prova estatistica

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No trabalho solicitado pelo professor de Estatística, resolvi fazer uma comparação entre todos os alunos do primeiro, do quarto e do último período de uma faculdade, sobre as suas expectativas com relação ao curso. Defini que iria sortear 15 alunos em cada sala e aplicar um questionário semi-estruturado, onde eles responderiam se estão satisfeitos ou insatisfeitos em relação ao curso.
A população de estudo foram todos os alunos da faculdade.
A amostra utilizada no estudo era de 15 alunos em cada sala selecionada.
A amostragem era do tipo sistêmica.
A variável coletada era quantitativa continua.
Numa distribuição de freqüências com classes definidas, o que significa o ponto médio de cada classe e como ele é calculado?
O ponto médio da classe é o menor valor encontrado dentro da classe, portanto não é preciso calculá-lo.
O ponto médio da classe é equivalente à amplitude total da distribuição.
O ponto médio de uma classe é o valor que a representa em qualquer análise futura e ele é calculado como a média aritmética do intervalo das classes.
O ponto médio da classe é a média aritmética da classe modal.
Calcule a média, a moda e a mediana da série (30-30-32-38-40-24-120-20-20-33).
Média=30; Mo = 30; Md=120
Média =25; Mo = 20 e 30; Md=120
Média =38,7; Mo = 40; Md=31
Média =38,7; Mo = 20 e 30; Md=31
A distribuição de uma variável no modelo da curva normal de probabilidade (Distribuição Normal) representa que a variável em estudo pode ser analisada segundo métodos estatísticos mais “fortes”. Então, quais as características da curva normal e como é conhecido este conjunto de métodos de analise de variáveis?
A curva normal é assimétrica e tem a forma de um sino achatado na sua extremidade superior e os métodos de analises são probabilísticos.
A curva normal é assimétrica, unimodal e o conjunto dos métodos de analise são chamados de estatística não-paramétrica.
A curva normal é simétrica, a média, a moda e a mediana coincidem no mesmo ponto central da curva e ela se estende indefinidamente em ambas as direções. O conjunto de métodos estatísticos é chamado de não-paramétrico.
A curva normal é simétrica, a média, a moda e a mediana coincidem no mesmo ponto central da curva e ela se estende indefinidamente em ambas as direções. O conjunto de métodos estatísticos é chamado de paramétrico.
Com relação à análise de correlação entre variáveis, medida através do coeficiente de correlação de Pearson (variáveis com distribuição normal) e coeficiente de correlação de Spearmam (variáveis sem distribuição normal), como pode classificada o tipo de correlação encontrada?
Correlação boa (r=10), muito boa (r=50) e ruim (r=1).
Correlação existente (r=1) ou inexistente (r=0).
Correlação inexistente (r=0); fraca (r=0,3) ou forte (r=0,8).
Correlação inexistente ou ao acaso (r=0 até r=0,3); fraca (r=0,3 até 0,59) ou forte (r=0,6 e acima) e correlação perfeita (r=1).
O que determina a Análise de Regressão Linear entre duas variáveis e qual o principal pré-requisito para a sua realização?
Determina uma função (equação da reta) que relaciona as duas variáveis de modo que com apenas um valor de uma das variáveis podemos estimar o valor da outra. Seu principal requisito é que as variáveis sejam fortemente correlacionadas.
Determina a correlação não-paramétrica entre as duas variáveis estudadas e seu principal requisito é que elas não tenham distribuição normal.
Determina a correlação paramétrica entre as duas variáveis estudadas e seu principal requisito é que elas tenham distribuição normal.
Determina uma função reta de regressão entre as variáveis estudadas, de modo que o valor de uma pode ser determinado pelo valor da média e do desvio padrão da outra variável.
Para que serve o Teste T pareado?
Para a comparação entre duas médias de variáveis quantitativas, de distribuição normal.
Para a comparação entre duas médias de amostras feitas com a mesma população e de distribuição normal.
Para a comparação entre duas médias de amostras feitas com populações diferentes e de distribuição normal.
Para a comparação entre duas médias de amostras feitas com populações diferentes e de distribuição não normal.
Para comparar duas variáveis distintas quanto a sua homogeneidade, o peso e o comprimento, por exemplo, se faz necessário:
O calculo da média, da mediana e da variância.
O calculo do coeficiente de variação, pois quanto menor este, maior a homogeneidade.
O calculo da média, do desvio padrão e da variância.
O calculo do desvio padrão, pois quanto maior o desvio, maior será a variabilidade.
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