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

Study Notes

Descrição Geral

Variáveis Qualitativas: descrevem qualidades e podem ser nominais (não ordenáveis) ou ordinais (ordenáveis).
Variáveis Quantitativas: expressam valores numéricos e podem ser discretas (valores finitos ou infinitos enumeráveis) ou contínuas (valores infinitos não enumeráveis).

Natureza da Variável

Qualitativa
- Nominal: sem ordem (ex: cores)
- Ordinal: com ordem (ex: graus de satisfação)
Quantitativa
- Discreta: valores inteiros (ex: número de filhos)
- Contínua: valores decimais (ex: altura)

Medidas Descritivas

Medidas de Localização:
- Tendência Central: moda, mediana e média.
- Tendência Não Central: quartis, decis e percentis.
Medidas de Dispersão:
- Amplitude de variação
- Desvio padrão
- Variância
- Coeficiente de variação
- Intervalo interquartil

Correlação

Duas Variáveis Qualitativas: Tabelas de contingência, coeficiente V de Cramer
Duas Variáveis Quantitativas: Coeficiente de correlação de Pearson, diagrama de dispersão
Variável Qualitativa e Variável Quantitativa: Gráficos de barras empilhadas ou Diagramas de extremos e quartis

Intervalos de Confiança

Aplicados quando a distribuição é normal.

Testes Paramétricos

Usados para validar afirmações sobre os parâmetros de uma população.
Requerem que as amostras sejam independentes e as variáveis quantitativas sejam normalmente distribuídas.
Exemplos: Teste t, ANOVA

Testes Não Paramétricos

Alternativas a testes paramétricos quando os pressupostos paramétricos não são cumpridos.
Exemplos: Mann-Whitney, Teste de Wilcoxon, Kruskal-Wallis

Natureza das amostras

Amostras Independentes: as observações de um grupo não afetam as observações do outro grupo.
Amostras Emparelhadas: as observações de um grupo afetam as observações de um outro grupo.

Pressupostos

Normalidade: a variável deve seguir uma distribuição normal.
Variância: a variância das variáveis deve ser igual entre os grupos.

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Description

Este quiz explora os conceitos de variáveis qualitativas e quantitativas, explicando suas naturezas e exemplos práticos. Além disso, abrange medidas descritivas, incluindo tendência central e dispersão, e introduz correlação entre variáveis. Teste seus conhecimentos sobre estatística essencial!