ATIV (2) - ESTATISTICA

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PERGUNTA 1. 
1. Um dos testes de inferência mais utilizados são os de hipóteses. Eles são essenciais para a avaliação de condições e efeitos, indicando se uma hipótese levantada é representativa da realidade ou não. Para isso, os estudos definem H 0 e H 1 e o nível de confiança necessário. Considere um estudo hipotético que deseja verificar o efeito de um suplemento de vitamina D, em uma população conhecidamente deficitária. A hipótese nula indica a concentração média populacional, de 10 ng/mL. O nível de confiança escolhido foi de 92%, e o valor de p calculado em 0,001.
A partir do estudo apresentado e dos conhecimentos prévios sobre testes de hipóteses e análise estatística, analise as afirmativas, verificando se são verdadeiras (V) ou falsas (F).
I. ( ) A hipótese alternativa do estudo é provavelmente H 1
> 10 ng/mL.
II. ( ) O valor de p indica o aceite de H 0 e rejeição de H 1.
III. ( ) O suplemento não foi efetivo em sua função.
IV. ( ) Os dados indicam que a hipótese alternativa deve ser aceita.
V. ( ) O estudo utilizou-se do valor .
Agora, assinale a alternativa com a sequência correta.
	
	
	V – V – F – F –F.
	
	
	F – V – V – F –F.
	
	
	F – F – V – V –F.
	
	
	V – F – F –V –V.
	
	
	V – F – F – F –V.
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PERGUNTA 2
1. O coeficiente correlação é um instrumento utilizado para a métrica de correlação linear de Pearson. As métricas de correlação informam sobre as relações entre duas variáveis, de modo a indicar como elas são influenciadas, seja de modo positivo ou negativo. Considere um estudo com resultado preliminar de de , e que deseja analisar a relação entre as variáveis espalhamento de um vírus e a não utilização de máscaras de proteção em uma população.
A partir dessas informações, assinale a alternativa que interpreta corretamente o dado fornecido.
	
	
	Há uma correlação linear, positiva e fortemente significativa entre as variáveis.
	
	
	Há uma correlação linear, positiva e fracamente significativa entre as variáveis.
	
	
	Há uma correlação linear, negativa e fracamente significativa entre as variáveis.
	
	
	Não há uma correlação linear, mas há uma correlação forte entre as variáveis.
	
	
	Não há uma correlação linear e significativa entre as variáveis.
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PERGUNTA 3
1. Um estudo envolvendo a análise de sobrevida de pacientes com doença pulmonar crônica observou que a taxa de óbitos dos pacientes que faziam uso de um medicamento experimental foi sete vezes maior que o grupo controle. O relatório final dos ensaios informou um _________ igual a sete e recomentou o cancelamento do estudo envolvendo tal medicamento.
Considerando os conceitos estudados de análises de sobrevida, qual termo preenche corretamente a lacuna?
	
	
	Índice de sobrevivência.
	
	
	Risco infeccioso.
	
	
	Hazard-Ratio.
	
	
	Taxa de Logrank.
	
	
	Cálculo de Cox.
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PERGUNTA 4
1. “Devido à diferença do tipo de variável dependente utilizada, todos os métodos estatísticos usados tradicionalmente na análise “clássica” não podem ser utilizados quando realizamos análise de sobrevivência. Esta tem métodos próprios [...], incluindo medidas de associação, forma de apresentação dos resultados e testes de significância [...]” (BOTELHO; SILVA; CRUZ, 2009, p. 34).
BOTELHO, F.; SILVA, C., CRUZ, F. Epidemiologia explicada – Análise de Sobrevivência. Acta Urológica, Lisboa, v. 26, n. 4, p. 33-38, 2009. Disponível em: https://apurologia.pt/wp-content/uploads/2018/10/epidem-explic.pdf. Acesso em: 23 nov. 2020.
 
