Avaliação II - Individual estatistica

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GABARITO | Avaliação II - Individual (Cod.:957561)
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Prova 80047802
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 7/3
Nota 7,00
A amostragem é uma etapa de grande importância no delineamento da pesquisa, capaz de determinar 
a validade dos dados obtidos. Sua ideia básica refere-se “à coleta de dados relativos a alguns 
elementos da população e a sua análise, que pode proporcionar informações relevantes sobre toda a 
população”.
Por exemplo: em uma linha de produção de remédios, a cada dez cartelas produzidas, é retirada uma 
para pertencer a uma amostra da produção diária. 
Fonte: MATTAR, F. Pesquisa de marketing. São Paulo: Atlas, 1996. p. 128.
Com base nas informações e no exemplo apresentado, selecione a alternativa que descreve melhor o 
tipo de amostragem utilizado no exemplo:
A Amostragem por conglomerado.
B Amostragem sistemática.
C Amostragem por conveniência.
D Amostragem multietapas.
O planejamento amostral de uma pesquisa estabelece tanto o tamanho quanto a técnica de seleção dos 
elementos do estudo. Constitui um pilar essencial na construção do projeto, sendo que questões 
associadas a ele têm potencial para afetar negativamente a análise final dos dados e a interpretação 
dos resultados. Um planejamento amostral adequado requer tanto um entendimento fundamental da 
estatística envolvida no estudo quanto um conhecimento profundo do problema em análise.
Fonte: adaptado de: MIOT, H. A. Tamanho da amostra em estudos clínicos e experimentais. Jornal 
Vascular Brasileiro, v. 10, p. 275-278, 2011. Disponível em: 
https://www.scielo.br/j/jvb/a/Dxg84WBMPnNrVcpKMXyVfHd/. Acesso em: 18 jan. 2024.
Com base no texto e nos fatores que podem influenciar a determinação de uma amostra, escolha a 
alternativa correta:
A A existência imperativa de comparação entre grupos.
B O tamanho do efeito.
C Os abandonos ou dropouts da pesquisa.
D O poder estatístico do teste.
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Testes de hipótese consistem, essencialmente, em métodos por meio dos quais medidas de tendência 
central e de dispersão entre duas amostras são comparadas, para testar a hipótese do investigador. Os 
parâmetros geralmente seguidos no processo de testes da hipótese são: tipo de distribuição de dados 
do estudo; nível se significância estatística.
Fonte: SUCHMACHER, M.; GELLER, M. Bioestatística Passo a Passo. Rio de Janeiro: Thieme 
Brazil, 2019. E-book.
Com base no texto e nos parâmetros de testes de hipótese, analise as afirmativas a seguir:
I. O valor de 0,05 é o nível de significância estatística usual empregado.
II. O uso de testes paramétricos permite a rejeição da hipótese nula mais segura.
III. Os testes não paramétricos são estatisticamente mais fortes e robustos que os paramétricos.
IV. A distribuição normal, conhecida como distribuição gaussiana, é uma curva assimétrica em torno 
do seu ponto médio.
É correto o que se afirma em:
A I, II, III e IV.
B I e II, apenas.
C I, II e III, apenas.
D III e IV, apenas.
O tamanho do efeito é uma medida descritiva que permite a discussão dos resultados em termos de 
magnitude do efeito da intervenção ou do fator de estudo, sendo recomendado que este valor seja 
reportado e interpretado pelos pesquisadores em seus artigos científicos. Analisados em conjunto, o 
tamanho do efeito e a significância estatística permitem que a significância real seja avaliada sem um 
possível efeito enganoso do tamanho amostral.
Fonte: FLÓRIO, F. M. et al. Tamanho do efeito em estudos observacionais na área de Saúde Bucal 
Coletiva: importância, cálculo e interpretação. Ciência & Saúde Coletiva, v. 28, p. 599-608, 2023. 
Disponível em: https://www.scielo.br/j/csc/a/kxC9VXhRW9TCcX6pNsSf4xw/?lang=pt. Acesso em: 
18 jan. 2024.
Com base no trecho e no tamanho do efeito, analise as afirmativas a seguir:
I. A significância alta implica, necessariamente, termos um tamanho de efeito alto.
II. A confiança que podemos ter no resultado é maior quanto maior o tamanho do efeito.
III. O tamanho do efeito refere-se à probabilidade de a diferença ser provocada por mero acaso.
IV. O tamanho do efeito refere-se à probabilidade de a diferença ser provocada pelo tratamento.
É correto o que se afirma em:
A II, III e IV, apenas.
B I, II e III, apenas.
C II e IV, apenas.
D I e II, apenas.
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Em um teste de comparação entre médias populacionais, um valor de p maior que 0,05 não evidencia 
que μ1 e μ2 são iguais ou que as populações são homogêneas entre si em algum sentido. Um valor p 
maior que o nível de significância estabelecido simplesmente indica que não rejeitamos a 
possibilidade de a hipótese nula ser verdadeira. Por exemplo: um pesquisador que deseja avaliar uma 
dieta e, para isso, utilizou um grupo de indivíduos eutróficos e um grupo de indivíduos com 
obesidade, com o intuito de identificar quem mais se beneficiou no antes e depois da dieta.
Fonte: adaptado de ALDERSON, P. Absence of evidence is not evidence of absence. BMJ, v. 328, n. 
7438, p. 476-477, 2004. Disponível em: https://www.bmj.com/content/328/7438/476. Acesso em: 18 
jan. 2024.
Com base nas informações apresentadas e no exemplo citado, avalie as afirmativas a seguir:
I. Nesse caso, deve-se usar o teste t para amostras pareadas.
II. Nesse caso, deve-se utilizar o teste t para amostras independentes.
III. Nesse caso, como a variável peso é categórica, os dados não podem ser avaliados via teste t.
IV. Nesse caso, a variável peso é uma variável numérica, o que é um pressuposto favorável para a 
análise paramétrica.
É correto o que se afirma em:
A I, II e III, apenas.
B III e IV, apenas.
C II e IV, apenas.
D II e III, apenas.
Consistência ou não consistência de dados do estudo com padrão de distribuição normal determinarão 
qual poderá ser o teste estatístico mais adequado para determinar p, ou se p < alfa. Estes testes são 
representados por dois grupos principais: paramétricos (compatíveis com uma distribuição normal) e 
não paramétricos (compatíveis com uma distribuição não normal).
Fonte: SUCHMACHER, M.; GELLER, M. Bioestatística passo a passo. 2. ed. Rio de Janeiro: 
Thieme Revinter, 2019. p. 97. 
Com base no excerto e nos testes estatísticos paramétricos e não paramétricos, assinale a alternativa 
correta:
A Os métodos não paramétricos podem, frequentemente, ser aplicados a variáveis qualitativas,
diferentemente dos métodos paramétricos.
B O teste de Mann-Whitney é indicado para comparar dois grupos pareados. 
C Os testes não paramétricos são tão eficientes quanto os testes paramétricos.
D A correlação de Spearman é utilizada em dados normalmente distribuídos, enquanto a correlação
de Pearson é não paramétrica.
Os testes de hipóteses têm grande importância para o estudo da comparação de dois grupos, porém, 
normalmente, eles fornecem informações limitadas, como aceita-se ou rejeita-se a hipótese nula.
O tamanho de efeito pode ser definido como o grau em que o fenômeno está presente na população. 
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Fonte: adaptado de: CONBOY, J. E. Algumas medidas típicas univariadas da magnitude do efeito. 
Análise Psicológica, Portugal, v. 21, n. 2, p. 145-158, 2003. Disponível em: 
http://publicacoes.ispa.pt/index.php/ap/article/view/29. Acesso em: 23 jan. 2024.
Com base no texto e nas informações obtidas, julgue os itens a seguir:
I. A direção do teste nunca pode influenciar no tamanho do efeito.
II. O tamanho amostral influencia o impacto sobre a determinação da amostra.
III. A correlação de quanto maior é o efeito da nova intervenção no desfecho, menor é o tamanho 
amostral necessário para comprová-lo.
É correto o que se afirma em:
A I e II, apenas.
B II e III, apenas.
C III, apenas.
D I, II e III.
O conhecimento da forma da distribuição de probabilidade de uma variável aleatóriaé útil e, às vezes, 
essencial em problemas estatísticos. Uma vez que a forma da distribuição esteja determinada é 
possível estimar seus parâmetros, construir intervalos de confiança e testar hipóteses. Uma 
distribuição de probabilidade pode ser caracterizada de diversas formas: pela sua função densidade, 
pela sua função característica, pela sua função geradora de momentos, pelo conjunto de seus 
momentos.
