A inferência estatística nos dá elementos para generalizar as conclusões obtidas da amostra para toda a população. Deve-se lembrar que os erros de ...

A inferência estatística nos dá elementos para generalizar as conclusões obtidas da amostra para toda a população. Deve-se lembrar que os erros de coleta e manuseio de um grande conjunto de dados podem ser maiores do que as imprecisões a que estamos sujeitos quando generalizamos, via inferência, as conclusões de uma amostra bem selecionada. Portanto, é incorreto afirmar que seríamos mais precisos, se tivéssemos acesso a todos os elementos da população. Entretanto, risco é a margem de erro motivada pelo fato de se investigar parcialmente (amostra) (população). Ressalta-se que, quanto maior e mais representativa for a amostra, mais forte é o argumento. Se uma amostra for insuficiente ou tendenciosa, conclusões retiradas a partir dela poderão ser totalmente falsas. Com relação aos erros, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Erro de delineamento: é quando o grupo formado pelas amostras não representa a população.
( ) Erro de falta de resposta: é quando a resposta obtida pela amostra pesquisada não coincide com o esperado.
( ) Erro de amostragem: é quando o tamanho da amostra é muito inferior ao tamanho total da população.
( ) Erro de resposta: é quando os resultados obtidos pela amostra não são analisados e são descartados.
a) F - V - F - V.
b) F - F - V - V.
c) V - V - F - F.
d) V - F - V - F.