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Considere p a proporção de uma amostra, conforme o Teorema Central do Limite. Para um tamanho de amostra grande, pode-se considerar a proporção amo...

Considere p a proporção de uma amostra, conforme o Teorema Central do Limite. Para um tamanho de amostra grande, pode-se considerar a proporção amostral p como tendo, aproximadamente, distribuição normal com: média (esperança) = p e variância = p(1-p)/n.

Nesse contexto, imagine que você foi contratado para coordenar uma pesquisa eleitoral um mês antes de uma eleição que tem dois candidatos. Em uma amostra de 1.000 entrevistados, o candidato que lhe contratou teve 51% das intenções de voto.

Com nível de confiança de 95%, calcule o intervalo de confiança e assinale a alternativa que aponta a resposta correta, com a explicação do resultado da margem de erro do candidato.

A. 

A margem de erro é de 1%, ou seja, ou ele ganha a eleição com 52% dos votos ou empata e vai disputar o segundo turno.

B. 

A margem de erro é de 3%, ou seja, ele ganha a eleição com 54% dos votos.

C. 

A margem de erro é de 3%, ou seja, ele pode ganhar a eleição com 54% ou perdê-la com 48% se os demais 52% votarem no outro candidato.

D. 

A margem de erro é de 0,3%, ou seja, ele ganha a eleição no primeiro turno com, no mínimo, 50,7% dos votos.

E. 

A margem de erro é de 0,3%, ou seja, ou ele ganha a eleição com 51,3% dos votos.


Respostas

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Para calcular o intervalo de confiança com nível de confiança de 95%, podemos usar a fórmula: \[ \text{Intervalo de confiança} = p \pm Z \times \sqrt{\frac{p(1-p)}{n}} \] Onde: - \( p \) é a proporção da amostra (51% ou 0,51) - \( Z \) é o valor crítico para o nível de confiança de 95% (aproximadamente 1,96 para um nível de confiança de 95%) - \( n \) é o tamanho da amostra (1000) Substituindo os valores, temos: \[ \text{Intervalo de confiança} = 0,51 \pm 1,96 \times \sqrt{\frac{0,51 \times (1-0,51)}{1000}} \] Calculando, obtemos um intervalo de confiança de aproximadamente 0,48 a 0,54, ou seja, 48% a 54%. Portanto, a alternativa correta é: C) A margem de erro é de 3%, ou seja, ele pode ganhar a eleição com 54% ou perdê-la com 48% se os demais 52% votarem no outro candidato.

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