Questões de Concurso

Acerca da modelagem estatística de dados, julgue o item a seguir.

Testes t e F em regressão linear dependem, em sua formação clássica, da validade da estrutura de variância assumida pelo modelo.

Um gestor público de políticas de desenvolvimento agrícola deseja avaliar se três diferentes fórmulas de biofertilizante (F1, F2, F3) produzem efeitos distintos sobre o crescimento inicial de mudas de espécies nativas destinadas a projetos de recuperação de áreas degradadas. Para isso, foi conduzido um experimento completamente casualizado com 60 parcelas homogêneas. As parcelas foram aleatorizadas para receber um dos três fertilizantes (n = 20 por grupo). A variável resposta é o incremento em altura (cm) após 60 dias. Após a coleta dos dados, o gestor observa que a distribuição dos resíduos do modelo apresenta leve assimetria à direita e caudas ligeiramente mais pesadas que a distribuição normal. Ele decide testar a homogeneidade das variâncias entre os grupos (teste de Levene, p = 0,12). O tamanho amostral por grupo é razoável (n = 20), e o interesse primário é comparar as médias dos três grupos, controlando o erro tipo I em 5%.

Com base nesse cenário e nos princípios de estatística experimental, assinale a alternativa CORRETA quanto à técnica mais apropriada para a análise dos dados, justificando os pressupostos e possíveis alternativas.

Ao realizar um teste de hipóteses para a média de uma população com amostras pequenas (n < 30) e desvio padrão populacional desconhecido, a distribuição t de Student é a mais apropriada para construir o intervalo de confiança ou calcular o valor p. Em relação à teoria da distribuição t e sua aplicação, julgue os itens a seguir:

I. A estatística de teste segue exatamente uma distribuição t de Student com n ? 1 graus de liberdade se a população for normal. Se a população não for normal, mas for simétrica e com curtose moderada, o teste t ainda é razoavelmente robusto para amostras pequenas.

II. A distribuição t de Student tem caudas mais pesadas que a distribuição Normal padrão, mas à medida que os graus de liberdade aumentam, a t se aproxima da Normal. Para n ? 30, a diferença é geralmente considerada desprezível na prática.

III. O intervalo de confiança para a média usando a distribuição t é dado por  Se, erroneamente, usássemos o quantil da Normal (Z_?/2) no lugar do t, o intervalo seria mais estreito, aumentando a probabilidade de não conter o verdadeiro parâmetro (cobertura abaixo do nominal).

IV. Para testar a média de uma população com amostra pequena e desvio padrão desconhecido, a distribuição Qui-quadrado (X ²) seria apropriada se o interesse fosse na variância, não na média. Já a distribuição F é usada para comparação de duas variâncias ou em ANOVA.

V. A estatística t de Student para uma amostra pode ser derivada como razão entre uma Normal padrão e a raiz quadrada de uma Qui-quadrado dividida por seus graus de liberdade, assumindo independência. Essa relação justifica o nome “t” e a forma da densidade.

Assinale a alternativa com a sequência CORRETA (V/F): 

Determinada prefeitura realizou um estudo para comparar o tempo médio (em horas) necessário para análise de processos administrativos em três regionais diferentes da secretaria de fazenda. Para isso, foram selecionadas amostras independentes de processos analisados em cada regional. Os resultados observados foram:

Considerando que os tempos seguem uma Distribuição Normal nas três regionais e que as variâncias populacionais podem ser consideradas iguais, realizou-se uma análise de variância (ANOVA) para verificar se existe diferença significativa entre os tempos médios de análise nas três regionais. A soma de quadrados entre grupos foi igual a 288 e a soma de quadrados total foi igual a 468. Denotando por F_x,y uma variável aleatória com distribuição F de Fisher-Snedecor com x graus de liberdade no numerador e y graus de liberdade no denominador, então o valor-p do teste de hipóteses associado é dado por:

Considere que determinada secretaria municipal de meio ambiente deseja avaliar se a concentração média de partículas poluentes emitidas por pequenas indústrias de uma região urbana está em conformidade com o limite histórico de 50 unidades estabelecido em norma ambiental do município. Admita que a concentração de poluentes siga uma Distribuição Normal com variância populacional conhecida igual a ?² = 64. Uma amostra aleatória de tamanho n = 16 foi coletada, obtendo-se média amostral igual a X? = 52. Deseja-se testar a hipótese nula H?: ? = 50 contra a hipótese alternativa de que H?: ? ? 50. Considere, ainda, que a região crítica do teste é dada por RC = { |X? - 50| > 4 } e que, caso H? seja falsa, o verdadeiro valor da média populacional seja ? = 52. Com base nessas informações, o valor-p bilateral e o poder do teste são, respectivamente, iguais a:

(Dados adicionais: ?(0,5) = 0,69; ?(1,5) = 0,93; ?(2) = 0,98; e ?(3) ? 1; em que ?(z) representa a função de distribuição acumulada da Distribuição Normal Padrão no ponto z).