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Questões de Teste de Kruskal-Wallis


ID
172999
Banca
FCC
Órgão
MPU
Ano
2007
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considerando os testes não-paramétricos assinale a alternativa correta.

Alternativas

ID
177691
Banca
FCC
Órgão
TRT - 9ª REGIÃO (PR)
Ano
2010
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Deseja-se testar, a um determinado nível de significância, a hipótese de igualdade das médias das notas de uma matéria numa escola para K (K > 2) grupos de alunos. Cada grupo foi submetido a um esquema de aula diferente dos demais. Para a tomada de decisão, pensa-se em utilizar o teste de Kruskal-Wallis. É correto afirmar que este teste NÃO se aplica

Alternativas
Comentários
  • http://www.portalaction.com.br/tecnicas-nao-parametricas/teste-de-kruskal-wallis


ID
314251
Banca
FCC
Órgão
TRT - 1ª REGIÃO (RJ)
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Três marcas (X, Y e Z) de um equipamento foram testadas, a um determinado nível de significância, para determinar se havia diferença entre suas vidas médias em horas. Utilizou-se o teste de Kruskal-Wallis com base em três amostras aleatórias, uma de cada marca, sendo 6 equipamentos de X, 8 equipamentos de Y e 10 equipamentos de Z. As observações das vidas dos 24 equipamentos foram dispostas em ordem crescente sendo atribuídos postos para as respectivas vidas. Posteriormente, calculou-se o valor da estatística H utilizado para comparação com o qui-quadrado tabelado. É correto afirmar que

Alternativas

ID
554446
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ABIN
Ano
2010
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Com relação a métodos não paramétricos, julgue os itens a seguir.


O teste de Wilcoxon é o equivalente não paramétrico do teste t-Student para comparação de duas médias, e o teste de Kruskal-Wallis é o equivalente não paramétrico da análise de variâncias para um fator.

Alternativas

ID
797737
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
AL-CE
Ano
2011
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Com relação aos testes não paramétricos, julgue o item.

O teste F utilizado na análise de variância não é válido em situações em que os dados não seguem distribuição normal e(ou) a variância da variável resposta não é constante em função das condições de avaliação do experimento. Nesses casos, o teste de Kruskal-Wallis é mais apropriado.

Alternativas
Comentários
  • Assim como outros testes de hipóteses, a Análise de Variância também se estrutura sob algumas suposições ou pressupostos para que seja aplicável, sendo estes:

    Todas as observações devem ser independentes;

    As observações em cada grupo devem possuir uma distribuição, aproximadamente normal;

    As variâncias em cada grupo devem ser aproximadamente iguais.


ID
1371847
Banca
FCC
Órgão
TRT - 13ª Região (PB)
Ano
2014
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Pretende-se decidir, a um determinado nível de significância, se 5 amostras aleatórias independentes, formando 5 grupos, provêm de populações com médias iguais por meio do teste de Kruskal-Wallis. Com relação a este teste,

Alternativas

ID
2311435
Banca
IBFC
Órgão
EBSERH
Ano
2017
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

O teste estatístico mais adequado para uma distribuição não paramétrica, com três amostras independentes, é o teste de:

Alternativas

ID
2351971
Banca
FCC
Órgão
TRT - 11ª Região (AM e RR)
Ano
2017
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considere as seguintes afirmativas relativas a métodos não paramétricos:

l. Os testes não paramétricos somente são utilizados quando as variáveis de estudo não possuem distribuição normal.
II. Para se utilizar os testes não paramétricos as variáveis de estudo devem ser do tipo quantitativo.
III. O teste não paramétrico de Wilcoxon − Mann-Whitney é baseado nos postos dos valores das variáveis de estudo envolvidas.
IV. O teste de KrusKal-Wallis é uma generalização do Teste de Friedman para populações normais.

Está correto o que se afirma APENAS em

Alternativas
Comentários
  • Testes paramétricos: médias e proporções.

    O que são testes paramétricos?

    Testes paramétricos são uma ferramenta estatística usada para a análise de fatores populacionais. Essa amostra deve atender a determinados requisitos, como tamanho, pois quanto maior seja o tamanho da amostra, mais preciso será o cálculo.

    Este método requer a especificação da forma de distribuição da população materna estudada. Pode ser, por exemplo, uma distribuição normal, como é geralmente quando se trata de amostras grandes. Em geral, esses testes só podem ser aplicados a variáveis ​​numéricas. 

    Os testes paramétricos baseiam-se na lei de distribuição da variável em estudo. Embora existam muitos tipos de leis de distribuição, estas são baseadas nas normais, possuindo dois parâmetros: a média e o desvio padrão; o suficiente para saber a probabilidade.

