Questões de Concurso
Sobre distribuição qui-quadrado em estatística
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Deseja-se testar as hipóteses
H0 : a posição de ocupação independe do sexo
H1 : a posição de ocupação depende do sexo
Usando o teste qui-quadrado para testar as hipóteses, obteve-se o p-valor igual a 0,181449.
A decisão sobre H0 é
Supondo que as variáveis Xk , k = 1, 2,..., 10, e Yi , i = 1, 2, sejam também independentes, e que a variável
W = c1 (X 1 + X2 + ... + X10 ) 2 + c2 (Y1 - Y2 ) 2
tem distribuição qui-quadrado com n graus de liberdade, quais os valores de c1 , c2 e n?

O valor crítico de Qui-quadrado para rejeitar a independência das variáveis com nível de significância de 5% é aproximadamente:

O valor do Qui-quadrado é aproximadamente:

Observou-se a quantidade de homicídios ocorridos durante os dias de semana, a fim de se verificar se há dependência entre estas variáveis. Os valores observados estão na tabela:

O valor crítico do qui-quadrado para rejeitar

Dado: consulte a tabela de qui-quadrado.
Observou-se a quantidade de homicídios ocorridos durante os dias de semana, a fim de se verificar se há dependência entre estas variáveis. Os valores observados estão na tabela:

Ao fazer o teste de aderência para a hipótese de variáveis independentes, o qui-quadrado calculado é igual a
Realizou-se um estudo para saber se a extinção de plantas raras é diminuída em áreas de proteção ambiental. Nesse estudo, utilizou-se uma amostra de 100 blocos da floresta, dos quais 50 receberam a proteção ambiental e outros 50 não a receberam. Após certo tempo, contou-se o número de plantas raras, e os resultados desse experimento estão na tabela.

O valor do qui-quadrado crítico para rejeitar

Dado: consulte a tabela de qui-quadrado.
A seguir estão os rendimentos, em salários-mínimos, de 30 funcionários:

Considerando o exposto, assinale a alternativa verdadeira.
Dado: A soma dos salários (renda total) é 319.
Em 3 empresas M, N, e P são extraídas, independentemente, amostras aleatórias entre seus empregados de tamanho 50 em M, 200 em N e 250 em P. Foi perguntado a todos qual, entre 3 planos de carreira propostos, eles preferem e cada um deu somente uma resposta. O resultado pode ser observado pela tabela abaixo.
Deseja-se saber se a preferência pelo plano de carreira depende da empresa, utilizando o teste qui-quadrado, a um determinado nível de significância α, desconsiderando a correção de Yates e obtendo as respectivas frequências esperadas pela tabela sem que tenha de estimar quaisquer parâmetros populacionais por meio de estatísticas amostrais.
Dados: valores críticos da distribuição qui-quadrado [P(qui-quadrado com n graus de liberdade < valor tabelado) = (1-α)]
É correto afirmar que

O estudo em questão insere-se entre as restrições para o uso do teste qui-quadrado, visto que todos os valores esperados são maiores que 5.

Para calcular o p-valor da estatística qui-quadrado do respectivo problema, utilizando-se uma tabela da distribuição qui-quadrada, basta encontrar o valor mais próximo da estatística dentro da tabela, independentemente dos graus de liberdade.

Considere que os níveis críticos da distribuição qui-quadrado com 1 a 4 graus de liberdade sejam, respectivamente,

em que


Caso se pretenda fazer um teste qui-quadrado de homogeneidade no que se refere à eficiência entre os níveis de escolaridade, então a estatística do teste teria apenas 2 graus de liberdade.

Para verificar se as variáveis estão associadas, pode-se utilizar o teste qui-quadrado com 4 graus de liberdade.
Antes de essa empresa lançar a campanha em âmbito nacional, ela realizou um estudo-piloto em um pequeno número de indústrias, adotando o seguinte plano amostral. De um cadastro de indústrias, foram selecionadas aleatoriamente 2 indústrias e nelas aplicaram-se as campanhas propostas pela instituição, envolvendo todos os operários que lá trabalhavam na ocasião do estudo. Essas indústrias são chamadas “caso”. Também foram selecionadas aleatoriamente outras 2 indústrias, mas nelas as campanhas não foram aplicadas. Essas são chamadas “controle”. Ao longo de um ano foram registrados os números de operários que sofreram algum tipo de acidente nas quatro indústrias, segundo a tabela abaixo.

Considere que a hipótese nula: “a ocorrência de acidentes não depende da exposição do trabalhador à campanha” possa ser avaliada pela estatística qui-quadrado do teste de homogeneidade. Nessa situação, segundo os dados observados na pesquisa-piloto, o valor dessa estatística é superior a 1,15 e inferior a 1,25.
O teste de razão de verossimilhanças generalizadas (TRVG) é uma alternativa ao teste qui-quadrado de Pearson para a avaliação da independência em tabelas de contingência. Sabendo-se que o TRVG considera uma distribuição multinomial, é correto afirmar que a distribuição assintótica da sua estatística do teste possui número de graus de liberdade diferente do número de graus de liberdade da distribuição do teste de Pearson.

Deseja-se testar com base nesta tabela, utilizando o teste qui-quadrado, as seguintes hipóteses:
H0: não há discrepância entre as frequências observadas e esperadas (hipótese nula).
H1: as frequências observadas e esperadas são discrepantes (hipótese alternativa).

Uma conclusão correta é que

Seja X2n a distribuição Qui-quadrado com n graus de liberdade e os seguintes valores dessa distribuição:
P ( X2n

P ( X22

P ( X23

Utilizando o teste Qui-quadrado e os dados da pesquisa, é CORRETO afirmar: