Avaliação II - Individual

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GABARITO | Avaliação II - Individual (Cod.:957561)
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Prova 79421280
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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. 
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 III, apenas.
B II e III, apenas.
C I, II e III.
D I e II, apenas.
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A escolha do método adequado para comparar médias exige, que se leve em consideração tanto o 
nível de significância como o poder do teste. O nível de significância de um teste é a probabilidade de 
rejeitar a hipótese de que as médias são iguais, quando esta hipótese é, na realidade, verdadeira. Já o 
poder do teste é a probabilidade de rejeitar a hipótese de que as médias são iguais quando esta 
hipótese é, na realidade, falsa.
Fonte: OLIVEIRA, A. F.G. Testes estatísticos para comparação de médias. Revista Eletrônica 
Nutritime, [s. l.], v. 5, n. 6, p. 777-788, 2008. Disponível em: https://www.nutritime.com.br/wp-
content/uploads/2020/02/Artigo-076.pdf. Acesso em: 23 jan. 2024.
Com base no texto e no poder estatístico, analise as afirmativas a seguir:
I. A correlação de quanto maior o poder estatístico, menor o tamanho da amostra .
II. À medida que o poder estatístico aumenta, as chances de um falso-positivo (erro tipo I) ocorrer 
diminuem.
III. O poder de um teste estatístico é a probabilidade de se tomar uma decisão correta e rejeitar a 
hipótese nula, se ela realmente for falsa.
IV. O cálculo exato da relação entre as medidas depende do tipo de teste estatístico utilizado, porém a 
direção das relações, que ocorrem entre as medidas, não muda, independentemente do teste usado.
É correto o que se afirma em:
A III e IV, apenas.
B II, III e IV, apenas.
C I, II e III, apenas.
D I e IV, apenas.
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Segundo Chatalov (2021, p. 197), “O coeficiente de correlação produto-momento (r) é uma medida da 
intensidade de associação existente entre duas variáveis quantitativas, e sua fórmula de cálculo foi 
proposta por Karl Pearson em 1896. Por essa razão, é também denominado coeficiente de correlação 
de Pearson”.
Fonte: CHATALOV, R. C. de S. Bioestatística. Maringá: UniCesumar, 2021. p. 197.
Com base no texto e sabendo que a interpretação de um determinado resultado, obtido tendo como 
coeficiente de correlação de Pearson r = - 0,85, escolha a alternativa correta:
A Correlação linear positiva não existe entre as variáveis.
B Correlação linear positiva muito fraca entre as variáveis.
C Correlação linear forte e negativa entre as variáveis.
D Correlação linear positiva relativamente fraca entre as variáveis.
Segundo Hotelling e Pabst (1936 apud Pino, 2014, p. 18), “No início do século XX, o aparecimento 
dos testes de significância revolucionou toda a estatística, tanto na teoria quanto na prática. 
Entretanto, os testes se apoiavam na suposição de que os dados observados eram uma amostra 
aleatória de uma população hipotética com distribuição normal”.
Fonte: PINO, F. A. A questão da não normalidade: uma revisão. Rev. de Economia Agrícola, São 
Paulo, v. 61, n. 2, p. 17-33, jul.-dez. 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 na importância de que uma amostra retirada de uma população seja aleatória, 
escolha a alternativa correta:
A Em uma amostra aleatória, a seleção de elementos é casual, e a escolha de um elemento não
interfere na escolha de outro.
B Uma amostra aleatória é aquela em que se selecionam indivíduos previamente identificados.
C Em uma amostra aleatória, a seleção de elementos é casual, e a escolha de um elemento interfere
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http://www.iea.sp.gov.br/ftpiea/publicar/rea2014-2/rea2-22014.pdf
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na escolha de outro.
D Toda amostra aleatória apresentará uma distribuição normal.
A correlação e a regressão são ferramentas para atingir objetivos. De acordo com Suchmacher e 
Geller (2019, p. 97), “Por vezes, a hipótese do investigador não envolve a busca por diferenças 
estatisticamente significativas entre os grupos, porém, determinar se duas variáveis diferentes do 
estudo relacionam-se uma com a outra”.
Fonte: SUCHMACHER, M.; GELLER, M. Bioestatística passo a passo. 2. ed. Rio de Janeiro: 
Thieme Revinter, 2019. p. 97.
Com base nas informações apresentadas e em correlação e regressão, analise as afirmativas a seguir:
I. Na avaliação de uma correlação com mais precisão, pouco se recomenda usar o coeficiente linear.
II. A regressão linear é capaz de predizer o valor da variável dependente, com base no valor da 
variável independente. 
III. A correlação é uma medida do relacionamento linear entre duas variáveis com características 
quantitativas, que nos indica uma certa causalidade entre tais variáveis.
É correto o que se afirma em:
A I, II e III.
B II, apenas.
C I e II, apenas.
D II e III, apenas.
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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 e II, apenas.
B I, II e III, apenas.
C I, II, III e IV.
D III e IV, apenas.
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 indivíduoseutróficos e um grupo de indivíduos com 
obesidade, com o intuito de identificar quem mais se beneficiou no antes e depois da dieta.
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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 II e IV, apenas.
C II e III, apenas.
D III e IV, apenas.
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No entanto, há situações em que é necessário o recurso a métodos não probabilísticos, nomeadamente 
no caso de indisponibilidade de uma base de sondagem (lista exaustiva e sem duplicações dos 
elementos da população alvo, ou seja, é o conjunto de elementos que estão diretamente listados como 
unidades na base ou que podem ser identificados a partir desta) ou de não existirem meios financeiros, 
ou outros, suficientes para implementar uma amostragem probabilística de qualidade. 
Fonte: SOUSA, Á. Amostragem no âmbito da investigação científica: porquê e para quê? Correio 
dos Açores, [s. l.], p. 13, 2017. Disponível em: https://repositorio.uac.pt/bitstream/10400.3/5370/1/
Sousa_CA_23-11-2017_p.%2013.pdf. Acesso em: 23 jan. 2024.
Com base no texto e na amostragem não probabilística, julgue as afirmativas a seguir:
I. A amostragem por conglomerado é um tipo de amostragem não probabilística.
II. A realização do planejamento e da execução da amostragem não probabilística é complexa.
III. As análises estatísticas acabam por não fornecer tantas informações, uma vez que não dispomos 
de amostras probabilísticas.
IV. A amostragem não probabilística costuma representar mal a população, visto que não consegue 
generalizar os resultados obtidos.
É correto o que se afirma em:
A II, III e IV, apenas.
B I, II e III, apenas.
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 
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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 I e II, apenas.
B II e IV, apenas.
C II, III e IV, apenas.
D I, II e III, apenas.
O conhecimento da forma da distribuição de probabilidade de uma variável aleatória é 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.
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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 se tem variável quantitativa e se busca o modelo normal de distribuição.
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 são mais eficientes que os paramétricos, para um mesmo tamanho de
amostra, para rejeitar a hipótese nula.
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