Foram encontradas 32.193 questões.
O gráfico abaixo mostra os volumes de vendas dos
produtos de uma loja em determinado período. De
acordo com o gráfico, os produtos que representaram
o maior e menor volumes de vendas no período foram,
RESPECTIVAMENTE:


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O Código de Ética Profissional do Estatístico está estruturado em diversas Seções,
cada uma tratando de aspectos específicos da profissão. Sobre essas disposições, assinale a
alternativa INCORRETA.
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Com base na Seção II do Código de Ética do Estatístico, Dos Deveres Do Estatístico,
analise as assertivas abaixo, assinalando V, se verdadeiras, ou F, se falsas.
( ) O estatístico deve guardar absoluto sigilo dos assuntos que chegam ao seu conhecimento em razão do exercício profissional.
( ) Quando atuar como perito ou auditor, o estatístico deve abster-se de emitir opiniões tendenciosas nos laudos que produzir.
( ) É dever do estatístico indicar o número de registro no CONRE e a respectiva região em laudos, relatórios técnicos e declarações que emitir.
( ) Fere a ética profissional assumir compromissos que excedam a capacidade legal, técnica, financeira, moral e física do estatístico.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
( ) O estatístico deve guardar absoluto sigilo dos assuntos que chegam ao seu conhecimento em razão do exercício profissional.
( ) Quando atuar como perito ou auditor, o estatístico deve abster-se de emitir opiniões tendenciosas nos laudos que produzir.
( ) É dever do estatístico indicar o número de registro no CONRE e a respectiva região em laudos, relatórios técnicos e declarações que emitir.
( ) Fere a ética profissional assumir compromissos que excedam a capacidade legal, técnica, financeira, moral e física do estatístico.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
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Um pesquisador deseja verificar se houve diferença na idade dos participantes entre
dois grupos (grupo A e grupo B). Para decidir se deve aplicar um teste paramétrico ou um teste não
paramétrico, ele precisa verificar a normalidade dos dados. No SPSS, considerando a versão 18 ou
superior, qual é a alternativa que melhor representa o caminho para realizar o teste de normalidade
(Kolmogorov-Smirnov e/ou Shapiro-Wilk), levando em conta o objetivo do pesquisador?
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R, SPSS e SAS são programas desenvolvidos principalmente para manipulação,
análise e modelagem de dados estatísticos, amplamente utilizados em diferentes áreas do
conhecimento. Apesar de apresentarem sobreposição de funcionalidades, existem distinções quanto
ao grau de flexibilidade, capacidade de integração e suporte a análises específicas. Comparando R,
SAS e SPSS, analise as assertivas abaixo:
I. Por ser de código aberto, o R costuma receber novos métodos apenas depois que eles são implementados e validados em outros programas.
II. O SAS e o SPSS podem executar rotinas em R, oferecendo a opção de usar funções do R em seus próprios ambientes.
III. R é muito flexível no tipo de dados que pode analisar, enquanto SAS e SPSS exigem que os dados estejam organizados em conjuntos ditos “retangulares”.
IV. O SPSS utiliza principalmente duas janelas: o editor de dados (Data Editor) e o visualizador (Viewer). Um dos pontos fortes do SPSS é a possibilidade de executar a maioria das análises apenas com o uso do mouse, sem necessidade de codificação.
Quais estão corretas?
I. Por ser de código aberto, o R costuma receber novos métodos apenas depois que eles são implementados e validados em outros programas.
II. O SAS e o SPSS podem executar rotinas em R, oferecendo a opção de usar funções do R em seus próprios ambientes.
III. R é muito flexível no tipo de dados que pode analisar, enquanto SAS e SPSS exigem que os dados estejam organizados em conjuntos ditos “retangulares”.
IV. O SPSS utiliza principalmente duas janelas: o editor de dados (Data Editor) e o visualizador (Viewer). Um dos pontos fortes do SPSS é a possibilidade de executar a maioria das análises apenas com o uso do mouse, sem necessidade de codificação.
Quais estão corretas?
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No SPSS, diferentes comandos do menu Analyze > Descriptive Statistics permitem
realizar análises descritivas e explorar relações entre variáveis. Com base nas funcionalidades desses
comandos, analise as assertivas abaixo e assinale V, se verdadeiras, ou F, se falsas.
