoza para o SIICUSP de 2023. Questões:

  1. Por meio dos dados do PET, como abordar teoricamente o binarismo de gênero e a heterosexualidade compulsória no curso de Ciências Sociais?

  2. Como explicar o aumento no número aumento de pessoas que fogem da matriz heterossexual e da monossexualidade?

Diagrama baseado no SIICUSP (2023)

Reprodutibilidade

  • Eu não tenho acúmulo teórico para discutir as questões postas pelas colegas, tampouco subsídio o suficiente para conduzir uma discussão. Meu objetivo será contribuir para a reprodução do estudo das colegas, e o seu conseguinte aprofundamento.

  • A reprodutibilidade exige que pesquisadores compartilhem métodos, dados e códigos, promovendo a transparência no processo do fazer científico.

  • A reprodutibilidade facilita o compartilhamento de conhecimentos e métodos entre cientistas e a sociedade

  • Sem reprodutibilidade, os resultados podem ser considerados espúrios ou irrelevantes.

Mão na massa

Preparação

Criar uma conta nos seguintes serviços:

  1. Posit Cloud -> New Project -> New RStudio Project

  2. GitHub

  • Vamos criar um projeto no RStudio “virtual”. Demora um pouco para carregar no início.

Criaremos um novo Script (documento que termina com .R).

Ou, alternativamente, usamos o atalho CTRL+ALT+SHIFT+N

Carregando as bibliotecas

  1. Instalar bibliotecas

install.packages("nome da biblioteca")

install.packages(c("curl", "googledrive","tidyverse",
                   "haven", "googlesheets4", "flextable"))
  1. Carregar as bibliotecas
# Carregando as bibliotecas
library("curl")
library("googledrive")
library("tidyverse")
library("haven") # para ler arquivos .sav
library("googlesheets4")
library("flextable")

Bibliotecas são como as extensões do Google Docs. Elas permitem novas funcionalidades e otimizam nosso código/análise.

Lendo os arquivos

Há muitas formas de ler arquivos no R.

  • Direto de uma Google Sheet, com a função read_sheet
url <- "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lbLgsoh1dFUEB3nr42g9BdmNbCPvA1LNew8dTocNT-I/edit?usp=sharing"

df_raw <- googlesheets4::read_sheet(url)
  • Direto do diretório de trabalho, localizando o documento
df_raw <- readxl::read_excel("../dados/bd_2006_2018.xlsx")

Neste caso, o arquivo que contém os dados se chama bd_2006_2018.xlsx e está na pasta “dados”. A função read_excel, do pacote readxl, lê arquivos que terminam com .xlsx, .xls e outros.

Para ler um arquivo .csv, por exemplo, teríamos de usar a função readr::read_csv2().

No nosso caso, utilizaremos o seguinte código:

# URL do arquivo no GitHub
url <- "https://raw.githubusercontent.com/arturdamiao/pet-cs-gender/master/dados/BANCO_PONDERADO_COMPLETO%20(2006-2019).sav"

# Ler o arquivo diretamente da URL
df_raw <- haven::read_sav(curl::curl(url))

Nomeamos o objeto que “salva” nossa base de dados como df_raw. E o que isso significa?

São algumas convenções utilizadas na área de dados. DF vem de dataframe, ou seja, “quadro de dados”. Raw é a tradução livre para “cru”.

Isso pois nossos dados ainda estão crus, ou seja, brutos.

Organizando a base de dados

Selecionando variáveis

Inicialmente, vamos selecionar quais são as variáveis de interesse que vamos trabalhar. São elas:

  1. Ano de ingresso;
  2. Sexo;
  3. Idade;
  4. Cor;
  5. Orientação sexual.
df <- df_raw |> 
  dplyr::select(
    c("ANO_INGRESSO", "P1.sexo", "P2.idade",
           "P3.cor", "P32.orsex")
    )

Para vermos o que foi feito, podemos executar o seguinte código:

View(df)

A tabela

ANO_INGRESSO P1.sexo P2.idade P3.cor P32.orsex
2017 1 22 1 3
2017 1 21 1 2
2017 1 23 3 2
2017 1 18 1 2
2017 1 49 1 2
2017 1 19 2 1
2017 1 19 1 1
2017 2 18 2 3
2017 1 21 2 9
2017 1 21 3 2

Modificando o nome das colunas

  • Agora que já temos uma base de dados mais concisa, vamos modificar o nome das colunas para facilitar o acesso e leitura do código.

