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Sabemos que um estudo estatístico pode ser feito com todos os elementos da população ou com uma parte desta população (amostra). Para que
resultados obtidos na amostra para fazer inferências sobre a população de interesse, precisamos garantir que a amostra seja representativa dest
(FERREIRA, Valéria. Estatística Básica. Rio de Janeiro: SESES, 2015. Adaptado.)
Para obter uma amostra, pode-se utilizar diferentes técnicas de amostragem; analise-as.
I. Na amostragem aleatória simples, todos os elementos da população têm igual probabilidade de pertencer à amostra, assemelhando-se a um 
II. Na amostragem aleatória estratificada, os elementos da população são divididos em subgrupos (estratos) e é possível selecionar quantidades
elementos de cada subgrupo.
III. Na amostragem sistemática, os elementos da população são organizados e ordenados; seleciona-se um número inicial aleatório, em seguida
são selecionados mantendo-se os intervalos regulares, a partir do número inicial.
Está correto o que se afirma em:
I e III, apenas.
I e II, apenas.
II e III, apenas.
I, apenas.
I, II e III.
 
O instrumento empregado para a medida da correlação linear de Pearson é o coeficiente de correlação. Esse coeficiente deve indicar o grau de i
correlação entre duas variáveis e, ainda, o sentido dessa correlação. Assinale a alternativa que indica adequadamente a interpretação de um dete
obtido r = - 0,3893 para o coeficiente de correlação de Pearson:
Não há correlação entre as variáveis.
Correlação linear negativa fraca entre as
variáveis
Correlação linear positiva significativa entre as variáveis.
Correlação linear positiva fraca entre as variáveis.
Correlação linear negativa significativa entre as variáveis.
Os resultados de um teste estadual de estatística para amostras aleatórias de estudantes ensinados por dois professores diferentes na mesma e
a seguir. Podemos concluir que há diferença nas pontuações médias dos testes de estatística para todos os estudantes dos dois professore? Con
significância de 5%.
Como tcal = 0,922. Há evidência suficiente, ao nível de confiança de 5%, para confirmar a afirmação de que as pontuações médias dos testes
dois professores são diferentes.
Como tcal = 0,922. Não há evidência suficiente, ao nível de confiança de 5%, para confirmar a afirmação de que as pontuações média
estatística para os dois professores são diferentes. 
O Teste foi inconclusivo.
Como tcal = 1,895. Há evidência suficiente, ao nível de confiança de 5%, para confirmar a afirmação de que as pontuações médias dos testes
dois professores são diferentes. 
Como tcal = 1,895. Não há evidência suficiente, ao nível de confiança de 5%, para confirmar a afirmação de que as pontuações médias dos te
para os dois professores são diferentes.
Verifique se existe correlação entre média de anos de estudo da mulher e número de filhos tidos, das dez mulheres observadas abaixo.
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O resultado mostra que existe correlação entre média de anos de estudo da mulher e o número de filhos tidos é direta e forte, pois Rxy = - 0,5
O resultado mostra que existe correlação entre média de anos de estudo da mulher e o número de filhos tidos é direta e forte, pois Rxy = - 0,0
O resultado mostra que existe correlação entre média de anos de estudo da mulher e o número de filhos tidos é inversa e forte, pois Rxy = - 0
O resultado mostra que existe correlação entre média de anos de estudo da mulher e o número de filhos tidos é inversa e forte, pois R
0,5735 
O resultado mostra que não existe correlação entre média de anos de estudo da mulher e o número de filhos tidos, pois Rxy = - 0,0097
Um experimento foi realizado no Setor de Avicultura do DZO/UFLA, município de Lavras (MG), com 50 pintos de corte, machos e fêmeas, da linh
um dia de idade, com o objetivo de investigar o ganho de peso após 21 dias. Como resultado, obteve-se um ganho mádio de peso de 58,6 grama
de 5,8 gramas. Através destes dados construa e interprete o Intervalo de Confiança 95% para o verdadeiro ganho médio após 21 dias de pintos d
Hubbard.
[55,7 ; 62,2] g
58,6 g
1,6 g
[52,8 ; 64,4] g
[57,0 ; 60,2]
g
Uma pesquisa foi realizada com o objetivo de invertigar a relação entre a idade do trabalhador e o Número de semanas em que este ficou desem
uma amostra de 10 indivíduos que ficaram desempregados foi investigada e os dados observados estão na tabela aseguir. A Equação da Reta de
estes dados é:
y = 2,9 + 1,32x
y = -4,9 + 0,50x
y = -6,7 + 0,45x
y = 12,3 + 0,38x
y = -5,39 +
0,30x
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Com relação aos Tipos de Amostragem pode se afirmar:
I. Amostragem Aleatória Simples - Também é conhecida por amostragem casual, randômica, acidental etc. Consiste basicamente em atribuir a c
universo um número único para, depois, selecionar alguns desses elementos de maneira casual.
II. Amostragem por Acessibilidade ou por Conveniência – Constitui o menos rigoroso de todos os tipos de amostragem. Por isso mesmo é destitu
estatístico. O pesquisador seleciona os elementos a que tem acesso, admitindo que estes possam, de alguma forma, representar o universo.
III. Amostragem por Conglomerados - É indicada em situações em que é bastante difícil a identificação de seus elementos. É o caso, por exempl
população seja constituída por todos os habitantes de uma cidade.
Todas são
verdadeiras. 
Somente I e III são verdadeiras. 
Nenhuma é verdadeira.
Somente I e II são verdadeiras. 
Somente II e III são verdadeiras. 
Para estimar a proporção de fumantes entre os alunos da Universidade, foi realizada uma pesquisa com 200 alunos, 50 responderam que fumava
diariamente. Calcular um intervalo de confiança ao nível de 90% para a proporção de alunos fumantes da Universidade.
[0,17; 0,23].
[0,15; 0,35].
[0,42; 0,58].
[0,48; 0,52].
[0,20;
0,30].
Dezesseis pacientes foram submetidas a um teste com uma certa droga, observou-se que o tempo médio para reação a essa nova droga era de 
desvio padrão de 3 minutos. Testar a hipótese que o tempo médio para efeito da droga é de 11 minutos, com uma confiança de 95% (erro 5%).
Considere:
H0: µ = 11 minutos
H1: µ ≠ 11 minutos
tcalc = 3,8730, logo rejeita-se a hipótese
tcalc = 3,8730, logo aceita-se a hipótese
tcalc = 2,6667, logo rejeita-se a
hipótese 
tcalc = 2,1448, logo aceita-se a hipótese
tcalc = 2,6667, logo aceita-se a hipótese
Teste de Hipótese compõe um conjunto de regras de decisão para aceitar ou rejeitar uma hipótese estatística com base em dados amostrais. A re
Hipótese, avalie as considerações a seguir.
I. A hipótese utilizada como referência no teste é a hipótese nula, representada pela sigla H0.
II. A construção da região crítica é feita sob a premissa de que a hipótese utilizada como referência é falsa.
III. Ao se testar a hipótese utilizada como referência, está sujeito a cometer dois tipos de erros: rejeitar a hipótese quando ela é verdadeira, ou nã
quando ela é falsa.
IV. Na construção da região crítica com teste bilateral, o nível de significância deve ser dividido entre as duas áreas de rejeição.
É CORRETO apenas o que se afirma em:
II e V.
 I, III e
IV. 
II, III e IV.
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I, II e III.
III e IV.
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