Estatística: Variáveis e Medidas Descritivas

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Combine os conceitos relacionados às hipóteses de teste com sua descrição:

H0: μ1 = μ2 = Hipótese nula para duas médias Ha: μi ≠ μj = Hipótese alternativa para comparações entre mais de duas médias H0: μD = 0 = Hipótese nula para a diferença entre duas médias emparelhadas Ha: μ1 ≠ μ2 = Hipótese alternativa para duas médias diferentes

Associe as variáveis com seus tipos respectivos na ANOVA:

Variável dependente = Variável quantitativa Variável independente = Variável qualitativa Variável de resposta = Resultados da análise Variável categórica = Classificação em grupos

Relacione os princípios fundamentais das amostras com suas definições:

Independência = Todas as amostras devem ser aleatórias e independentes entre si Normalidade = Todas as populações seguem a distribuição normal Igualdade de variâncias = As variâncias das populações devem ser iguais Aleatoriedade = As amostras são selecionadas sem viés

Emparelhe os métodos de decisão com as suas condições:

Rejeitar H0 se Sig ≤ α = Diferença significativa encontrada Não rejeitar H0 se Sig > α = Sem diferença significativa Usar teste de Welch = Quando variâncias não são iguais Confirmar H0 = Quando p-valor é maior que alpha Signup and view all the answers

Combine as situações com suas respectivas análises estatísticas:

Teste t para amostras emparelhadas = Comparação entre duas médias de grupos emparelhados ANOVA = Comparação entre várias médias de múltiplas populações Teste de Levene = Verificação da igualdade de variâncias Teste de hipótese = Determinação da validade das afirmações sobre parâmetros populacionais Signup and view all the answers

Combine os testes estatísticos com suas respectivas condições de uso:

Teste de Kolmogorov-Smirnov = n > 50 Teste de Shapiro-Wilk = n ≤ 50 Teste t para duas médias independentes = Para comparação de médias Teste de Mann-Whitney = Dados não paramétricos Signup and view all the answers

Associe os termos estatísticos com suas definições:

Skewness = Medida de assimetria da distribuição Kurtosis = Medida de acentuação da cauda da distribuição Região Crítica = Área onde rejeitamos a hipótese nula Hipótese nula (H0) = Assume que não há diferença entre grupos Signup and view all the answers

Relacione os níveis de significância com seus respectivos valores críticos:

α = 0,01 = −2,576 < Skewness < 2,576 α = 0,05 = −1,960 < Skewness < 1,960 α = 0,10 = −1,645 < Skewness < 1,645 Teste t = Comparação de médias em amostras Signup and view all the answers

Combine as características de uma distribuição normal com suas propriedades:

Distribuição simétrica = média, mediana e moda iguais Função densidade de probabilidade = Forma de sino Pontos de inflexão = em x = μ ± σ Teorema do Limite Central = Distribuição da média amostral Signup and view all the answers

Associe os conceitos estatísticos com suas descrições:

Teste Paramétrico = Valida afirmações sobre parâmetros de populações Teste Não Paramétrico = Utilizado quando os pressupostos paramétricos falham Amostras Independentes = Não influenciam mutuamente os resultados Tamanho da Amostra = Importante para a aplicação do TLC Signup and view all the answers

Relacione as ações em testes estatísticos com seus resultados:

Se Sig ≤ α = Rejeitar H0 Se Sig > α = Não Rejeitar H0 Verificar com a distribuição normal = Avaliar a normalidade dos dados Testes de Skewness e Kurtosis = Analisar a assimetria e acentuação Signup and view all the answers

Combine as definições estatísticas com suas respectivas variáveis:

μ = Média populacional σ = Desvio padrão populacional n = Tamanho da amostra H1 = Hipótese alternativa Signup and view all the answers

Associe os procedimentos de teste estatístico com suas etapas:

Definição da variável = Foco do estudo Formulação de Hipóteses = H0 e H1 são estabelecidas Coleta de Dados = Amostragem representativa Análise de Resultados = Verificação da hipótese com dados Signup and view all the answers

Associe os seguintes tipos de média com suas características:

Média = Quociente entre a soma de n valores e o nº total de observações Média aparada = Elimina 5% dos casos mais baixos e altos Média ponderada = Considera pesos diferentes para cada valor Média geométrica = Raiz n-ésima do produto dos n valores Signup and view all the answers

Associe os termos da análise de dados às suas definições:

Variância = Medida de quão distantes os valores estão da média Desvio-padrão = Indica o 'erro' ao substituir um valor pela média Amplitude de variação = Diferença entre o maior e o menor valor Amplitude interquartil = IQR = Q3 - Q1 Signup and view all the answers

Associe cada medida de tendência não central à sua descrição:

Percentis = Dividem a distribuição em 100 partes iguais Decis = Dividem a distribuição em 10 partes iguais Quartis = Dividem a distribuição em 4 partes iguais Outliers = Observações que estão distantes da maioria Signup and view all the answers

Associa as características às distribuições de dados:

Distribuição simétrica = Média = Mediana Distribuição enviesada à esquerda = Cauda para o lado esquerdo Distribuição enviesada à direita = Cauda para o lado direito Distribuição normal = Curva em forma de sino Signup and view all the answers

Associe os componentes do boxplot com suas definições:

Q1 = Primeiro quartil, 25% de dados inferiores Q2 = Mediana, 50% de dados inferiores Q3 = Terceiro quartil, 75% de dados inferiores IQR = Intervalo interquartil, Q3 - Q1 Signup and view all the answers

Associe as definições de medidas de dispersão com os respectivos termos:

Variância = Exibe a variabilidade de um conjunto de dados Desvio-padrão = É a raiz quadrada da variância Coeficiente de variação = Expressa a variabilidade relativa dos dados Amplitude = Diferença entre o valor máximo e mínimo Signup and view all the answers

Associe os tipos de outliers com suas definições:

Outlier moderado = Q3 + 1,5 IQR ou Q1 - 1,5 IQR Outlier extremo = Q3 + 3 IQR ou Q1 - 3 IQR Outlier = Ponto de observação distante da maioria Limite inferior = Q1 - 1,5 IQR Signup and view all the answers

Associe os conceitos de Skewness com seus efeitos:

Skewness = 0 = Distribuição simétrica Skewness < 0 = Distribuição enviesada à esquerda Skewness > 0 = Distribuição enviesada à direita Distribuição uniforme = Todos os valores têm a mesma frequência Signup and view all the answers

Associe os objetivos dos testes estatísticos às suas descrições:

Teste Mann-Whitney = Comparar duas ou mais distribuições populacionais com base em k amostras independentes Teste de independência = Testar a ausência de relação entre duas variáveis qualitativas Modelo de regressão linear simples = Explicar a relação linear entre uma variável independente e uma variável dependente Teste Qui-quadrado = Comparar frequências observadas com frequências esperadas Signup and view all the answers

Associa as variáveis dependentes e independentes com suas características:

Variável dependente = Variável Quantitativa/Qualitativa Ordinal Variável independente = Variável Qualitativa Nominal Variável quantitativa = Medidas numéricas contínuas ou discretas Variável qualitativa = Classificações ou categorias Signup and view all the answers

Associe as hipóteses dos testes estatísticos aos seus enunciados:

H0 - Teste Mann-Whitney = As k populações têm a mesma distribuição H1 - Teste Mann-Whitney = Pelo menos uma das populações tem distribuição diferente H0 - Teste de independência = A variável X1 é independente da variável X2 H1 - Teste de independência = A variável X1 não é independente da variável X2 Signup and view all the answers

Associe as decisões de rejeitar ou não a hipótese nula ao valor de significância:

Sig ≤ α = Rejeitar H0 Sig > α = Não Rejeitar H0 p-value < 0,05 = Rejeitar H0 p-value ≥ 0,05 = Não Rejeitar H0 Signup and view all the answers

Associe os critérios do teste de independência às suas condições:

Não mais de 20% das classes com eij inferior a 5 = Condição de aplicabilidade do teste Todas as classes com eij superior ou igual a 1 = Condição de aplicabilidade do teste Frequências observadas (Foij) = Dados reais coletados para análise Frequências esperadas (Feij) = Valores que seriam esperados sob independência Signup and view all the answers