  • Para acessar uma coluna da base, utilizamos: df$P32.orsex

Onde:

  1. df é a nossa base de dados;
  2. $ é o símbolo que nos utilizamos para navegar “dentro” da base.

Se apertarmos TAB no nosso teclado, conseguimos ver as colunas disponíveis.

Para modificar o nome das colunas, utilizando a função rename do pacote dplyr

df <- df |> 
  dplyr::rename(
    ano = ANO_INGRESSO,
    sexo = P1.sexo,
    idade = P2.idade,
    cor = P3.cor,
    orsex = P32.orsex
  )

Com isso, vemos que os nomes agora estão diferentes.

Modificando o tipo das variáveis

Agora que temos as colunas nomeadas como gostaríamos, vamos modificar o tipo de variáveis.

df <- df |> 
  dplyr::mutate(
    sexo = case_when(
      sexo == 1 ~ "Masculino",
      TRUE ~ "Feminino"
    ),
    cor = factor(cor, levels = c(1, 2, 3, 4, 5),
                 labels = c("Branca", "Preta", "Parda", "Amarela", "Indígena")),
    orsex = factor(orsex, levels = c(1, 2, 3, 4),
                 labels = c("somente homens", "somente mulheres", "ambos", "outros"))
  )

Tipos de variáveis

Tipo Descrição
int Número inteiro, sem casas decimais.
float Número de ponto flutuante, usado para representar valores decimais.
double Similar ao float, mas com maior precisão para números decimais.
char Representa um único caractere, como ‘A’ ou ‘9’.
string Conjunto de caracteres, usado para representar texto.
bool Tipo booleano, que pode ser true (verdadeiro) ou false (falso).
number Representa qualquer valor numérico (inteiro ou decimal).

Removendo NAs

  • NA significa, geralmente, Not Available. Podem ser linhas vazias, por exemplo.

Para remover valores indesejados, utilizamos a função filter()do pacote dplyr.

df <- df |>
  dplyr::filter(
    !is.na(cor)
  )

Estatística descritiva básica

Distribuição de variáveis categóricas

Sexo

df |> count(sexo) |> 
  mutate(perc = n / sum(n) * 100) |> 
  print()
# A tibble: 2 × 3
  sexo          n  perc
  <chr>     <int> <dbl>
1 Feminino    952  43.3
2 Masculino  1248  56.7

Cor

df |> count(cor) |> 
  mutate(perc = n / sum(n) * 100) |> 
  print()
# A tibble: 5 × 3
  cor          n   perc
  <fct>    <int>  <dbl>
1 Branca    1677 76.2  
2 Preta       93  4.23 
3 Parda      342 15.5  
4 Amarela     81  3.68 
5 Indígena     7  0.318

Orientação Sexual

df |> count(orsex) |> 
  mutate(perc = n / sum(n) * 100) |> 
  print()
# A tibble: 5 × 3
  orsex                n  perc
  <fct>            <int> <dbl>
1 somente homens     212  9.64
2 somente mulheres   305 13.9 
3 ambos              190  8.64
4 outros              22  1   
5 <NA>              1471 66.9

Tabelas Cruzadas

  • Ok, vimos como tirar a porcentagem dos valores. Mas, e se quiseremos algo mais atraente?

