Questão 5/5 - Bioestatística
Atente para a seguinte citação:
“Concluindo, a fim de se evitarem interpretações erradas dos testes de diferenças de médias, deixamos as seguintes recomendações: tentar controlar as variáveis de confusão, procurar utilizar amostras pareadas, ter cautela ao interpretar significância estatística em grandes amostras e utilizar testes exatos de proporção quando as variáveis contínuas puderem ser categorizadas através de pontos de corte já validados”.
Após esta avaliação, caso queira ler o texto integralmente, ele está disponível em: MOURÃO JÚNIOR, Carlos Alberto. Questões em bioestatística: algumas reflexões sobre a comparação de médias. Revista Interdisciplinar de Estudos Experimentais, v. 2, n. 2, p. 42-45, 2010. p. 45.
Considerando estas informações e os conteúdos do texto-base Bioestatística: armadilhas e como evitá-las sobre os diferentes tipos de variáveis, analise as afirmativas que seguem e marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as asserções falsas.
I. (v ) A variável resposta independe do evento que se pretende estudar.
II. (f ) Variável preditora, idealmente, deve ser apenas uma.
III. (v ) Covariância pode gerar insegurança nas inferências dos métodos estatísticos.
IV. (f ) Variável de confusão pode gerar a situação conhecida como covariância.
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
A V – F – V – F
B V – F – V – V
C F – V – V – F
D V – V – F – F
E F – V – F – F
Soluções para a tarefa
Afirmativa I: Verdadeira
A variável resposta é aquela de interesse do experimento. Dessa forma, a mesma é medida a partir dos passos de análise do evento, mas seu valor não depende diretamente do mesmo.
Afirmativa II: Falsa
O número de variáveis preditoras depende das condições e das características do evento analisado. Não existe uma quantidade ideal.
Afirmativa III:
Verdadeira
A covariância é a relação linear entre variáveis. Dessa forma, a incerteza presente nessa relação reflete no nível de incerteza acumulada do experimento.
Afirmativa IV:
Falsa
A variável de confusão é um elemento que, considerando uma relação entre duas outras variáveis, produz alterações em ambas, de forma independente, assim, ela pode influenciar, mas não provocar a covariância.