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Pesquisa Quantitativa

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Uma equipe de pesquisadores em contabilidade está investigando o impacto de um novo treinamento na produtividade dos funcionários. Em um primeiro estudo, eles coletam dados de produtividade (medidos em número de tarefas concluídas por hora) e verificam que esses dados seguem uma distribuição normal, com escala de razão. Em um segundo estudo, os pesquisadores querem avaliar a satisfação dos funcionários com o treinamento, coletando dados em uma escala ordinal (ex: muito insatisfeito a muito satisfeito), e percebem que a distribuição dos dados não é normal. A escolha da metodologia estatística apropriada para cada cenário é crucial para a validade das conclusões.
Com base nas características dos dados e nas suposições de distribuição para cada estudo, assinale a alternativa que associa corretamente o tipo de teste estatístico (paramétrico ou não paramétrico) mais adequado para cada situação.
A Em ambos os estudos, um teste paramétrico seria o mais indicado, pois eles oferecem maior poder estatístico, independentemente da distribuição ou escala dos dados.
B Para o primeiro estudo (produtividade), um teste paramétrico é mais adequado devido à distribuição normal e à natureza da variável em escala de razão; para o segundo estudo (satisfação), um teste não paramétrico é mais indicado pela escala ordinal dos dados e pela ausência de normalidade.
C Para o primeiro estudo (produtividade), um teste paramétrico é mais adequado devido à distribuição normal e à natureza da variável em escala de razão; para o segundo estudo (satisfação), um teste não paramétrico é mais indicado pela escala ordinal dos dados e pela ausência de normalidade.
D Em ambos os estudos, o teste de qui-quadrado (não paramétrico) seria a escolha mais versátil, pois pode ser aplicado a qualquer tipo de variável, garantindo sempre resultados válidos.
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Testando o Conhecimento

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Métodos Quantitativos em Contabilidade
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Vamos analisar cada alternativa com base nas informações fornecidas sobre os dois estudos. 1. Primeiro estudo (produtividade): Os dados seguem uma distribuição normal e são medidos em uma escala de razão. Isso indica que um teste paramétrico é apropriado, pois os testes paramétricos assumem normalidade e são adequados para dados em escala de razão. 2. Segundo estudo (satisfação): Os dados são coletados em uma escala ordinal e a distribuição não é normal. Para dados ordinais e não normais, um teste não paramétrico é mais indicado, pois esses testes não assumem normalidade e são adequados para dados que não seguem uma distribuição normal. Agora, vamos analisar as alternativas: A) Em ambos os estudos, um teste paramétrico seria o mais indicado... - Incorreto, pois o segundo estudo requer um teste não paramétrico. B) Para o primeiro estudo (produtividade), um teste paramétrico é mais adequado... - Correto, mas a alternativa não é completa, pois não menciona o teste não paramétrico para o segundo estudo. C) Para o primeiro estudo (produtividade), um teste paramétrico é mais adequado... - Esta alternativa é correta e completa, pois menciona que para o segundo estudo (satisfação), um teste não paramétrico é mais indicado. D) Em ambos os estudos, o teste de qui-quadrado... - Incorreto, pois o teste de qui-quadrado não é adequado para dados em escala de razão. Portanto, a alternativa correta é: C.

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Uma equipe de pesquisa contábil está desenvolvendo estudos sobre diversos aspectos financeiros de empresas. Em um primeiro momento, eles querem analisar a média de uma única variável (ex: lucro líquido). Em outro estudo, buscam verificar a relação entre duas variáveis (ex: despesa com marketing e receita de vendas). Por fim, em um projeto mais complexo, pretendem investigar o impacto de múltiplas variáveis independentes (ex: endividamento, rentabilidade e porte da empresa) sobre uma variável dependente (ex: valor de mercado da ação). A compreensão de como a complexidade da análise estatística varia conforme o número de variáveis envolvidas é crucial para a escolha da metodologia e a interpretação dos resultados.
Considerando os diferentes cenários de análise estatística descritos, identifique a alternativa que associa corretamente cada situação ao tipo de análise apropriado em termos do número de variáveis envolvidas.
A - A análise da média de uma única variável é bivariada; a verificação da relação entre despesa com marketing e receita de vendas é multivariada; e a investigação do impacto de múltiplas variáveis sobre o valor de mercado da ação é univariada.
B - A análise da média de uma única variável é univariada; a verificação da relação entre despesa com marketing e receita de vendas é bivariada; e a investigação do impacto de múltiplas variáveis sobre o valor de mercado da ação é multivariada.
C - A análise da média de uma única variável é multivariada; a verificação da relação entre despesa com marketing e receita de vendas é univariada; e a investigação do impacto de múltiplas variáveis sobre o valor de mercado da ação é bivariada.
D - A análise da média de uma única variável é univariada; a verificação da relação entre despesa com marketing e receita de vendas é univariada; e a investigação do impacto de múltiplas variáveis sobre o valor de mercado da ação é bivariada.