( ) O comando Analyze (analisar) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Frequencies (frequências) pode ser utilizado para realizar análise descritiva de variáveis quantitativas, apresentando medidas como média, mediana, moda, desvio-padrão, quartis e outras.
( ) O comando Analyze (analisar) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Descriptives (descritivas) realiza uma análise descritiva completa de variáveis quantitativas, apresentando medidas como média, mediana, moda, desvio-padrão, quartis e outras.
( ) O comando Analyze (analisar) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Crosstabs (tabelas cruzadas) permite analisar a relação entre variáveis categóricas, apresentando frequências, percentuais, testes de hipóteses e também a opção de gráficos de barras.
( ) O comando Analyze (análise) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Explore (explorar), além da análise descritiva, também permite realizar uma diversidade de gráficos, entre eles: histograma, boxplot, gráfico de linhas, de barras, entre outros.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
( ) O comando Analyze (analisar) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Frequencies (frequências) pode ser utilizado para realizar análise descritiva de variáveis quantitativas, apresentando medidas como média, mediana, moda, desvio-padrão, quartis e outras.
( ) O comando Analyze (analisar) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Descriptives (descritivas) realiza uma análise descritiva completa de variáveis quantitativas, apresentando medidas como média, mediana, moda, desvio-padrão, quartis e outras.
( ) O comando Analyze (analisar) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Crosstabs (tabelas cruzadas) permite analisar a relação entre variáveis categóricas, apresentando frequências, percentuais, testes de hipóteses e também a opção de gráficos de barras.
( ) O comando Analyze (análise) > Descriptive Statistics (estatística descritiva) > Explore (explorar), além da análise descritiva, também permite realizar uma diversidade de gráficos, entre eles: histograma, boxplot, gráfico de linhas, de barras, entre outros.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
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Conforme descrito e ilustrado por Guimarães e Hirakata (2012), em modelos
correlacionados é comum se observar um “efeito principal”, que é o efeito direto de uma variável
independente sobre a variável dependente e um “efeito de interação”, que é o efeito conjunto de duas
ou mais variáveis independentes sobre a variável dependente (Fonte: GUIMARÃES, Luciano Santos
Pinto; HIRAKATA, Vânia Naomi. Uso do modelo de equações de estimativas generalizadas na análise
de dados longitudinais. Revista HCPA, Porto Alegre, v. 32, n. 4, p. 503-511, 2012). Considerando um
exemplo genérico, onde se deseja avaliar o efeito do grupo (A ou B) e do tempo (pré, durante e pós
intervenção) na variável escore de ansiedade, relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando as
ilustrações gráficas abaixo aos seus respectivos efeitos.
Coluna 2
( ) Efeito somente do tempo. ( ) Efeito somente do grupo. ( ) Efeito do grupo e do tempo. ( ) Efeito do grupo e do tempo com o efeito da interação.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
Coluna 2
( ) Efeito somente do tempo. ( ) Efeito somente do grupo. ( ) Efeito do grupo e do tempo. ( ) Efeito do grupo e do tempo com o efeito da interação.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
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As Equações de Estimação Generalizadas (Generalized Estimating Equations – GEE)
foram desenvolvidas com o objetivo de fornecer estimativas consistentes e eficientes dos parâmetros
de modelos de regressão em situações em que os dados apresentam correlação. Esse método tem
sido amplamente empregado em análises de dados longitudinais e outros cenários com medidas
repetidas. Com base nos pressupostos e características dos modelos GEE, assinale a alternativa
correta.
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Os Modelos de Equações de Estimação Generalizadas (Generalized Estimating
Equations – GEE) não exigem a suposição de esfericidade, pois permitem especificar diretamente a
estrutura de correlação entre medidas repetidas. A matriz de correlação de trabalho (working
correlation matrix) é uma estimativa dessa estrutura de dependência, utilizada para ajustar
corretamente os erros padrão e gerar estimativas robustas dos efeitos populacionais. No SPSS, ao
realizar uma análise GEE, é possível escolher entre cinco opções de matrizes de correlação para ajuste
dos modelos. Nesse contexto, relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando as seguintes matrizes às
suas respectivas características.
Coluna 1
1. Independente. 2. AR-1 (Autoregressive de 1ª ordem). 3. Troca (Exchangeable). 4. Dependente de ordem m. 5. Não estruturada.
