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App_calculadora_amostral_proposta1.R
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App_calculadora_amostral_proposta1.R
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library(shiny)
library(shinyjs)
# Define UI for application that draws a histogram
ui = tagList(
shinyjs::useShinyjs(),
navbarPage(
# theme = "cerulean", # <--- To use a theme, uncomment this
"Calculadora Amostral",
tabPanel("Amostragem Aleatória Simples",
sidebarPanel(
#fileInput("file", "File input:"),
numericInput(inputId = "N",
label = "Tamanho da população:",
value = 2000),
sliderInput("nc", "Nível de confiança %:", min = 90, max = 99, value = 95,
step = 0.5),
br(),
radioButtons("checkbox", "Selecione o tipo",
c("Proporção amostral" = "propamostra",
"Média amostral" = "medamostra")),
numericInput(inputId = "me2",
label = "Margem de erro (unidade de medida da variável):",
value = 2),
numericInput(inputId = "S",
label = "Estimativa do desvio-padrão da variável:",
value = 12, min=0),
a(id = "toggleAdvanced2", "Mostre-me as fórmulas"),
hidden(
div(id = "advanced2",
helpText ("N é o tamanho da população"),
helpText ("d é o erro amostral ou a margem de erro"),
helpText ("z é o percentil da distribuição normal correspondente ao nível de confiança fixado"),
h4("Média amostral"),
helpText ("S é o desvio-padrão populacional da variável de pesquisa. Quando não se tem a informação prévia sobre S a partir de outros estudos, estima-se pelo desvio padrão amostral de uma amostra piloto"),
withMathJax(),
helpText('O tamanho da amostra é obtido por'),
helpText('$$n=\\frac{n_0*N}{(N+n_0)}$$'),
helpText('$$n_0=\\frac{z^2}{d^2}*S^2$$')
)
),
sliderInput("p", "Percentual Estimado da população %:", min = 1, max = 100, value = 50,
step = 1),
sliderInput("me1", "Margem de erro %:", min = 0, max = 100, value = 3,
step = 1),
a(id = "toggleAdvanced", "Mostre-me as fórmulas"),
hidden(
div(id = "advanced1",
helpText ("N é o tamanho da população"),
helpText ("d é o erro amostral ou a margem de erro"),
helpText ("z é o percentil da distribuição normal correspondente ao nível de confiança fixado"),
h4("Proporção amostral"),
helpText ("P é a proporção de elementos na população com a característica de interesse. Quando não se tem a informação prévia sobre P utiliza-se P=0.50"),
withMathJax(),
helpText('O tamanho da amostra é obtido por'),
helpText('$$n=\\frac{n_0*N}{(N+n_0)}$$'),
helpText('$$n_0=\\frac{z^2}{d^2}*\\frac{N}{(N-1)}*P(1-P)$$')
)
)
),
#Fim da barra lateral da aba amostragem aleatória simples
#Inicio dos paineis da aba amostragem aleatória simples
mainPanel(
tabsetPanel(
tabPanel("Calculadora Amostral",
h2("Amostra Aleatória Simples"),
tableOutput("table"),
h4("Resultado"),
verbatimTextOutput("txtout"),
h4("Sorteando a amostra para você"),
h5("Sem reposição"),
verbatimTextOutput("txtout1"),
h6("Como referenciar esta página"),
h6("Alcoforado, L.F, Ross, S.D., Moraes, J.R.,outros colaboradores, Calculadora Amostral R-shiny. Disponível em <http://www.estatisticacomr.uff.br>. Acesso em [data]")
)
)
)
),
#fim dos paineis da aba amostragem aleatória simples
#Inicio dos paineis da aba amostragem estratificada
tabPanel("Amostragem Estratificada", "Estamos construindo para você! Aguarde!"),
#fim dos paineis da aba amostragem estratificada
#Inicio dos paineis da aba amostragem sistemática
tabPanel("Amostragem Sistemática", "Estamos construindo para você! Aguarde!"),
tabPanel("Glossário", "Estamos construindo para você! Aguarde!")
)
#fim dos paineis da aba amostragem sistemática
)
# Define server logic required to draw a histogram
server = function(input, output) {
onclick("toggleAdvanced", toggle(id = "advanced1", anim = TRUE))
onclick("toggleAdvanced2", toggle(id = "advanced2", anim = TRUE))
observe({
toggle(id = "S", condition = input$checkbox=="medamostra")
toggle(id = "me2", condition = input$checkbox=="medamostra")
toggle(id = "p", condition = input$checkbox=="propamostra")
toggle(id = "me1", condition = input$checkbox=="propamostra")
toggle(id= "toggleAdvanced", condition = input$checkbox=="propamostra")
toggle(id = "toggleAdvanced2", condition = input$checkbox=="medamostra")
})
output$txtout <- renderText({
z=qnorm(1-(1-input$nc/100)/2)
n=ceiling(input$N*(input$p/100*(1-input$p/100))*z^2/((z^2)*(input$p/100*(1-input$p/100))+((input$me1/100)^2)*(input$N-1)))
paste(c("Selecione uma amostra de tamanho:"), n, sep = " ")
})
output$txtout1 <- renderText({
z=qnorm(1-(1-input$nc/100)/2)
n=ceiling(input$N*(input$p/100*(1-input$p/100))*z^2/((z^2)*(input$p/100*(1-input$p/100))+((input$me1/100)^2)*(input$N-1)))
x=sample(1:input$N,size=n)
paste(sort(x))
})
output$txtout2 <- renderText({
z=qnorm(1-(1-input$nc/100)/2)
n0=(z^2*input$S^2)/input$me2^2
n=ceiling(input$N*n0/(n0+input$N))
paste(c("Selecione uma amostra de tamanho:"), n, sep = " ")
})
output$txtout3 <- renderText({
z=qnorm(1-(1-input$nc/100)/2)
n0=(z^2*input$S^2)/input$me2^2
n=ceiling(input$N*n0/(n0+input$N))
x=sample(1:input$N,size=n)
paste(sort(x))
})
output$table <- renderTable({
tabela1=data.frame(Entrada=c("Tamanho da população",
"Nível de Confiança %", "Margem de Erro %", "Proporção estimada %"),
Valor=c(input$N,input$nc,input$me1, input$p))
})
output$table2 <- renderTable({
tabela2=data.frame(Entrada=c("Tamanho da população",
"Nível de Confiança %", "Margem de Erro", "Desvio-padrão estimado"),
Valor=c(input$N,input$nc,input$me2, input$S))
})
}
shinyApp(ui=ui,server = server)