Uma corretora de investimentos está utilizando um novo modelo estatístico para prever se o valor de uma ação específica vai cair. A hipótese nula (H0) estabelece que o valor da ação não vai cair. Se o modelo indicar que a ação vai cair e a corretora decidir vender suas posições (rejeitar H0), mas, na realidade, o valor da ação não cair, isso resultará em uma perda de oportunidade de ganho. Por outro lado, se o modelo não indicar queda (não rejeitar H0) e a corretora mantiver as ações, mas o valor de fato cair, isso levará a perdas financeiras significativas. A compreensão desses riscos é fundamental para o gerenciamento de portfólio. Com base nos cenários de decisão e suas consequências apresentados, associe corretamente cada tipo de erro estatístico à sua descrição. A A perda de oportunidade de ganho (vender quando a ação não cair) é um Erro Tipo II, onde a hipótese nula não é rejeitada quando é falsa; e as perdas financeiras (manter ações que caíram) é um Erro Tipo I, onde a hipótese nula é rejeitada quando é verdadeira. B Ambas as situações (perda de oportunidade e perdas financeiras) são exemplos de Erro Tipo I, pois em ambos os casos a decisão tomada pelo modelo levou a um resultado indesejado para a corretora. C A perda de oportunidade de ganho (vender quando a ação não cair) configura um Erro Tipo I, onde a hipótese nula é rejeitada quando, na verdade, ela é verdadeira; e as perdas financeiras (manter ações que caíram) configuram um Erro Tipo II, onde a hipótese nula não é rejeitada quando, na verdade, ela é falsa. D A única preocupação em testes de hipóteses é evitar o Erro Tipo I, que é sempre mais grave, e o Erro Tipo II não é considerado relevante em decisões financeiras.

Uma equipe de auditoria interna está analisando o desempenho de vendas diárias de uma filial específica, que é uma variável contínua. Durante a fase de tratamento de dados, a equipe identificou alguns valores de vendas que se desviam significativamente do padrão geral. Uma análise visual (diagrama de caixa) e um cálculo do Z-score confirmaram a presença de outliers. Esses valores extremos podem distorcer a análise estatística, como o cálculo da média e a validade de certos testes. A equipe precisa decidir a melhor forma de lidar com esses outliers para garantir a robustez e a confiabilidade das conclusões. Considerando a presença de outliers na base de dados de vendas e a necessidade de garantir a confiabilidade da análise estatística, assinale a alternativa que apresenta a abordagem mais adequada para o tratamento desses valores extremos. A Ignorar os outliers, pois eles representam eventos reais de vendas e removê-los distorceria a representatividade da amostra. B Avaliar a causa dos outliers para determinar se são erros de registro ou eventos legítimos; dependendo da causa, considerar técnicas como a winsorização, a transformação dos dados ou, em casos justificados, a remoção. C Substituir automaticamente todos os outliers pela média ou mediana dos dados, pois essa é a forma mais simples e universal de tratá-los. D Assumir que a presença de outliers significa que os dados não são úteis para análises estatísticas paramétricas e, portanto, a única opção é usar testes não paramétricos.

