Avaliação II - Individual Bioesta

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GABARITO | Avaliação II - Individual (Cod.:957561)
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Prova 79949917
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 9/1
Nota 9,00
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 O modelo de regressão simples envolve uma ou várias variáveis conjuntamente.
C A inclinação da linha informa quanto de influência x tem sobre y e, quanto menos inclinada,
maior será essa influência.
D Se a inclinação da reta for igual a 45°, o coeficiente angular será igual à tangente de 45°, ou
seja, 0,75.
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 multietapas.
B Amostragem por conglomerado.
C Amostragem por conveniência.
D Amostragem sistemática.
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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 I e II, apenas.
B II e IV, apenas.
C II, III e IV, apenas.
D I, II e III, 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.
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D III e IV, apenas.
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 III e IV, apenas.
B I e II, apenas.
C I, II, III e IV.
D I, II e III, apenas.
Ao longo dos séculos diversos surtos e epidemias de doenças infecciosas apareceram pelo mundo 
provocando a morte de milhões de pessoas. Hoje, a COVID-19 derivada de um vírus (nomeado de 
SARS-CoV-2 pela Organização Mundial da Saúde – OMS) já provocou, no mundo inteiro,a morte de 
quase 7 milhões de pessoas. Para compreender melhor como a doença se comporta têm sido 
desenvolvidos e analisados inúmeros processos de modelação, em particular na área de Modelos 
Lineares Generalizados.
Fonte: adaptado de: FERNANDO, L. C. C. Modelos lineares generalizados na análise de dados de 
saúde. 2021. 74 f. Tese (Doutorado em Estatística) – Escola de Ciências, Universidade do Minho, 
Braga, Portugal, 2021. Disponível em: http://repositorium.sdum.uminho.pt/browse?
type=author&value=Fernando%2C+L%C3%BAria+Const%C3%A2ncia+Cavalata. Acesso em: 18 
jan. 2024.
Com base no texto e considerando o modelo linear presente na correlação e na regressão, analise as 
afirmativas a seguir:
I. A representação de uma reta é denominada de modelo linear.
II. O termo linear se refere ao modo como os parâmetros entram no modelo, isto é, de forma linear.
III. O termo modelo linear é originado devido à reta de Gauss e demonstrado de forma positiva ou 
negativa.
IV. A estimação de mínimos quadrados considera apenas transformações lineares e é chamada de 
modelo linear.
É correto o que se afirma em:
A II e IV, apenas.
B I e II, apenas.
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C I, II e III, 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, 
escolhaa alternativa correta:
A Toda amostra aleatória apresentará uma distribuição normal.
B Em uma amostra aleatória, a seleção de elementos é casual, e a escolha de um elemento interfere
na escolha de outro.
C Uma amostra aleatória é aquela em que se selecionam indivíduos previamente identificados.
D Em uma amostra aleatória, a seleção de elementos é casual, e a escolha de um elemento não
interfere na escolha de outro.
A confiabilidade dos valores obtidos na amostragem é apresentada através da precisão e exatidão, 
proximidade do estimador ao valor real e grau de aproximação do valor estimado do verdadeiro, o 
que depende principalmente da variabilidade da população mensurada, do tamanho da amostra e da 
metodologia de amostragem empregada no inventário.
Fonte: FICK, T. A. Amostragem para inventário florestal em sistemas silvipastoris. Revista Árvore, 
Viçosa, v. 35, p. 1033-1038, 2011. Disponível em: 
https://www.scielo.br/j/rarv/a/3rLfXhvPCRKrhTbGmdF8tTQ/?format=html. Acesso em: 23 jan. 
2024.
Com base no texto e em relação à amostragem sistemática, escolha a alternativa correta:
A A amostra é selecionada de forma aleatória.
B Os subgrupos populacionais são bem representados.
C A população é subdividida de forma sistemática.
D A amostragem possui um critério a ser seguido.
A realização de pesquisas é sempre embasada em questões que estão relacionadas às observações do 
cotidiano, da realidade, ou seja, obter uma amostra dessa realidade (FERREIRA, 2005). Dessa forma, 
temos a amostragem como a primeira e a mais importante etapa nos processos de seleção, avaliação e 
medição.
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http://www.iea.sp.gov.br/ftpiea/publicar/rea2014-2/rea2-22014.pdf
Fonte: adaptado de FERREIRA, D. F. Estatística Básica. Lavras: UFLA, 2005. 
Fonte: LYN, J. A. et al. Empirical versus modelling approaches to the estimation of measurement 
uncertainty caused by primary sampling. Analyst, v. 132, n. 12, p. 1231-1237, 2007.
Com base no texto e nas desvantagens da amostragem, analise os itens a seguir:
I. A amostragem não oferece confiança e precisão.
II. A amostragem é feita de forma completamente aleatória.
III. A amostragem consegue analisar dados da população-alvo.
IV. Dependendo do tamanho da amostra, pode não ser possível obter dados confiáveis sobre a 
população.
É correto o que se afirma em:
A II e IV, apenas.
B I, II, III e IV.
C III e IV, apenas.
D I, II e III, apenas.
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 positiva relativamente fraca entre as variáveis.
D Correlação linear forte e negativa entre as variáveis.
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