

Estude fácil! Tem muito documento disponível na Docsity
Ganhe pontos ajudando outros esrudantes ou compre um plano Premium
Prepare-se para as provas
Estude fácil! Tem muito documento disponível na Docsity
Prepare-se para as provas com trabalhos de outros alunos como você, aqui na Docsity
Os melhores documentos à venda: Trabalhos de alunos formados
Prepare-se com as videoaulas e exercícios resolvidos criados a partir da grade da sua Universidade
Responda perguntas de provas passadas e avalie sua preparação.
Ganhe pontos para baixar
Ganhe pontos ajudando outros esrudantes ou compre um plano Premium
Comunidade
Peça ajuda à comunidade e tire suas dúvidas relacionadas ao estudo
Descubra as melhores universidades em seu país de acordo com os usuários da Docsity
Guias grátis
Baixe gratuitamente nossos guias de estudo, métodos para diminuir a ansiedade, dicas de TCC preparadas pelos professores da Docsity
Exercícios Resolvidos LARSON Ron FARBER Elizabeth. Estatística Aplicada INTERVALOS DE CONFIANÇA
Tipologia: Exercícios
1 / 2
Esta página não é visível na pré-visualização
Não perca as partes importantes!
Exercícios Resolvidos LARSON Ron FARBER Elizabeth. Estatística Aplicada Capítulo 6 – Intervalos de confiança 1 ) Explique com suas palavras, no que consiste o intervalo de confiança, e qual a sua importância prática, especialmente para a pesquisa acadêmica? Antes de evidenciar a importância prática com ênfase na pesquisa acadêmica, é relevante lembrar as definições conceituais que os autores Larson e Farber (2015, p. 278) nos trazem, sendo estimativa pontual um valor único estimado para um parâmetro populacional, apresentando-se como menos tendenciosa da média populacional μ , a média amostral. Partindo disso, ao invés de estimar μ sendo exatamente o valor encontrado em , é possível estimar que μ está entre um intervalo. Uma estimativa intervalar ou intervalo de confiança , é um intervalo, ou amplitude de valores, usado para estimar um parâmetro populacional. Porém, antes de encontrar uma margem de erro para uma estimativa intervalar é necessário determinar primeiro o nível de confiança , que valida a probabilidade de que a estimativa intervalar contenha o parâmetro populacional. Obviamente, quando se analisa apenas uma parcela da população, e não ela inteira, são obtidos resultados diferentes, devido ao fato de que uma parte da informação total foi perdida, já que a amostra não contém todos os elementos da população. O objetivo é escolher uma amostra que represente bem a população, de forma que a diferença entre o valor encontrado e o valor verdadeiro seja a menor possível. É muito comum ver o seguinte tipo de comentário em época de eleições: “o candidato A obteve 65% de intenção de voto, com margem de erro de 2% para mais ou para menos. O intervalo de confiança da pesquisa é de 95%”. Se 65% dos entrevistados disseram que tinham intenção de votar no candidato A, mas a margem de erro é de 2% para ou mais ou para menos, devemos considerar que a porcentagem real de intenções deve provavelmente ficar entre 63% e 67%. O que significa o fato de o intervalo de confiança ser de 95%? Significa que, se a pesquisa for repetida várias vezes, tomando diferentes amostras, em 95% dos casos o valor verdadeiro estará contido dentro do intervalo obtido com a margem de erro. No contexto acadêmico, a metodologia de pesquisa estatística é frequentemente utilizada e tem grande importância por abranger todas as áreas de conhecimento e viabilizar o levantamento de informações importantes em todos os campos de pesquisa. O intervalo de confiança é essencial nesse processo, pois ele valida a contribuição do estudo no que tange a margem de incerteza, está diretamente relacionado à confiabilidade do estudo.
2 ) Explique com suas palavras, como seria possível escolher a distribuição estatística, e consequentemente o método de análise, conforme a características dos dados (número de elementos na amostra, dados normalmente distribuídos ou não)? A análise estatística dos resultados obtidos em um determinado estudo é uma ferramenta fundamental na validação desses dados, assim como para a adequada extrapolação dos resultados obtidos para a população estudada. Existem dois tipos básicos de distribuição dos dados: Normal ou Anormal, também conhecida como distribuição livre. A distribuição normal apresenta uma forma semelhante a uma curva em sino quando os dados contínuos estão dispostos em uma curva de distribuição. Pode ser visto que os dados se concentram em torno de uma média e se dispersam simetricamente a partir desse ponto central. Muitos testes estatísticos, como o teste t de Student, requerem uma distribuição normal. Devido aos dados estatísticos não serem sempre da mesma natureza, para viabilizar a escolha da distribuição estatística, bem como do método de análise, é necessário avaliar a característica dos dados. É diferente estudar a cor dos olhos ou a cor do cabelo do que fazer o estudo sobre a altura ou número de pessoas. Variáveis expressas através de uma qualidade, categoria ou característica, que não representam números reais e finitos, são denominados dados qualitativos, que podem ser agrupadas em nominais ou ordinais. Dados expressos por medidas, por exemplo, são denominados dados quantitativos, que podem ainda, ser classificados como de natureza discreta ou contínua. Considerando os parâmetros que podem ser empregados sabendo as características dos dados, torna-se possível determinar sua distribuição estatística, e consequentemente obter informações essenciais sobre tal distribuição. Cabe ainda salientar que em muitas das variáveis quantitativas analisadas em pesquisas nas mais diversas áreas de estudo, correspondem ou se aproximam da distribuição normal, que têm sua origem associado aos erros de mensuração. Referência LARSON, Ron; FARBER, Elizabeth. Estatística Aplicada. São Paulo: Pearson Prentice, 6ª ed., 2015.