Associe os exemplos dados às suas interpretações:

p-value = 0,520 = Não se rejeita a hipótese nula KW(2) = 1,308 = Modelo estatístico utilizado para análise de variáveis Médias das ordenações (47,55; 55,52; 51,38) = Não são significativamente diferentes Significância associada ao teste = Valor que determina a relação entre as variáveis Signup and view all the answers

Associe os componentes do teste de Mann-Whitney a suas definições:

k amostras independentes = Bases das comparações realizadas Variáveis qualitativas = Agrupamento em classes ou categorias Distribuições populacionais = Conjunto de dados que são analisados Ordenações = Classificação dos dados para comparação Signup and view all the answers

Associe os termos estatísticos às suas descrições:

H0 = Hipótese nula H1 = Hipótese alternativa α = Nível de significância Sig = Valor de significância do teste Signup and view all the answers

Associe cada teste às suas características principais:

Teste de Scheffé = Comparação de médias assumindo variâncias iguais Teste de Welch = Avalia a igualdade de médias sem assumir variâncias iguais Teste Mann-Whitney = Teste não paramétrico para duas distribuições independentes Teste de Tukey = Comparação múltipla de médias para variâncias iguais Signup and view all the answers

Associa os testes com suas respectivas hipóteses nula (H0):

Teste de Dunnett’s C = H0: μ1 = μ2 Teste de Welch = H0: μ1 = μ2 = μ3 Teste Mann-Whitney = H0: As médias de ordenações são iguais Teste de Bonferroni = H0: As médias são iguais em múltiplas comparações Signup and view all the answers

Associe os termos às suas definições:

p-value = Probabilidade de observar os dados se H0 é verdadeira α = Nível de significância usado para testar H0 Sig = Valor de significância obtido no teste estatístico Rejeitar H0 = Conclusão de que as médias são significativamente diferentes Signup and view all the answers

Associe os testes às suas situações de uso:

Teste de Dunnett’s C = Comparação entre um grupo controle e múltiplos grupos Teste de Games-Howell = Comparação quando variâncias não são iguais Teste de Tukey = Teste pós-hoc após ANOVA com variâncias iguais Teste de Comparação Múltipla = Avaliar diferenças entre três ou mais grupos Signup and view all the answers

Associe os testes não paramétricos às suas características:

Teste Mann-Whitney = Baseado em duas amostras independentes Teste de Kruskal-Wallis = Generalização do Mann-Whitney para mais de duas amostras Teste de Friedman = Usado para amostras relacionadas Teste de Wilcoxon = Compara duas amostras pareadas Signup and view all the answers

Associe cada função com seu respectivo objetivo:

H0: μ1 = μ2 = Teste de comparação simples entre duas médias H0: μ1 = μ2 = μ3 = Teste de comparação entre três médias ou mais H0: As distribuições são iguais = Teste de Mann-Whitney em comparação de distribuições H0: As médias de ordenações são iguais = Teste de Mann-Whitney para ordens em grupos Signup and view all the answers

Associe os conceitos às suas definições:

Decisão estatística = Rejeitar ou não H0 com base em Sig e α Amostras independentes = Duas populações sem influência uma na outra Média de ordenações = Média das classificações atribuídas a um grupo Erro Tipo I = Rejeitar H0 quando ela é verdadeira Signup and view all the answers

Associe cada teste às suas condições de uso:

Teste de Scheffé = Usado quando as variâncias são assumidas como iguais Teste de Welch = Recomendado para variâncias diferentes em populações normais Teste de Bonferroni = Ajuste de múltiplas comparações para controle de erro Teste Mann-Whitney = Alternativa não paramétrica ao teste t Signup and view all the answers

Combine os conceitos de parâmetros e estatísticas com suas definições:

Média da população (µ) = Valor fixo que representa a média dos dados de uma população Média amostral (X_barra) = Valor variável que representa a média dos dados de uma amostra Desvio-padrão populacional (𝜎) = Medida que mostra a variação dos dados na população Desvio-padrão amostral (𝑆) = Medida que quantifica a variação dos dados em uma amostra Signup and view all the answers