Uma empresa de auditoria interna está investigando a eficácia de um novo sistema de controle de estoque. Antes da implementação do sistema, a média diária de erros de registro era de 10. A gerência acredita que, após a implementação, a média de erros diminuiu. Para validar essa crença com base em dados, a equipe de auditoria decide realizar um teste de hipóteses. A formulação correta das hipóteses e a compreensão do objetivo desse teste são passos críticos para tirar conclusões válidas sobre a melhoria do sistema.
Considerando o objetivo da equipe de auditoria em testar a eficácia do novo sistema de controle de estoque, identifique a alternativa que apresenta a correta formulação das hipóteses estatísticas e o principal objetivo do teste de hipóteses.
A A hipótese nula (H0) é que a média de erros de registro diminuiu (H0: µ < 10), e a hipótese alternativa (H1) é que ela permanece igual a 10 (H1: µ = 10). O teste busca provar com 100% de certeza a redução dos erros.
B A hipótese nula (H0) é que a média de erros de registro é diferente de 10 (H0: µ ? 10), e a hipótese alternativa (H1) é que ela é igual a 10 (H1: µ = 10). O teste visa apenas descrever a média da amostra, sem inferência.
C A hipótese nula (H0) é que a média de erros de registro continua igual a 10 (H0: µ = 10), e a hipótese alternativa (H1) é que a média de erros diminuiu (H1: µ < 10). O objetivo é verificar se há evidências estatísticas na amostra para suportar a crença da gerência.
D A hipótese nula (H0) é que a média de erros de registro é menor que 10 (H0: µ < 10), e a hipótese alternativa (H1) é que a média é maior que 10 (H1: µ > 10). O principal objetivo é estimar um intervalo de confiança para a média de erros.

Um gestor financeiro está comparando o desempenho de investimento de duas carteiras de ações ao longo de um ano. Ambas as carteiras tiveram um retorno médio semelhante no período. No entanto, o gestor precisa avaliar qual carteira apresentou menor risco, ou seja, menor flutuação em seus retornos. Para tomar uma decisão informada sobre qual carteira é mais estável, é essencial que ele utilize uma medida estatística que quantifique a dispersão dos retornos em torno da média, permitindo identificar a carteira com menor volatilidade e, consequentemente, menor risco percebido.
Para que o gestor financeiro possa identificar qual carteira de ações apresenta menor risco, ou seja, menor flutuação em seus retornos, selecione a medida estatística que melhor quantifica a dispersão dos dados.
A A Média Aritmética, pois indica o retorno central de cada carteira, permitindo uma comparação direta da performance.
B O Desvio Padrão ou o Coeficiente de Variação, pois quantificam a variabilidade dos retornos em torno da média, indicando a volatilidade de cada carteira.
C A Mediana, uma vez que representa o valor central dos retornos, sendo menos afetada por valores atípicos e mais precisa para a avaliação de risco.
D A Moda, por identificar o retorno mais frequente em cada carteira, fornecendo uma visão clara do desempenho predominante.

Uma grande auditoria está sendo realizada em uma empresa multinacional com milhares de transações contábeis diárias. A equipe de auditores precisa verificar a conformidade de um volume imenso de registros financeiros em um prazo limitado. Seria inviável e excessivamente custoso analisar cada uma das transações individualmente. Diante desse cenário, a equipe decide selecionar uma parte representativa dessas transações para inspeção detalhada, com o objetivo de inferir sobre a conformidade de todo o universo de dados. A correta identificação dos elementos envolvidos é fundamental para a validade do processo de auditoria.
Considerando o contexto da auditoria e a necessidade de verificar a conformidade das transações contábeis, identifique a alternativa que define corretamente a população e a amostra neste estudo.
A A população é o grupo de auditores responsáveis pela verificação, e a amostra são as conclusões finais do relatório de auditoria.
B A população é a média de erros encontrada nas transações, e a amostra é o nível de conformidade desejado pela empresa multinacional.
C A população são apenas as transações com alto valor financeiro, e a amostra são todas as transações de baixo valor inspecionadas pelos auditores.
D A população corresponde ao conjunto total de todas as transações contábeis realizadas pela empresa, e a amostra é o subconjunto de transações que foram selecionadas para a inspeção detalhada.

Um contador gerencial está analisando o desempenho de vendas do último ano em uma rede de lojas e precisa projetar as vendas para o próximo trimestre fiscal. Ele possui dados históricos de vendas e fatores que podem influenciá-las, como promoções e sazonalidade. O desafio é não apenas descrever o que aconteceu, mas também utilizar esses dados para fazer estimativas confiáveis sobre o futuro, auxiliando a diretoria na tomada de decisões estratégicas de estoque e produção. A eficácia dessa projeção depende da aplicação correta dos métodos estatísticos que permitem generalizar os resultados e prever cenários incertos.
Considerando a necessidade de projetar vendas futuras com base em dados históricos e a aplicação de métodos estatísticos para inferências e tomadas de decisão, assinale a alternativa que descreve corretamente o principal propósito da estatística inferencial neste contexto.
A A estatística inferencial visa a generalizar os resultados de uma amostra para a população total e realizar previsões ou estimativas sobre eventos futuros, apesar da existência de riscos de erro.
B O propósito central da estatística inferencial é tabular e representar graficamente todos os dados coletados, resumindo as informações passadas sem qualquer projeção para o futuro.
C A estatística inferencial tem como objetivo exclusivo a confirmação de relações já conhecidas entre variáveis, sem a possibilidade de descobrir novas associações ou estimar eventos futuros.
D O principal propósito da estatística inferencial é eliminar completamente a incerteza nas projeções contábeis, fornecendo valores exatos e garantindo a precisão absoluta das decisões futuras.

Uma auditora está realizando um teste de hipóteses para determinar se a média de um determinado indicador financeiro em empresas de um setor específico é inferior a um valor de referência. Ela definiu um nível de significância (a) de 5% para o teste. Após a coleta e análise dos dados, a auditora precisa estar ciente dos tipos de erros que podem ocorrer em um teste de hipóteses e como eles se relacionam com sua decisão.
Considerando o contexto do teste de hipóteses realizado pela auditora, assinale a alternativa que descreve corretamente a natureza e as implicações dos Erros Tipo I e Tipo II.
A O Erro Tipo I é a probabilidade de não rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa, enquanto o Erro Tipo II é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira.
B O nível de significância (a) representa a probabilidade de cometer o Erro Tipo II, e o Poder do Teste (1-ß) é a probabilidade de cometer o Erro Tipo I.
C O Erro Tipo I ocorre quando a hipótese nula verdadeira é rejeitada (falso positivo), e sua probabilidade é controlada pelo nível de significância (a). O Erro Tipo II ocorre quando a hipótese nula falsa não é rejeitada (falso negativo), e sua probabilidade é denotada por ß.
D Ambos os Erros Tipo I e Tipo II são sempre minimizados simultaneamente ao se aumentar o tamanho da amostra.

Uma grande rede de supermercados deseja avaliar a eficácia de três diferentes estratégias de precificação (Estratégia A, Estratégia B e Estratégia C) no valor médio das vendas por cliente em suas lojas. Para isso, selecionou aleatoriamente lojas para aplicar cada estratégia e coletou dados de vendas durante um mês. A análise preliminar dos dados de vendas por cliente em cada grupo revelou que os valores seguem uma distribuição aproximadamente normal e que as variâncias entre os grupos são homogêneas. A equipe de análise de dados precisa escolher o teste estatístico mais adequado para determinar se existe uma diferença significativa entre as médias de vendas das três estratégias.
Considerando o objetivo de comparar o valor médio das vendas por cliente entre as três estratégias de precificação e as características dos dados, assinale a alternativa que indica o teste estatístico mais apropriado para essa análise.
A Teste t de Student para amostras independentes, pois é o teste mais comum para comparar médias entre grupos.
B Teste de Kruskal-Wallis, pois é um teste não paramétrico robusto para comparar grupos sem a necessidade de normalidade.
C Análise de Variância (ANOVA), pois é o teste paramétrico adequado para comparar as médias de três ou mais grupos independentes, com os dados satisfazendo as premissas de normalidade e homogeneidade das variâncias.
D Teste t de Student para amostras pareadas, pois as vendas foram coletadas de clientes em diferentes lojas, criando uma relação de dependência.

Uma empresa de auditoria deseja investigar se a proporção de demonstrações financeiras com não conformidades em grandes empresas é diferente da proporção observada em pequenas e médias empresas. A equipe está planejando conduzir um teste de hipóteses estatístico para avaliar essa questão. Antes de coletar os dados e aplicar qualquer teste, é fundamental definir claramente as hipóteses nula e alternativa que guiarão a análise.
Considerando o objetivo da investigação, assinale a alternativa que representa corretamente as hipóteses estatísticas (nula e alternativa) a serem formuladas para este teste.
A Hipótese Nula (H0): A proporção de não conformidades é diferente entre grandes empresas e pequenas/médias empresas. Hipótese Alternativa (H1): A proporção de não conformidades é igual entre grandes empresas e pequenas/médias empresas.
B Hipótese Nula (H0): A proporção de demonstrações financeiras com não conformidades é igual entre grandes empresas e pequenas/médias empresas. Hipótese Alternativa (H1): A proporção de demonstrações financeiras com não conformidades é diferente entre grandes empresas e pequenas/médias empresas.
C Hipótese Nula (H0): Há evidências estatísticas para rejeitar a diferença de proporções. Hipótese Alternativa (H1): Não há evidências estatísticas para rejeitar a diferença de proporções.
D Hipótese Nula (H0): A proporção de não conformidades em grandes empresas é maior que em pequenas/médias empresas. Hipótese Alternativa (H1): A proporção de não conformidades em grandes empresas é menor ou igual que em pequenas/médias empresas.

Uma empresa de consultoria contábil está elaborando um relatório para avaliar a satisfação dos clientes com os serviços prestados. Para isso, a equipe decidiu aplicar questionários diretamente aos clientes, coletando opiniões sobre a qualidade do atendimento, a clareza das informações e a percepção de custo-benefício. Além disso, para complementar a análise, a equipe acessou dados financeiros publicados por outras empresas do mesmo setor.
Com base nas abordagens normativista e positivista, assinale a alternativa correta.
A A abordagem normativa foca em descrever as práticas contábeis atuais, utilizando métodos quantitativos para identificar tendências históricas e padrões de comportamento.
B A abordagem positivista busca explicar e prever as práticas contábeis observáveis, utilizando modelos empíricos e técnicas estatísticas para testar teorias e hipóteses sobre o impacto das normas.
C Independentemente da abordagem, a pesquisa contábil que emprega métodos quantitativos sempre prioriza o que 'deve ser', em detrimento do que 'é', para fornecer recomendações ideais.
D O principal objetivo da abordagem positivista é prescrever as melhores práticas contábeis, baseando-se em conceitos teóricos ideais, sem a necessidade de validação empírica com dados reais.

Um analista financeiro de uma pequena e média empresa (PME) precisa apresentar um relatório mensal sobre a estrutura das despesas operacionais para a diretoria. Ele coletou os dados de todas as categorias de despesas do último trimestre. Para que o relatório seja claro, conciso e permita uma rápida compreensão dos principais gastos, o analista deve organizar esses dados de forma eficiente, utilizando ferramentas que sintetizem a informação e destaquem as áreas de maior impacto. A forma como essa informação é visualizada e tabulada é crucial para auxiliar na identificação de gargalos e na tomada de decisões gerenciais.
Para que a análise das despesas seja visualmente clara e a diretoria possa identificar rapidamente as categorias de maior impacto, assinale a alternativa que apresenta a melhor forma de organizar e apresentar esses dados, considerando os princípios da estatística descritiva.
A Listar todos os dados brutos das despesas em uma planilha extensa, permitindo à diretoria revisar cada item individualmente.
B Calcular apenas a média aritmética de todas as despesas do trimestre, apresentando um único valor que representa o gasto total médio da empresa.
C Organizar os dados em tabelas de frequência (absoluta e relativa) e utilizar gráficos de setores ou barras para visualizar a proporção de cada categoria de despesa no total.
D Aplicar testes de hipóteses para determinar a significância estatística de cada despesa, prevendo o impacto futuro no balanço patrimonial da empresa.

Um analista de custos em uma empresa de manufatura está avaliando o tempo de produção de um novo componente. Foram coletados os tempos (em minutos) de 50 ciclos de produção, e percebeu-se que alguns poucos ciclos tiveram um tempo significativamente maior devido a ajustes iniciais na máquina. Para apresentar um valor representativo do tempo típico de produção à gerência, que medida de posição central seria mais adequada, considerando a presença desses valores atípicos (outliers)? A escolha correta da medida é vital para não distorcer a percepção da eficiência do processo produtivo.
Considerando a situação descrita e a presença de valores atípicos nos dados de tempo de produção, indique a medida de posição mais adequada para representar o tempo típico de produção.
A A Média Aritmética, por ser a medida mais comum e de fácil cálculo, forneceria a representação mais precisa do tempo típico, independentemente dos valores extremos.
B A Mediana, por ser menos sensível à influência de valores extremos, representaria de forma mais fidedigna o tempo típico da maioria dos ciclos de produção.
C A Moda, pois indica o valor que mais se repete nos tempos de produção, oferecendo a informação mais relevante sobre a eficiência do processo produtivo.
D O Desvio Padrão, já que ele mede a dispersão dos dados e, assim, auxilia na identificação do valor mais representativo do centro da distribuição.