Considerando o trecho apresentado e os conceitos de estudos de sobrevida, assinale a alternativa que indica a forma de representação gráfica mais utilizada nesses estudos.
	
	
	Curva do teste-t.
	
	
	Tabela de regressão.
	
	
	Curva de Kaplan-Meier.
	
	
	Histogramas de Wallis.
	
	
	Regressão linear de Cox.
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PERGUNTA 5
1. Leia o trecho a seguir.
“É uma metodologia estatística que nos auxilia a tomar decisões sobre uma ou mais populações baseadas na informação obtida da amostra. Nos permite verificar se os dados amostrais trazem evidência que apoiem ou não uma hipótese estatística formulada. Ao tentarmos tomar decisões, é conveniente a formulação de suposições ou de conjeturas sobre as populações de interesse, que, em geral, consistem em considerações sobre parâmetros (μ, σ 2, p) das mesmas. Essas suposições, que podem ser ou não verdadeiras, são denominadas de Hipóteses Estatísticas” (ZIBETTI, 2020).
ZIBETTI, A. Teste de Hipóteses. Florianópolis: Departamento de Informática e Estatística, UFSC, 2020. Disponível em: https://www.inf.ufsc.br/~andre.zibetti/probabilidade/teste-de-hipoteses.html. Acesso em: 25 nov. 2020.
 
Sobre as hipóteses estatísticas, como são chamadas as suposições que se contrastam em um estudo de teste de hipóteses?
	
	
	Hipótese nula e hipótese alternativa.
	
	
	Hipótese forte e hipótese fraca.
	
	
	Hipótese provada e hipótese reprovada.
	
	
	Hipótese falsa e hipótese verdadeira.
	
	
	Hipótese provável e hipótese improvável.
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PERGUNTA 6
1. Os testes de hipóteses são muito utilizados em estudos de bioestatística, pois, usualmente, o objetivo  é justamente comprovar determinado efeito observado e analisar sua generalização populacional. Os testes estatísticos são baseados em estimativas, e a probabilidade de erros sempre irá existir.
Considerando os erros do tipo I e tipo II, analise as afirmativas, verificando se estão corretas ou incorretas.
I. Em uma situação real em que H 0 é falsa e não é rejeitada, ocorre erro do tipo I.
II. Em uma situação real em que H 0 é verdadeira e é rejeitada, ocorre erro do tipo II.
III. A probabilidade de ocorrer o erro do tipo I está relacionada a α (alfa).
IV. Em uma situação real em que H 0 é falsa e é rejeitada, a decisão é correta.
V. A probabilidade de ocorrer o erro do tipo II está relacionada a β (beta).
Agora, assinale a alternativa que indique as afirmativas corretas.
	
	
	II, IV e V.
	
	
	I, III e V.
	
	
	III, IV e V.
	
	
	II, III e IV.
	
	
	I, II e V.
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PERGUNTA 7
1. “Os testes de hipóteses se dividem em paramétricos e não paramétricos. Os paramétricos são aqueles que utilizam os parâmetros da distribuição, ou uma estimativa destes, para o cálculo de sua estatística. Normalmente, estes testes são mais rigorosos e possuem mais pressuposições para sua validação. Já os não paramétricos utilizam, para o cálculo de sua estatística, postos atribuídos aos dados ordenados e são livres da distribuição de probabilidades dos dados estudados” (REIS; RIBEIRO JÚNIOR, 2007, p. 1).
REIS, G. M.; RIBEIRO JÚNIOR, J. I. Comparação de testes paramétricos e não paramétricos aplicados em delineamentos experimentais. In: SAEPRO, 3., 2007, Viçosa. Anais [...]. Viçosa: UFV, 2007, p. 1-13. Disponível em: http://www.saepro.ufv.br/wp-content/uploads/2007-3.pdf. Acesso em: 3 dez. 2020.
 