Associe os tipos de variáveis com suas características:

Variável Nominal = Não pode ser ordenada Variável Ordinal = Pode ser ordenada Variável Discreta = Conjunto numerável de valores Variável Contínua = Conjunto não numerável de valores Signup and view all the answers

Relacione os gráficos com os tipos de variáveis:

Gráfico de barras (qualitativa) = Utilizado para variáveis nominais e ordinais Histograma = Utilizado para variáveis discretas e contínuas Diagrama de extremos e quartis = Utilizado para variáveis ordinais Gráfico circular = Utilizado para percentagens de variáveis qualitativas Signup and view all the answers

Combine as medidas de localização com suas definições:

Moda = Valor mais frequente na distribuição Mediana = Valor que acumula 50% das observações Média = Soma dos valores dividida pelo número de observações Quartis = Dividem os dados em quatro partes iguais Signup and view all the answers

Associe os tipos de variáveis às suas escalas de medida:

Qualitativa Nominal = Sem ordem entre categorias Qualitativa Ordinal = Com ordem entre categorias Quantitativa Discreta = Valores numéricos contáveis Quantitativa Contínua = Valores numéricos em um intervalo contínuo Signup and view all the answers

Combine as medidas de dispersão com suas definições:

Desvio-padrão = Medida que mostra a dispersão dos dados em relação à média Variância = Desvio-padrão ao quadrado Intervalo de variação = Diferença entre o máximo e o mínimo Coeficiente de variação = Relação entre o desvio-padrão e a média Signup and view all the answers

Associe as escalas de medida com seus tipos de gráficos:

Escala Nominal = Gráfico de barras Escala Ordinal = Diagrama de extremos e quartis Escala Discreta = Histograma Escala Contínua = Gráfico de linhas Signup and view all the answers

Relacione os tipos de frequência com suas representações:

Frequências absolutas = Contagem total de observações Frequências relativas = Proporção de observações em relação ao total Frequências acumuladas absolutas = Soma das frequências anteriores Frequências acumuladas relativas = Soma das frequências relativas anteriores Signup and view all the answers

Associe as características das variáveis qualitativas às suas definições:

Nominal = Categoria sem ordem Ordinal = Categoria com ordem Qualitativa = Representa qualidades dos elementos Quantitativa = Representa valores numéricos dos elementos Signup and view all the answers

Combine as estatísticas com suas respectivas funções:

Média = Resumo das observações em um único valor Mediana = Determina a centralidade dos dados Moda = Identificação do valor mais frequente Desvio-padrão = Medição da variabilidade dos dados Signup and view all the answers

Associe os métodos de coleta de dados com suas características:

Questionários = Coleta de dados através de perguntas Entrevistas = Coleta de dados através de conversas diretas Observação = Análise de comportamentos em ambientes naturais Experimentos = Coleta de dados a partir de condições controladas Signup and view all the answers

Relacione as medidas de tendência central às suas escalas de aplicabilidade:

Moda = Pode ser usada em todas as escalas Mediana = Usada em escalas ordinais e acima Média = Usada em escalas intervalares e de razão Quartis = Usados principalmente em dados ordinal e numéricos Signup and view all the answers

Associe as definições das variáveis qualitativas a seus tipos:

Qualitativa = Expressa características não numéricas Nominal = Sem uma ordem específica Ordinal = Possui uma ordem específica Quantitativa = Expressa características numéricas Signup and view all the answers

Combine as análises estatísticas com seus respectivos objetivos:

Descritiva = Resumo e descrição das características dos dados Inferencial = Tirar conclusões sobre a população a partir da amostra Exploratória = Identificação de padrões e relações nos dados Confirmatória = Teste de hipóteses e validação de teorias Signup and view all the answers

Flashcards

Parâmetros

Dados que resumem informações da população inteira. Assumem valores fixos.

Estatísticas

Dados que resumem informações de uma parte da população (amostra). Variam de amostra para amostra.