Uma gestora de fundos de investimento realizou um estudo para verificar se uma nova estratégia de alocação de ativos (Estratégia X) gerou um retorno médio superior ao de sua estratégia tradicional (Estratégia Y). A hipótese nula (H0) é que não há diferença no retorno médio entre as estratégias, e a hipótese alternativa (H1) é que a Estratégia X tem um retorno médio superior. Após a análise dos dados, obteve-se um p-valor de 0,35. O nível de significância definido para o estudo foi de 10% (0,10). A gestora precisa interpretar esse resultado corretamente para decidir sobre a adoção da nova estratégia, evitando conclusões equivocadas sobre o p-valor.
Considerando o p-valor obtido e o nível de significância estabelecido, assinale a alternativa que apresenta a interpretação mais correta do resultado, conforme os cuidados a serem tomados com o p-valor.
A O p-valor de 0,35 é maior que o nível de significância de 0,10. Isso indica que não há evidências estatísticas suficientes para rejeitar a hipótese nula, mas não significa que a Estratégia X e a Estratégia Y têm retornos médios exatamente iguais.
B O p-valor de 0,35 é muito alto, o que prova conclusivamente que a hipótese nula é verdadeira e que a nova Estratégia X não oferece nenhum benefício em relação à Estratégia Y.
C O p-valor de 0,35 sugere que há 35% de chance de a Estratégia X ser realmente melhor, mas não foi detectado devido ao baixo poder do teste.
D Com um p-valor tão elevado, a pesquisa deve ser considerada um fracasso, pois não conseguiu demonstrar a eficácia da nova estratégia.

Em um projeto de pesquisa sobre a performance de empresas listadas na bolsa de valores, um contador está revisando a metodologia de coleta e tratamento de dados. Para garantir a aplicação correta das técnicas estatísticas, é fundamental que as variáveis a serem analisadas sejam compreendidas em sua essência e classificadas de acordo com suas propriedades. A distinção clara entre variáveis que representam categorias ordenadas, categorias sem ordem, contagens e medições é crucial para a validade das conclusões financeiras e gerenciais.
Considerando as características das variáveis estatísticas apresentadas no contexto contábil, assinale a alternativa que descreve corretamente um dos tipos de variáveis.
A - Variáveis qualitativas ordinais representam categorias que possuem uma ordem ou hierarquia natural, como o nível de escolaridade (fundamental, médio, superior) ou a avaliação de risco (baixo, médio, alto).
B - Variáveis qualitativas nominais são características numéricas que não podem ser ordenadas, como o número de funcionários de uma empresa ou a quantidade de itens em estoque.
C - Variáveis quantitativas discretas são obtidas através de medições e podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo contínuo, como o peso de um produto ou o tempo de fabricação.
D - Variáveis quantitativas contínuas são aquelas que expressam categorias sem qualquer tipo de ordem ou valor numérico, como o setor de atuação da empresa ou o estado civil dos colaboradores.

Uma consultoria contábil está analisando a eficácia de um treinamento em novas normas contábeis. Para avaliar o impacto, eles consideraram dois cenários distintos: Cenário 1: Coletaram a pontuação em um teste de conhecimento antes e depois do treinamento para um mesmo grupo de contadores. Cenário 2: Compararam a pontuação média em um teste de conhecimento entre dois grupos diferentes de contadores, sendo um grupo que passou pelo treinamento e outro que não. Em ambos os cenários, verificou-se que as pontuações e as diferenças de pontuação (no Cenário 1) seguem uma distribuição aproximadamente normal. A consultoria precisa selecionar o teste estatístico mais apropriado para cada cenário, a fim de verificar se houve diferença significativa nas pontuações médias.
Considerando as características de coleta de dados em cada cenário e o objetivo de comparar as médias de pontuação, assinale a alternativa que indica corretamente o teste de diferença de médias mais adequado para cada situação.
A Para o Cenário 1, o teste t de Student para amostras independentes; para o Cenário 2, o teste t de Student para amostras pareadas.
B Para o Cenário 1, o teste t de Student para amostras pareadas; para o Cenário 2, o teste t de Student para amostras independentes.
C Em ambos os cenários, a Análise de Variância (ANOVA) é o teste mais adequado, pois permite comparar médias com flexibilidade.
D Em ambos os cenários, um teste não paramétrico como o Teste U de Mann-Whitney seria a melhor escolha, por ser mais robusto a qualquer tipo de distribuição dos dados.

