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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.