Um técnico em laboratório de análises químicas realizou cinco medidas da concentração de glicose em uma
amostra de soro, obtendo os seguintes valores (em mg/mL):
98,0 - 97,5 - 97,8 - 120,0 - 97,6
Com base nos conceitos de erros e tratamento estatístico de dados em análise química, o técnico deve
considerar
✂️ A) que a média aritmética de todos os valores é suficiente para representar o resultado final, mesmo havendo
suspeita de erro grosseiro.
✂️ B) que o conjunto de valores apresenta apenas erro sistemático, já que todos os resultados estão deslocados
na mesma direção em relação à média.
✂️ C) que o desvio-padrão dessa série será nulo, pois há grande proximidade entre quatro das cinco medidas.
✂️ D) que valor 120,0 é um possível outlier, pois destoa significativamente dos demais resultados, podendo ser
identificado como erro grosseiro após teste estatístico adequado.
✂️ E) que o valor 120,0 deve ser descartado por ser o maior da série, já que em análises químicas sempre se
elimina o maior resultado.
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Uma equipe de pesquisadores em políticas públicas de
saúde laboral deseja estimar a proporção de indivíduos
de determinada população que estão sofrendo de problemas relacionados a burnout . A estimação será feita utilizando técnicas de Inferência Estatística.
A equipe tem acesso a qualquer indivíduo dessa população, mas tem capacidade para coletar os dados de apenas uma parcela irrisória da população como um todo.
A composição e as características gerais dessa população são totalmente desconhecidas.
Diante desse cenário, a equipe de pesquisa deve fazer
sua coleta de dados mediante um processo de amostragem
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Durante muitos anos o coeficiente kappa que, originalmente, foi
desenvolvido para comparação entre classificações feitas por dois
especialistas diferentes, vem sendo utilizado na avaliação de
resultados de mapeamentos temáticos resultantes de classificações
digitais.
Sobre aspectos envolvendo o coeficiente kappa, analise as
afirmativas a seguir.
I. O kappa tem características similares ao cálculo da acurácia
global, sobretudo por ignorar os valores que estão dispostos fora
da diagonal principal da matriz de confusão.
II. O kappa faz uma comparação entre a concordância da
classificação observada e a concordância esperada ao acaso. Se
a concordância esperada ao acaso for alta, mesmo um modelo
de classificação mediano pode ter um valor de kappa alto,
causando conclusão enganosa sobre seu real desempenho.
III. O kappa não leva em conta se algumas classes são muito mais
comuns do que outras. Isso significa que ele pode não refletir
com precisão o quão bem a classificação se saiu nas classes
menos frequentes.
Está correto o que se afirma em
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