Analise os diferentes testes abaixo, identificando se fazem parte dos testes paramétricos ou não paramétricos.
I. Teste-t para uma amostra
II. Teste de Mann-Whitney
III. ANOVA
IV. Teste-t para duas amostras
V. Teste de Wilcoxon
Agora, assinale a alternativa que contenha apenas os testes paramétricos.
	
	
	I, II e IV.
	
	
	I, II e III.
	
	
	I, III e IV.
	
	
	II, II e V.
	
	
	III, IV e V.
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PERGUNTA 8
1. Os testes de hipóteses incluem a etapa de tomada de decisão, ou seja, de aceitar ou rejeitar uma hipótese, seja ela nula ou alternativa. É possível que, nessa tomada de decisão, ocorram erros específicos, relacionados ao aceite incorreto ou à rejeição incorreta. Considerando esses conceitos, analise as asserções a seguir e a relação entre elas.
 
I. Situações em que H 0 é verdadeira, mas é rejeitada, ocorre o erro do tipo I.
PORQUE
II. O erro do tipo I está relacionado ao nível de confiança e à probabilidade de rejeição de H 0 quando esta é verdadeira.
Agora, assinale a alternativa correta.
	
	
	As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
	
	
	A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
	
	
	A asserção I é uma proposição falsa, e a IIé uma proposição verdadeira.
	
	
	As asserções I e II são proposições falsas.
	
	
	As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.
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PERGUNTA 9
1. As ferramentas estatísticas são amplamente empregadas em estudos clínicos/biológicos. Por exemplo, estudos em que o objetivo é identificar os efeitos de determinado tratamento em uma doença, há testes específicos para indicar justamente o tempo entre a observação inicial e final. Assim, é possível identificar em quanto tempo o grupo tratado apresentou melhoras em relação ao grupo não tratado.
À qual tipo de análise específica o texto se refere?
	
	
	Teste espaço-temporal.
	
	
	Teste de sobrevida ou sobrevivência.
	
	
	Teste de meia-vida.
	
	
	Teste de proporcionalidade e frequência.
	
	
	Teste de mortalidade.
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PERGUNTA 10
1. “O coeficiente de correlação de Pearson (r) ou coeficiente de correlação produto-momento ou o r de Pearson mede o grau da correlação linear entre duas variáveis quantitativas. É um índice adimensional com valores situados entre -1,0 e 1.0 inclusive, que reflete a intensidade de uma relação linear entre dois conjuntos de dados” (CARMO, 2020).
CARMO, V. Correlação. Florianópolis: Departamento de Informática e Estatística, UFSC, 2020. Disponível em: https://www.inf.ufsc.br/~vera.carmo/Correlacao/Correlacao_Pearson_Spearman_Kendall.pdf. Acesso em: 25 nov. 2020.
 
Considerando o conceito de correlação, analise os gráficos, a seguir, com dados hipotéticos, em que as variáveis analisadas são, no primeiro gráfico: exposição solar e concentração de vitamina D; e no segundo gráfico, o uso de protetor solar e incidência de câncer de pele.
 
Fonte: Elaborada pela autora, 2020.
 
Com base nos conceitos aprendidos e nos gráficos apresentados, analise se as afirmativas são verdadeiras (V) ou falsas (F).
 
I. ( ) As variáveis exposição solar e vitamina D trazem uma correlação positiva e significativa entre si.
II. ( ) As variáveis exposição solar e câncer de pele trazem uma correlação negativa entre si.
III. ( ) A correlação no gráfico da esquerda é mais significativa que a no gráfico da direita, portanto r deve ser mais próximo do valor 1 no primeiro estudo.
IV. ( ) A correlação entre uso de protetor solar e incidência de câncer de pele é negativa.
V. ( ) O valor calculado de r é positivo em ambos os gráficos.
 
Agora, assinale a alternativa com a sequência correta.
	
	
	V – F – V– V– F.
	
	
	F– F – V– V– F.
	
	
	V – F – F– V– F.
	
	
	F – V – V– V– F.
	
	
	V – V – F– V– F.