    Um teste paramétrico deve obedecer aos seguintes elementos:

    Normalidade: A análise e observações obtidas das amostras devem ser consideradas normais. Para isso, testes de adequação devem ser realizados, descrevendo quão adaptadas são as observações e como elas diferem dos valores esperados.

    Uniformidade: Os grupos devem apresentar variáveis ​​uniformes, isto é, devem ser homogêneos.

    Erros: Os erros que surgem devem ser independentes. Isso só acontece quando os sujeitos são distribuídos aleatoriamente dentro do grupo.

    ·        Prova do valor Z da distribuição normal.

    ·        Teste T de Student para dados relacionados (amostras dependentes).

    ·        T de Student para dados não relacionados (amostras independentes).

    ·        Teste T de Student-Welch para duas amostras independentes com variâncias não homogêneas.

    ·        Teste de Chi Square de Bartlett para demonstrar a homogeneidade das variações.

    ·        F (análise de variância ou ANOVA).

    Algumas das vantagens dos testes paramétricos são:

    ·        São mais eficientes.

    ·        Perceptíveis às características da informação obtida.

    ·        Os erros são muito improváveis.

    ·        Os cálculos probabilísticos são muito precisos.

    As desvantagens dos testes paramétricos são:

    ·        Os cálculos são difíceis de executar.

    ·        Os dados que podem ser observados são limitados.

    Testes paramétricos são uma ferramenta útil para múltiplas situações, cálculos e interpretações. Por serem comumente utilizados, é possível observar os resultados obtidos através de uma análise.

    São um método muito poderoso se as condições da sua aplicação forem atendidas. No entanto, os pesquisadores devem ter em mente que, se as variáveis ​​que estão estudando não seguem uma lei normal, não podem ser escolhidas.


ID
2355625
Banca
CONSULPLAN
Órgão
TRF - 2ª REGIÃO
Ano
2017
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Disciplina
Estatística
Assuntos

Sobre o Teste de Kruskal-Wallis, analise as afirmativas a seguir.

I. Em sua fórmula são utilizados os postos das amostras estudadas.

II. Não exige que as amostras individuais sigam a distribuição normal, mas todas as amostras combinadas devem seguir a distribuição normal.

III. É utilizado para comparar a variância de várias populações.

IV. É um teste unilateral à direita.

V. Sua estatística de teste H pode ser aproximada por uma distribuição Qui-quadrado com k-1 graus de liberdade, sendo k a quantidade de amostras.

Estão corretas apenas as afirmativas

Alternativas

ID
2454601
Banca
INSTITUTO AOCP
Órgão
EBSERH
Ano
2015
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

O administrador hospitalar de um posto de atendimento observou que o tempo de execução de certo procedimento médico não é o mesmo no turno da manhã, no turno da tarde e no turno da noite. Então, resolve fazer um experimento para verificar se o tempo médio de execução do procedimento é o mesmo nos três turnos. Considere µ1 o tempo médio pela manhã, µ2 o tempo médio à tarde e µ3 o tempo médio à noite. Desta forma o administrador deve tomar amostras do tempo de execução do procedimento, de tamanho n1 dos tempos pela manhã, n2 dos tempos à tarde e n3 dos tempos à noite. Nesse caso, é correto afirmar que

Alternativas
Comentários
  • Cadê as aulas e comentários dos professores????

    Tão devendo aqui!

  • Cadê as aulas e comentários dos professores????

    Tão devendo aqui!

  • Não entendi mada
  • Se você já sabe que no T-student é utilizado quando não tem a variância, dá pra eliminar algumas alternativas e ir por exclusão.

  • GABARITO: Letra D

    a) e e) ERRADAS. Queremos comparar 3 grupos: manhã, tarde e noite. Logo, já não podemos utilizar o teste T, pois este só faz a análise de 2 grupos.

    b) ERRADO. Uma vez que as variâncias são iguais (homocedasticidade) e possuem distribuição gaugassiana (distribuição normal), então deve-se aplicar a Análise da Variância (ANOVA), e não Kruskal-Wallis.

    c) ERRADO. O teste Wilcoxon-Mann-Whitney, assim como o teste T, só faz análise de 2 grupos. Mesmo problema da letra A e E.

    d) CERTO. Como expliquei na letra B. Todos os pressupostos para a ANOVA são atendidos nessa assertiva.


