Avaliação II - Individual-7

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GABARITO | Avaliação II - Individual (Cod.:957561)
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Prova 79420638
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 8/2
Nota 8,00
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 A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
C A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
D As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
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.
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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 II e III, apenas.
B II, III e IV, apenas.
C III e IV, apenas.
D I, II e III, apenas.
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 O modelo de regressão simples envolve uma ou várias variáveis conjuntamente.
B Se a inclinação da reta for igual a 45°, o coeficiente angular será igual à tangente de 45°, ou
seja, 0,75.
C A inclinação da reta segue, proporcionalmente, a correlação entre as variáveis.
D A inclinação da linha informa quanto de influência x tem sobre y e, quanto menos inclinada,
maior será essa influência.
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 I e II, apenas.
B II e III, apenas.
C III, apenas.
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D I, II e III.
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 I e II, apenas.
B II e IV, apenas.
C I, II e III, apenas.
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 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:
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A III e IV, apenas.
B I, II e III, apenas.
C II e III, apenas.
D II e IV, apenas.
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 I e IV, apenas.
B I, II e III, apenas.
C II, III e IV, apenas.
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:
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A I, II, III e IV.
B I, II e III, apenas.
C III e IV, apenas.
D I e II, 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 muito fraca entre as variáveis.
B Correlação linear positiva não existe entre as variáveis.
C Correlação linear forte e negativa entre as variáveis.
D Correlação linear positiva relativamente fraca entre as variáveis.
Para fazer inferências sobre as populações, pesquisadores adotam, como método, os testes de 
hipóteses. Segundo Field (2009, p. 50), “Cientistas, em geral, estão interessados em testar hipóteses; 
isto é, testar as questões científicas que eles criam. Dentro dessas questões há, usualmente, a previsão 
que um pesquisador fez. Essa previsão é chamada de hipótese experimental”.
Fonte: FIELD, A. Descobrindo a estatística usando o SPSS. 2. ed. Porto Alegre: Artmed, 2009. p. 
50.
Com base nas informações apresentadas e considerando a formulação de hipóteses, analise as 
afirmativas a seguir:
I. Se a probabilidade de algo acontecer por acaso for igual ou menor que 5%, podemos acatar a 
hipótese nula e rejeitar a hipótese experimental.
II. Os testes de hipótese consistem em métodos que usam, exclusivamente, medidas de dispersão 
entre duas amostras a serem comparadas, para testar a hipótese do investigador. 
III. O fato de existir um resultado estatisticamente significativo (p-valor < 0,05) não comprova sua 
magnitude, pois, se o tamanho de efeito for pequeno, a significância perde muito a sua relevância. 
É correto o que se afirma em:
A I e II, apenas.
B II e III, apenas.
C III, apenas.
D I, II e III.
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