Avaliação 2Estatística e Indicadores Ambientais

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Avaliação 2
Em estudos e pesquisas, usamos dados amostrais para fazer inferência sobre uma dada população. Como as populações podem ser extensas, em muitos casos, acabamos por selecionar uma amostra dessa população e, por trabalhar com amostras, estamos sujeitos a erros. Com relação aos tipos de erros, analise as afirmativas a seguir:
I- Erro tipo I ocorre quando se aceita Ho quando Ho é falsa.
II- Erro tipo beta é também chamado de erro tipo I.
III- Erro tipo II ocorre quando se aceita Ho e Ho é falsa.
IV- Erro tipo I ocorre quando se rejeita Ho quando Ho é verdadeira.
Assinale a alternativa CORRETA:
A
As afirmativas II e IV estão corretas.
B
Somente a afirmativa I está correta.
C
As afirmativas III e IV estão corretas.
D
As afirmativas I e III estão corretas.
Um biólogo foi contratado para fazer um levantamento florestal. Na parcela que foi delimitada para o levantamento, o biólogo encontrou uma grande densidade de palmeiras e, seguindo o protocolo, mediu o diâmetro destas. Ao medir o diâmetro das árvores, conseguiu os seguintes valores em centímetros: 23, 25, 18, 17, 23, 29, 19, 23 e 30. Dentre as medidas obtidas, qual delas representa a MODA da parcela?
A
A moda é representada pelo valor de 17 cm.
B
A moda é representada pelo valor de 30 cm.
C
A moda é representada pelo valor de 25 cm.
D
A moda é representada pelo valor de 23 cm.
Ao se analisar os valores expressos de uma pesquisa, existe uma "margem de segurança" que nos garante, caso nossos dados estejam dentro dela, a confiabilidade e a certeza dos dados. Esse limite máximo e mínimo que os dados têm é denominado Intervalo de Confiança. Sobre o intervalo de confiança, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
(    ) Baseia-se na distribuição do teste t de student.
(    ) É uma medida de confiança, uma probabilidade de que o parâmetro da população esteja entre esses limites determinados a partir da amostra.
(    ) É uma amplitude, tendo um valor máximo e outro mínimo.
(    ) Só pode ser aplicado quando a média é um valor alto.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A
V - V - V - F.
B
F - V - F - V.
C
F - F - V - V.
D
F - V - V - F.
Ao coletar sementes, um botânico percebeu que, mesmo sendo retiradas de uma mesma planta matriz, havia certa diferença no seu tamanho. Ele então mediu a massa das sementes e chegou aos seguintes resultados expressos em gramas: 1, 2, 3, 2, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 4, 3, 5, 3 e 6. Sobre os conceitos indispensáveis para o estudo da genética, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
(    ) A mediana da amostra é 3.
(    ) A moda da amostra é 6.
(    ) A amostra contém 15 valores.
(    ) A média da massa das sementes é de 2,73 g.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A
F - V - F - V.
B
V - V - F - F.
C
V - F - V - V.
D
F - F - V - F.
Em campo, um pesquisador coletou uma pequena amostra de uma população de peixes em um rio afetado pela poluição de uma grande cidade. No total foram coletados 4 exemplares de diferentes tamanhos de uma espécie gravemente ameaçada pelos dejetos lançados no rio. Sobre essa espécie e todos os dados a seu respeito são novos e importantes, inclusive dados biométricos. Qual a média de comprimento desta amostra, sabendo que os indivíduos coletados mediram 24 cm, 26 cm, 28 cm e 30 cm?
A
A média da população é de 27 cm.
B
A média da população é de 40 cm.
C
A média da população é de 25 cm.
D
A média da população é de 29 cm.
Quando os dados de uma pesquisa são amostrados, é importante antes de iniciar os testes estatísticos que se verifique como é a sua distribuição. A partir dessa resposta são escolhidos os testes que analisarão de forma mais precisa e correta o nosso conjunto de dados. Existem alguns testes estatísticos que verificam as normalidades dos dados. Sobre o que o teste Kolmogorov-Smirnov verifica, analise as sentenças a seguir:
I- Se a amostra é advinda de uma população com distribuição normal.
II- Se o desvio padrão é acima do esperado.
III- As diferenças entre duas médias.
IV- Se existem diferenças entre os tratamentos.
Assinale a alternativa CORRETA:
A
Somente a sentença I está correta.
B
As sentenças III e IV estão corretas.
C
Somente a sentença III está correta.
D
As sentenças I e II estão corretas.
Dependendo da coleta de dados, podem ser extraídas muitas informações, e a análise delas pode acabar sendo complicada devido ao grande número de dados que são coletados em alguns estudos. Contudo, existem alguns testes estatísticos que conseguem demonstrar de forma precisa as informações que queremos isolar em nossos resultados. O que o teste de Shapiro-Wilk verifica?
A
Se duas médias são diferentes.
B
Se a característica em estudo da população apresenta distribuição normal.
C
Se o desvio padrão é igual entre os tratamentos.
D
Quais amostras ou tratamentos diferem significativamente dos demais.
A verificação da normalidade dos dados deve ser um dos procedimentos iniciais de qualquer análise estatística que se pretende realizar. Dessa forma, podemos verificar quais os tipos de testes e análises que serão aplicados no conjunto de dados. Com relação aos testes para verificar a normalidade dos dados, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
(    ) O teste de aderência também é conhecido como teste de Man-Whitney.
(    ) O teste Qui-Quadrado é recomendado para testes paramétricos.
(    ) O teste de Kolmogorov-Smirnov é utilizado para amostras pequenas.
(    ) O teste de McNemar é o mais utilizado teste de verificação de normalidade.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A
V - F - F - V.
B
V - F - V - F.
C
F - F - V - F.
D
V - V - F - V.
Quando os dados possuem uma distribuição normal, existem alguns testes que podem indicar se há diferença significativa ou não entre diferentes grupos de amostras. Já quando os dados não possuem distribuição normal, a verificação da diferença entre três ou mais grupos pode ser verificada através de qual teste?
A
Teste de McNemar.
B
Teste de Shapiro-Wilk.
C
Teste T.
D
Kruskal-Wallis.
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A distribuição dos dados de uma amostra pode obedecer a duas orientações: ela pode ser normal ou não. Nos casos em que a distribuição é normal, dizemos que os testes aplicados devem ser paramétricos; já nos casos em que os dados não possuem distribuição normal, dizemos que eles são não paramétricos. Quando se faz necessário aplicar um teste não paramétrico?
A
Quando a ANOVA não mostrou diferença significativa entre os tratamentos ou amostras.
B
Quando os dados amostrais não provêm de uma população com distribuição normal.
C
Este tipo de teste está desatualizado, portanto não é mais utilizado.
D
Quando a variável é discreta ou não significativa.
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