Alba consultou um cientista de dados e questionou sobre a a...
No contexto de experimentos web, como A/B testing, o **teste exato de Fisher** e o **teste de qui-quadrado** são frequentemente usados para analisar dados categóricos e avaliar hipóteses sobre distribuições. Eles podem ser aplicados para calcular o:
**C) tamanho da amostra e nível de significância.**
Aqui está a explicação:
- **Tamanho da amostra**: Ambos os testes ajudam a determinar se a amostra é grande o suficiente para fornecer resultados estatisticamente significativos. O teste de qui-quadrado é usado para amostras grandes, enquanto o teste exato de Fisher é mais apropriado para amostras pequenas.
- **Nível de significância**: Ambos os testes avaliam se as diferenças observadas entre categorias são estatisticamente significativas. O nível de significância é o limiar para determinar se a hipótese nula pode ser rejeitada.
Vamos revisar as outras opções para entender por que não são adequadas:
A) **Tamanho do efeito e tamanho de amostra**: Embora o tamanho da amostra seja relevante, o teste exato de Fisher e o teste de qui-quadrado não fornecem diretamente informações sobre o tamanho do efeito.
B) **Potência e tamanho do efeito**: A potência do teste e o tamanho do efeito são importantes em análises estatísticas, mas o teste exato de Fisher e o teste de qui-quadrado são mais focados no nível de significância e na adequação da amostra.
D) **Potência e tamanho da amostra**: A potência do teste é a capacidade de detectar um efeito, mas não é diretamente calculada pelo teste exato de Fisher ou pelo teste de qui-quadrado. O tamanho da amostra é considerado, mas não é o foco principal desses testes.
E) **Nível de significância e potência**: O nível de significância é relevante, mas a potência não é diretamente calculada por esses testes. A potência é uma consideração separada na fase de planejamento do experimento.
Portanto, a resposta correta é:
**C) tamanho da amostra e nível de significância.**
Alternativa Correta: D - potência e tamanho de amostra
Os testes estatísticos, como o teste exato de Fisher e o teste de qui-quadrado, são amplamente utilizados em experimentos para analisar relações entre variáveis categóricas. Eles ajudam a determinar se as observações em diferentes categorias são independentes ou se há uma associação significativa entre elas.
Vamos analisar as alternativas para entender melhor por que a alternativa D é a correta:
A - tamanho do efeito e tamanho de amostra
O tamanho do efeito mede a magnitude da diferença ou associação, enquanto o tamanho da amostra refere-se ao número de observações ou participantes no estudo. Embora ambos sejam conceitos importantes, a alternativa A está errada porque não contempla a potência do teste, que é crucial em experimentos estatísticos.
B - potência e tamanho do efeito
A potência de um teste estatístico é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa. O tamanho do efeito também é importante para entender a relevância prática dos resultados. No entanto, a alternativa B está incorreta porque não menciona o tamanho da amostra, que é essencial para calcular a potência.
C - tamanho da amostra e nível de significância
O nível de significância é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira (erro do Tipo I). Embora o tamanho da amostra seja necessário, a alternativa C está incorreta porque não inclui a potência, que também é fundamental em um experimento.
D - potência e tamanho de amostra
A alternativa D é a correta porque os testes estatísticos, como o teste exato de Fisher e o teste de qui-quadrado, utilizam a potência do teste para determinar a probabilidade de detectar uma diferença ou associação significativa, e o tamanho da amostra para assegurar que os resultados sejam representativos e estatisticamente válidos.
E - nível de significância e potência
Embora tanto o nível de significância quanto a potência sejam componentes críticos de um teste estatístico, a alternativa E está incorreta porque não inclui o tamanho da amostra, que é igualmente importante para o cálculo da potência.
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