Uma auditoria foi realizada em uma grande corporação para investigar o impacto de uma nova política de despesas no valor médio das notas fiscais apresentadas pelos funcionários. Um teste de hipóteses foi conduzido para verificar se houve uma alteração significativa. O resultado do teste revelou um p-valor de 0,001, com um nível de significância de 0,05. Estatisticamente, isso indica uma diferença significativa na média das notas fiscais. No entanto, ao analisar a magnitude da diferença, percebeu-se que a redução média por nota fiscal foi de apenas R$ 0,05 (cinco centavos). A gerência agora precisa tomar uma decisão sobre a continuidade da política, considerando tanto a significância estatística quanto a relevância prática do resultado.
Considerando o p-valor obtido e a magnitude da diferença observada nas notas fiscais, assinale a alternativa que apresenta a correta interpretação do resultado à luz dos cuidados que devem ser tomados com o p-valor.
A O p-valor de 0,001 é extremamente baixo, o que comprova que a nova política gerou uma redução muito importante e que ela deve ser mantida.
B A diferença de R$ 0,05 é tão pequena que o p-valor não tem validade; portanto, não se pode concluir nada sobre a eficácia da nova política.
C O p-valor alto (0,001) sugere que não há evidência para rejeitar a hipótese nula, indicando que a política não teve impacto nas despesas.
D O p-valor de 0,001 indica significância estatística, pois é menor que 0,05. Contudo, a diferença de R$ 0,05 é de baixa significância prática, ressaltando que um resultado estatisticamente significativo nem sempre implica um efeito relevante na realidade.

Uma equipe de auditores está investigando se há uma diferença significativa na média de despesas operacionais entre duas filiais de uma mesma empresa. Eles coletaram dados de despesas de ambas as filiais e aplicaram um teste estatístico para comparar as médias. Ao final da análise, o teste gerou um valor-p (p-value) de 0,03. A equipe precisa agora interpretar esse resultado para decidir se a diferença observada nas despesas é estatisticamente relevante, considerando um nível de significância de 5% (0,05). A correta interpretação do p-valor é crucial para as conclusões da auditoria.
Com base no valor-p obtido e no nível de significância definido, avalie a situação apresentada e assinale a alternativa que indica a interpretação correta desse resultado e a decisão a ser tomada em relação às despesas operacionais entre as duas filiais.
A - Como o valor-p (0,03) é menor que o nível de significância (0,05), não há evidências suficientes para rejeitar a hipótese nula; portanto, não existe diferença significativa nas despesas entre as filiais.
B - O valor-p de 0,03 indica que há uma probabilidade baixa de observar uma diferença como a encontrada se não houvesse diferença real; assim, a hipótese nula é rejeitada, havendo diferença significativa nas despesas entre as filiais.
C - O valor-p de 0,03 significa que há 3% de chance de que a hipótese nula seja verdadeira; logo, aceita-se a hipótese nula e conclui-se que as despesas são estatisticamente iguais.
D - Dado que o valor-p (0,03) é um número baixo, isso sugere que as despesas operacionais das duas filiais são muito semelhantes, e a hipótese nula de igualdade deve ser aceita.

Uma equipe de contadores é encarregada de analisar o desempenho financeiro de uma grande empresa de tecnologia nos últimos cinco anos, com o objetivo de identificar padrões e tendências para projeções futuras. O desafio reside em como aplicar métodos quantitativos de forma crítica e discernida, reconhecendo que a Contabilidade, embora lide com números, é uma Ciência Social Aplicada. A equipe deve, portanto, ir além da mera descrição dos dados, buscando inferências que auxiliem na tomada de decisões estratégicas sobre investimentos e alocação de recursos. A precisão e a utilidade das informações geradas dependem da correta compreensão do papel da estatística nesse contexto.
Neste sentido, assinale a alternativa que apresenta uma correta definição.
A - Os métodos quantitativos em Contabilidade fornecem certezas exatas sobre eventos futuros, eliminando qualquer incerteza na tomada de decisões estratégicas, devido à sua natureza numérica precisa.
B - A estatística descritiva é a principal ferramenta para prever resultados futuros, pois resume com precisão os dados históricos, tornando a estatística inferencial menos relevante para projeções contábeis.
C - A Estatística, aplicada à Contabilidade, busca estimar eventos futuros com base em dados históricos, reconhecendo a existência de risco de erro e exigindo pensamento crítico para uma interpretação adequada e aplicação em decisões.
D - Por lidar majoritariamente com números, a Contabilidade é intrinsecamente uma Ciência Exata, e, portanto, a aplicação de modelos estatísticos dispensa a análise crítica dos resultados.

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