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Gabarito: correto
O poder de um teste nos dizer qual é a probabilidade de que um determinado teste rejeite a hipótese nula quando ela é falsa (erro tipo 2). Para melhorar a eficiência dos estimadores, deve-se reduzir a variância. Isso pode ser feito por meio do aumento do tamanho da amostra.
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QUANTO MAIOR O TAMANHO DA AMOSTRA (N)
= MAIOR O NÍVEL DE CONFIANÇA (Z)
= MENOR O DESVIO PADRÃO (DP)
E MENOR SERÁ O ERRO AMOSTRAL (E).
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Quanto MAIOR é o tamanho amostral, maior será o poder do teste (aumenta-se a probabilidade de se rejeitar corretamente a hipótese nula). Item CERTO.
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VALE RESSALTAR QUE O TAMANHO DA AMOSTRA NÃO INFLUÊNCIA NO NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA, MAS INFLUÊNCIA NO PODER DO TESTE CONFORME MENCIONADO NA QUESTÃO.
FONTE: MINHAS ANOTAÇÕES DE QUESTÕES DO CESPE ANTERIORES.
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O poder de um teste estatístico varia conforme o tamanho amostral. Sim. imagine uma entrevista com 100 pessoas(100=amostra) de uma cidade com 10.000 habitantes, o resultado será diferente se a entrevista for com 200,300 400 pessoas. Ou seja,utiliza se testes com várias amostras e consequetemente os testes tendem a variar conforme o tamanho da amostra. acho que é isso.
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Como eu fiz:
1-poder de um teste está relacionado ao erro do tipo 2
2- se aumento a amostra, afeta o erro do tipo 2 (diminui sua chance de ocorrer)
3- se afeta erro do tipo 2, afeta o poder do teste.
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teorema do limite central
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Poder do teste = 1 - Beta
Se aumenta a amostra , diminui o Beta, por conseguinte aumenta o poder do teste
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certo
tamanho da amostra
influencia -> poder/potencia do teste
não influencia -> nível de significancia (alfa)
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Muitos comentários equivocados.
O poder de um teste é aceitar H0 quando verdadeira e não é o erro do tipo II mas sim o complementar do erro do tipo II ou seja:
poder do teste = 1- Beta = aceitar H0 quando verdadeira.
Beta representa a probabilidade de se cometer o erro do tipo II.
Fonte Prof. Walter Sousa