Fonte: PINO, F. A. A questão da não normalidade: uma revisão. Revista de Economia Agrícola, v. 
61, n. 2, p. 17-33, 2014. Disponível em: http://www.iea.sp.gov.br/ftpiea/publicar/rea2014-2/rea2-
22014.pdf. Acesso em: 22 fev. 2024.
Com base no excerto e considerando os testes não paramétricos, é correto afirmar:
A É utilizado quando são mais eficientes que os paramétricos, para um mesmo tamanho de
amostra, para rejeitar a hipótese nula.
B É utilizado quando as variáveis de estudo não possuem distribuição “normal”.
C É utilizado na distribuição de probabilidades da estatística, cujo teste pressupõe uma forma
particular das distribuições populacionais.
D É utilizado quando se tem variável quantitativa e se busca o modelo normal de distribuição.
O cálculo amostral, realizado para a comparação de subgrupos (mediante testes de hipóteses) em uma 
amostra, varia de acordo com a seleção do teste estatístico, as disparidades entre os grupos e a 
disposição do pesquisador para identificar diferenças que possam não ser reais (erro tipo I) ou, 
inversamente, a probabilidade de não perceber diferenças genuínas entre os subgrupos (erro tipo II).
Fonte: adaptado de MIOT, H. A. Tamanho da amostra em estudos clínicos e experimentais. Jornal 
Vascular Brasileiro, [s. l.], v. 10, p. 275-278, 2011. Disponível em: 
https://www.scielo.br/j/jvb/a/Dxg84WBMPnNrVcpKMXyVfHd/. Acesso em: 23 jan. 2023.
Com base no texto, analise as afirmativas a seguir:
I. O cálculo amostral garante a análise probabilística.
II. O teorema do limite central é utilizado para encontrar o número de amostragem ideal.
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http://www.iea.sp.gov.br/ftpiea/publicar/rea2014-2/rea2-22014.pdf
http://www.iea.sp.gov.br/ftpiea/publicar/rea2014-2/rea2-22014.pdf
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III. A suficiência amostral deve ser entendida como parte importante do planejamento metodológico 
do estudo, porém não primordial.
IV. O cálculo amostral para estudos que envolvam a estimativa da correlação linear entre duas 
variáveis quantitativas depende, exclusivamente, do coeficiente de correlação linear.
É correto o que se afirma em:
A I, II e IV, apenas.
B I, II, III e IV.
C III e IV, apenas.
D I e II, apenas.
O tamanho do efeito é uma medida descritiva que permite a discussão dos resultados em termos de 
magnitude do efeito da intervenção ou do fator de estudo, sendo recomendado que este valor seja 
reportado e interpretado pelos pesquisadores em seus artigos científicos. Analisados em conjunto, o 
tamanho do efeito e a significância estatística permitem que a significância real seja avaliada sem um 
possível efeito enganoso do tamanho amostral.
Fonte: FLÓRIO, F. M. et al. Tamanho do efeito em estudos observacionais na área de Saúde Bucal 
Coletiva: importância, cálculo e interpretação. Ciência & Saúde Coletiva, v. 28, p. 599-608, 2023. 
Disponível em: https://www.scielo.br/j/csc/a/kxC9VXhRW9TCcX6pNsSf4xw/?lang=pt. Acesso em: 
18 jan. 2024.
Com base no trecho e nas razões pelas quais se deve relatar o tamanho do efeito, analise as 
afirmativas a seguir:
I. A interpretação acerca de um resultado significativo pode ficar comprometida sem uma estimativa 
de tamanho.
II. As outras variáveis ¿¿permanecem constantes; um tamanho de efeito maior produz um nível de 
confiança mais alto.
III. A existência de vários tipos de medidas de tamanho do efeito estão relacionadas aos diferentes 
tipos de testes estatísticos realizados.
IV. O tamanho do efeito é uma informação que complementa o p-valor, mas não é tão relevante, pois 
o p-valor, por si só, informa a direção e o tamanho de um efeito.
É correto o que se afirma em:
A I, II e III, apenas.
B II, III e IV, apenas.
C II e III, apenas.
D III e IV, apenas.
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