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06/04/2024, 23:14 Avaliação II - Individual about:blank 1/5 Prova Impressa GABARITO | Avaliação II - Individual (Cod.:957561) Peso da Avaliação 2,00 Prova 79420863 Qtd. de Questões 10 Acertos/Erros 10/0 Nota 10,00 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 I, II e III, apenas. B II, III e IV, apenas. C I e II, apenas. D III e IV, apenas. 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 Em uma amostra aleatória, a seleção de elementos é casual, e a escolha de um elemento interfere na escolha de outro. VOLTAR A+ Alterar modo de visualização 1 2 http://www.iea.sp.gov.br/ftpiea/publicar/rea2014-2/rea2-22014.pdf 06/04/2024, 23:14 Avaliação II - Individual about:blank 2/5 C Uma amostra aleatória é aquela em que se selecionam indivíduos previamente identificados. D Toda amostra aleatória apresentará uma distribuição normal. Dados são o resultado da observação sobre os elementos da amostra, da variável em estudo. Na presença de um conjunto de dados bivariados, o primeiro passo na análise desses dados é representá- los num diagrama de dispersão. A forma da nuvem de pontos, representada no diagrama, pode mostrar uma associação linear entre as duas variáveis, que pode ser expressa numericamente pelo coeficiente de correlação amostral de Pearson ou pelo seu quadrado que se chama coeficiente de determinação. Fonte: MARTINS, M. E. G.; RODRIGUES, J. F. Coeficiente de correlação amostral. Revista de Ciência Elementar, v. 2, n. 2, p. 34-36, 2014. Disponível em: https://rce.casadasciencias.org/rceapp/static/docs/artigos/2014-042.pdf. Acesso em: 18 jan. 2024. Baseado em seus conhecimentos sobre correlação e representação gráfica desta, analise as afirmativas: I. O cálculo de um coeficiente de correlação de Pearson pode ser feito por meio de duas variáveis qualitativas. II. O gráfico de dispersão entre x e y também serve para observarmos se há valores atípicos na relação entre essas variáveis. III. A relação entre as variáveis pode ser considerada linear; é preciso construir um gráfico de dispersão entre x e y, antes mesmo de se calcular o coeficiente de correlação. IV. O coeficiente de Pearson não exige a suposição de que a relação entre as variáveis seja linear nem requer que estas sejam quantitativas, ao contrário do coeficiente de Spearman. É correto o que se afirma em: A I, II e III, apenas. B I e IV, apenas. C II, III e IV, apenas. D II e III, apenas. “Um Biomédico sintetiza uma nova droga para o tratamento de uma doença específica, chamada aqui de ‘droga 2’. Já existe uma droga conhecida que é rotineiramente usada para o tratamento, contudo que apresenta diversos efeitos colaterais, vamos chamar de ‘droga 1’. O biomédico decide conduzir um estudo em que uma amostra de portadores da doença será aleatoriamente dividida em dois grupos. O primeiro grupo receberá a droga 1 e o segundo grupo receberá a droga 2. O biomédico propõe que se a droga 2 produzir melhores resultados deverá substituir a droga 1”. Fonte: MARTINEZ, E. Z. Bioestatística para os cursos de graduação da área da saúde. São Paulo: Blücher, 2015. p. 197. Com base nas informações apresentadas e nas hipóteses nula e alternativa, respectivamente, escolha a alternativa correta: A A hipótese nula é que o remédio 1 é melhor que o remédio 2; a hipótese alternativa é que o remédio 2 é melhor que o 1. B A hipótese nula é que os remédios são iguais; a hipótese alternativa é que o remédio 1 é melhor que o 2. 3 4 06/04/2024, 23:14 Avaliação II - Individual about:blank 3/5 C A hipótese nula é que os remédios são iguais; a hipótese alternativa é que o remédio 2 é melhor que o 1. D A hipótese nula é que o remédio 2 é melhor que 1; a hipótese alternativa é que os remédios são diferentes. 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 III e IV, apenas. B I, II e III, apenas. C II e IV, apenas. D II e III, apenas. De acordo com Hirakata, Branco Mancuso e de Jezus Castro (2019, p. 184), “Em estatística, tamanho de efeito (effect size) é uma medida que quantifica a magnitude de um fenômeno de forma padronizada. O fato da medida ser padronizada nos permite comparar os efeitos sofridos em diferentes estudos que mediram diferentes variáveis ou usaram escalas distintas”. Fonte: HIRAKATA, V. N.; BRANCO MANCUSO, A. C.; DE JEZUS CASTRO, S. M. Teste de Hipóteses: Perguntas que você sempre quis fazer, mas nunca teve coragem. Clinical and Biomedical Research, [s. l.], v. 39, n. 2, 2019. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/hcpa/article/view/93649. Acesso em: 18 jan. 2024. Com base nas informações apresentadas, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas: I. A análise do poder estatístico permite estimar o tamanho amostra ideal para detectar, com fidedignidade, um dado efeito considerado relevante.PORQUE II. As populações ditas reais sempre apresentam diferenças em relação a algo, em nível de quantidade, mas é necessário definir se a quantidade importa ou não. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta: A As asserções I e II são verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I. B As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I. 5 6 06/04/2024, 23:14 Avaliação II - Individual about:blank 4/5 C A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. D A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa. 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. 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 as variáveis de estudo não possuem distribuição “normal”. B É utilizado na distribuição de probabilidades da estatística, cujo teste pressupõe uma forma particular das distribuições populacionais. C É utilizado quando se tem variável quantitativa e se busca o modelo normal de distribuição. D É utilizado quando são mais eficientes que os paramétricos, para um mesmo tamanho de amostra, para rejeitar a hipótese nula. Segundo Martins (2019, p. 1), “Um modelo de Regressão é um modelo matemático que descreve a relação entre duas ou mais variáveis de tipo quantitativo. Se o estudo incidir unicamente sobre duas variáveis e o modelo matemático for a equação de uma reta, então designa-se por regressão linear simples”. Fonte: MARTINS, M. E. G. Regressão linear simples. Revista de Ciência Elementar, v. 7, n. 3, 2019. Disponível em: https://rce.casadasciencias.org/rceapp/art/2019/045/. Acesso em: 18 jan. 2024. Com base no texto e no modelo de regressão linear simples, assinale a alternativa correta: A A inclinação da reta segue, proporcionalmente, a correlação entre as variáveis. B A inclinação da linha informa quanto de influência x tem sobre y e, quanto menos inclinada, maior será essa influência. C Se a inclinação da reta for igual a 45°, o coeficiente angular será igual à tangente de 45°, ou seja, 0,75. D O modelo de regressão simples envolve uma ou várias variáveis conjuntamente. 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”. 7 8 9 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 06/04/2024, 23:14 Avaliação II - Individual about:blank 5/5 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 e II, apenas. B II e III, apenas. C I, II e III. D II, 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 A correlação de Spearman é utilizada em dados normalmente distribuídos, enquanto a correlação de Pearson é não paramétrica. B Os métodos não paramétricos podem, frequentemente, ser aplicados a variáveis qualitativas, diferentemente dos métodos paramétricos. C Os testes não paramétricos são tão eficientes quanto os testes paramétricos. D O teste de Mann-Whitney é indicado para comparar dois grupos pareados. 10 Imprimir
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