Podemos utilizar o código abaixo, junto da função flextable() do pacote flextable.

df |> count(sexo, cor) |> 
  mutate(
    porcentagem = paste0(round((n / sum(n)) * 100, 1), "%")) |> 
  flextable::flextable() |> 
  set_caption(" Tabela cruzada de Sexo por Cor") |> 
  add_footer_lines("Elaborado por Artur Damião (2025), a partir dos dados do PET") |> 
  font(fontname = "Modern", part = "all")|>
  fontsize(size = 16, part = "all") |> 
  align(align = "left", part = "all")

Resultado:

Sexo

sexo

cor

n

porcentagem

Feminino

Branca

742

33.7%

Feminino

Preta

34

1.5%

Feminino

Parda

138

6.3%

Feminino

Amarela

37

1.7%

Feminino

Indígena

1

0%

Masculino

Branca

935

42.5%

Masculino

Preta

59

2.7%

Masculino

Parda

204

9.3%

Masculino

Amarela

44

2%

Masculino

Indígena

6

0.3%

Elaborado por Artur Damião (2025), a partir dos dados do PET

Sexo e Orientação Sexual

Sexo

Orientação Sexual

Frequência

Porcentagem

Feminino

somente homens

155

7%

Feminino

somente mulheres

34

1.5%

Feminino

ambos

135

6.1%

Feminino

outros

11

0.5%

Feminino

617

28%

Masculino

somente homens

57

2.6%

Masculino

somente mulheres

271

12.3%

Masculino

ambos

55

2.5%

Masculino

outros

11

0.5%

Masculino

854

38.8%

Elaborado por Artur Damião (2025), a partir dos dados do PET

Ambas as tabelas foram feitas com o pacote flextable() que, como podemos ver, é altamente customizável.

Visualização gráfica

Para fazermos gráficos, temos o pacote ggplot2.

df |> 
  count(ano, sexo) |> 
  group_by(ano) |> 
  mutate(perc = n / sum(n) * 100) |> 
  ggplot(aes(x = factor(ano), y = perc, color = sexo, group = sexo)) +
  geom_line(size = 1.1) +
  geom_point() +
  labs(title = "Variação da Distribuição de Sexo ao Longo dos Anos",
       subtitle = "(2006-2017)",
       caption = "Elaborado por Artur Damião (2025), a partir dos dados do PET",
       x = "Ano", 
       y = "Porcentagem (%)",
       color = "Sexo") +
  theme_classic()

Ano e orientação sexual

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(viridis)  # Paleta de cores colorblind

df |> 
  filter(!is.na(orsex) & orsex != "outros") |> 
  count(ano, orsex) |> 
  group_by(ano) |> 
  mutate(perc = n / sum(n) * 100) |> 
  ggplot(aes(x = factor(ano), y = perc, color = orsex, group = orsex)) +
  
  # Linhas e pontos personalizados
  geom_line(size = 1.2, alpha = 0.8) +  
  geom_point(size = 3, shape = 21, fill = "white", stroke = 1.2) +
  
  # Adicionando labels diretos nos pontos finais das linhas
  geom_text(aes(label = paste0(round(perc, 1), "%")), 
            data = . %>% filter(ano == max(ano)), 
            hjust = -0.1, size = 5, fontface = "bold") +

  # Paleta de cores daltônica
  scale_color_viridis_d(option = "plasma", end = 0.9) +
  
  # Títulos e eixos
  labs(
    title = "Variação da Distribuição de Orientação Sexual ao Longo dos Anos",
    subtitle = "(2014-2017)",
    caption = "Elaborado por Artur Damião (2025), a partir dos dados do PET",
    x = "Ano", 
    y = "Porcentagem (%)",
    color = "Orientação Sexual"
  ) +

  # Tema customizado
  theme_classic(base_size = 16) +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 20, hjust = 0.5),
    plot.subtitle = element_text(size = 16, hjust = 0.5, color = "gray30"),
    axis.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
    axis.text = element_text(size = 14),
    legend.title = element_text(face = "bold"),
    legend.position = "top",
    panel.grid.major.y = element_line(color = "gray80", linetype = "dashed")
  )

```

Por enquanto é isso.

Qualquer coisa, estou à disposição.