ID
2481442
Banca
NC-UFPR
Órgão
UFPR
Ano
2013
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

O teste não paramétrico de Kruskal-Wallis é extremamente útil para decidir se k amostras independentes provêm de populações diferentes. Em última análise, a técnica consiste na comprovação da hipótese nula de que as k amostras provenham da mesma população. No entanto, é fundamental estabelecer a natureza estatística da variável de interesse, ou seja, apurar o nível de mensuração da variável que será investigada. Nesse contexto, assinale a alternativa que indica o nível de mensuração exigida para o cabimento do referido teste.

Alternativas

ID
3009499
Banca
Exército
Órgão
EsFCEx
Ano
2018
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Suponha que um pesquisador educacional deseja comprovar a hipótese de que os administradores escolares são tipicamente mais autoritários do que professores. Para isso, o pesquisador dividiu 14 indivíduos em três grupos e mensurou o grau de autoridade em uma escala ordinal (0 a 10) a cada um dos 14 indivíduos. Assinale a alternativa que indica qual é o teste mais adequado para a comparação de grupos.

Alternativas

ID
3547834
Banca
FAURGS
Órgão
TJ-RS
Ano
2014
Disciplina
Estatística
Assuntos

Em um estudo sobre eficiência de métodos de alfabetização em adultos, utilizaram-se cinco métodos diferentes, aplicados em grupos de dez sujeitos para cada método. Ao final do período, procedeu-se a um teste de avaliação do aprendizado para os grupos de sujeitos submetidos aos diferentes métodos. Pela análise dos dados, através do teste de Kruskal-Wallis, obteve-se H=10,8. Utilizando a aproximação χ² (qui-quadrado), assinale a alternativa que apresenta a conclusão correta, com relação à eficiência dos métodos, ao nível de significância de 5%.

Alternativas

ID
3663436
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TRT - 11ª Região (AM e RR)
Ano
2016
Disciplina
Estatística
Assuntos

Considere as seguintes afirmativas relativas a métodos não paramétricos:


I. Os testes não paramétricos somente são utilizados quando as variáveis de estudo não possuem distribuição normal.
II. Para se utilizar os testes não paramétricos as variáveis de estudo devem ser do tipo quantitativo.
III. O teste não paramétrico de Wilcoxon − Mann-Whitney é baseado nos postos dos valores das variáveis de estudo envolvidas.
IV. O teste de KrusKal-Wallis é uma generalização do Teste de Friedman para populações normais.

Está correto o que se afirma APENAS em

Alternativas

ID
5125591
Banca
FUNDATEC
Órgão
Prefeitura de Porto Alegre - RS
Ano
2021
Provas
Disciplina
Estatística
Assuntos

Queremos comparar 4 amostras distintas em relação à tendência central, verificando se provém da mesma população. A análise preliminar dos dados desta amostra mostrou que todas as amostras apresentam uma forte não normalidade, com uma forte assimetria. Nessa situação, qual seria o melhor tipo de teste de hipóteses para ser utilizado?

Alternativas
Comentários
  • Algumas definições sobre os testes de hipótese apresentados nas alternativas:

     teste U de Mann-Whitney (também conhecido por teste da soma dos postos de Wilcoxon, teste de Wilcoxon-Mann-Whitney ou teste de Mann-Whitney) É um teste não paramétrico aplicado para duas amostras independentes. É de fato a versão da rotina de teste não-paramétrico de t de Student.

    A ANOVA é um teste paramétrico (possui estimativas de parâmetros) utilizado quando o pesquisador deseja verificar se existem diferenças entre as médias de uma determinada variável (variável resposta) em relação a um tratamento com dois ou mais níveis categóricos (variável preditora).

    O teste de Wilcoxon-Mann-Whitney é baseado nos postos dos valores obtidos combinando-se as duas amostras. Isso é feito ordenando-se esses valores, do menor para o maior, independentemente do fato de qual população cada valor provém.

    O teste de Kruskal-Wallis (KW) é uma extensão do teste de Wilcoxon-Mann-Whitney. É um teste não paramétrico utilizado para comparar três ou mais populações. Ele é usado para testar a hipótese nula de que todas as populações possuem funções de distribuição iguais contra a hipótese alternativa de que ao menos duas das populações possuem funções de distribuição diferentes.

    O teste de Friedman é uma alternativa não paramétrica para o teste de experimentos em blocos ao acaso (RBD - Randon Blocks Design) na ANOVA regular. Ele substitui o RBD quando os pressupostos de normalidade não estão assegurados, ou quando as variações são possivelmente diferentes de população para população. Este teste utiliza os ranks dos dados ao invés de seus valores brutos para o cálculo da estatística de teste. Como o teste de Friedman não faz suposições sobre a distribuição, ele não é tão poderoso quanto o teste padrão se as populações forem realmente normais.