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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