Questões de Amostragem (Estatística)

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Sabemos que um estudo estatístico pode ser feito com todos os elementos da população ou com uma parte desta população (amostra). Para que possamos usar os resultados obtidos na amostra para fazer inferências sobre a população de interesse, precisamos garantir que a amostra seja representativa desta população.
(FERREIRA, Valéria. Estatística Básica. Rio de Janeiro: SESES, 2015. Adaptado.)

Para obter uma amostra, pode-se utilizar diferentes técnicas de amostragem; analise-as.
I. Na amostragem aleatória simples, todos os elementos da população têm igual probabilidade de pertencer à amostra, assemelhando-se a um sorteio.
II. Na amostragem aleatória estratificada, os elementos da população são divididos em subgrupos (estratos) e é possível selecionar quantidades proporcionais de elementos de cada subgrupo.
III. Na amostragem sistemática, os elementos da população são organizados e ordenados; seleciona-se um número inicial aleatório, em seguida, os demais elementos são selecionados mantendo-se os intervalos regulares, a partir do número inicial.

Está correto o que se afirma em 

  • A I, II e III.
  • B I, apenas.
  • C I e II, apenas.
  • D I e III, apenas.
  • E II e III, apenas.
A introdução de um viés no cálculo estatístico pode estar ligada quer à imperfeição ou deformação da amostra que serve de base para a estimativa, quer ao período de avaliação. Diante do exposto, assinale a alternativa que apresenta como é chamada qualquer diferença sistemática em relação à verdade que surge na coleta, recordação, registro ou forma de lidar com as informações em um estudo, incluindo como lidar com dados ausentes. 
  • A Viés de Informação
  • B Viés de Seleção
  • C Viés de Coleta
  • D Viés de Verdade
Seja θ um parâmetro qualquer de uma população e seja (IMAGEM) um estimador desse parâmetro, obtido com base em uma amostra. Se (IMAGEM) captura toda a informação sobre θ contida na amostra, é possível afirmar que (IMAGEM) é um estimador: 
  • A Eficiente.
  • B Suficiente.
  • C Invariante.
  • D Consistente.
  • E Não enviesado.
A amostragem estratificada é uma técnica que pertence à família de amostras probabilísticas e consiste em dividir toda a população ou o “objeto de estudo” em diferentes subgrupos ou estratos diferentes, de maneira que um indivíduo pode fazer parte apenas de um único estrato ou camada. Para criar a amostra, podem ser utilizados diversos procedimentos de alocação. A técnica de alocação responsável por considerar, aproximadamente, o mesmo tamanho de amostra em cada estrato denomina-se: 
  • A Uniforme.
  • B Constante.
  • C Invariante.
  • D Proporcional.
  • E Ótima de Neyman.

Para testar 
H0: μ ≤ 100 versus H1: μ > 100,
em que μ é a média de uma variável populacional normalmente distribuída com variância 100, uma amostra aleatória simples de tamanho 100 foi observada e apresentou os seguintes dados:                   

Imagem relacionada à questão do Questões Estratégicas

Nesse caso, a regra de decisão usual e a respectiva decisão, ao nível de significância de 1% são, respectivamente,
[dado: Se Z ~N(0, 1), P[ Z < 2,33] = 0,99]

  • A rejeitar H0 se Imagem relacionada à questão do Questões Estratégicas > 104,62 / não rejeitar H0.
  • B rejeitar H0 se Imagem relacionada à questão do Questões Estratégicas > 106,54 / não rejeitar H0.
  • C rejeitar H0 se Imagem relacionada à questão do Questões Estratégicas > 100,466 / rejeitar H0.
  • D rejeitar H0 se Imagem relacionada à questão do Questões Estratégicas < 101,432 / não rejeitar H0.
  • E rejeitar H0 se Imagem relacionada à questão do Questões Estratégicas > 108,50 / rejeitar H0.