Coluna 2
( ) Assume que a correlação entre quaisquer dois elementos é nula.
( ) Permite uma correlação diferente para cada par de medidas repetidas.
( ) Assume que cada medida repetida só é correlacionada com as m medições anteriores dentro do mesmo sujeito.
( ) Assume que todas as medidas dentro de um sujeito têm a mesma correlação m entre si (correlação homogênea).
( ) A correlação entre quaisquer dois elementos é igual a m para elementos adjacentes, m² para elementos separados por um terceiro e assim por diante, tal que –1 < m < 1.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
Coluna 1
1. Independente. 2. AR-1 (Autoregressive de 1ª ordem). 3. Troca (Exchangeable). 4. Dependente de ordem m. 5. Não estruturada.
Coluna 2
( ) Assume que a correlação entre quaisquer dois elementos é nula.
( ) Permite uma correlação diferente para cada par de medidas repetidas.
( ) Assume que cada medida repetida só é correlacionada com as m medições anteriores dentro do mesmo sujeito.
( ) Assume que todas as medidas dentro de um sujeito têm a mesma correlação m entre si (correlação homogênea).
( ) A correlação entre quaisquer dois elementos é igual a m para elementos adjacentes, m² para elementos separados por um terceiro e assim por diante, tal que –1 < m < 1.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
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Um estudo clínico tem como objetivo avaliar o efeito de uma intervenção cirúrgica
sobre o peso corporal, verificando se a cirurgia resulta em uma redução significativa do peso em
comparação ao grupo que não foi submetido ao procedimento. Para isso, os pacientes foram divididos
em dois grupos: caso (submetidos à cirurgia) e controle (sem cirurgia). O peso corporal foi mensurado
em dois momentos: antes da cirurgia (peso basal) e três meses após a cirurgia (peso pós-cirurgia),
ou apenas após 3 meses, para o grupo controle. Considere os seguintes planejamentos estatísticos:
I. Plano 1 – ANCOVA (Análise de Covariância): Ajusta os valores de peso pós-cirurgia pelo peso basal, controlando eventuais diferenças iniciais entre os grupos. Nesse caso, o peso pós-cirurgia é a variável dependente, o grupo (caso versus controle) é o fator e o peso basal é incluído como covariável.
II. Plano 2 – GEE (Generalized Estimating Equations): Leva em conta a correlação entre medidas repetidas do mesmo indivíduo, permitindo estimar efeitos da cirurgia, do tempo e a variabilidade entre os pacientes. Considera as medidas repetidas de peso ao longo do tempo como variáveis dependentes, grupo (caso versus controle) e tempo (basal e pós-cirúrgico) como fatores.
III. Plano 3 – Test t pareado: Compara o peso basal e o peso pós-cirurgia dentro de cada grupo, separadamente. O peso é a variável dependente, o tempo (basal e pós-cirúrgico) é o fator de comparação.
Quais assertivas apresentam planejamentos que oferecem análises que permitem verificar estatisticamente se a cirurgia promove uma redução significativa no peso em comparação ao grupo controle?
I. Plano 1 – ANCOVA (Análise de Covariância): Ajusta os valores de peso pós-cirurgia pelo peso basal, controlando eventuais diferenças iniciais entre os grupos. Nesse caso, o peso pós-cirurgia é a variável dependente, o grupo (caso versus controle) é o fator e o peso basal é incluído como covariável.
II. Plano 2 – GEE (Generalized Estimating Equations): Leva em conta a correlação entre medidas repetidas do mesmo indivíduo, permitindo estimar efeitos da cirurgia, do tempo e a variabilidade entre os pacientes. Considera as medidas repetidas de peso ao longo do tempo como variáveis dependentes, grupo (caso versus controle) e tempo (basal e pós-cirúrgico) como fatores.
III. Plano 3 – Test t pareado: Compara o peso basal e o peso pós-cirurgia dentro de cada grupo, separadamente. O peso é a variável dependente, o tempo (basal e pós-cirúrgico) é o fator de comparação.
Quais assertivas apresentam planejamentos que oferecem análises que permitem verificar estatisticamente se a cirurgia promove uma redução significativa no peso em comparação ao grupo controle?
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