Um médico do trabalho está analisando as estatísticas de ac...

Alternativa Correta: B - Análise de regressão linear múltipla para determinar o impacto de diversas variáveis independentes sobre as taxas de acidentes.

Tema Central da Questão: A questão aborda a análise de dados estatísticos para identificar correlações entre variáveis que afetam a segurança ocupacional. Compreender métodos estatísticos é essencial para interpretar tendências e relações em um contexto de saúde ocupacional.

Resumo Teórico: Na saúde ocupacional, a análise de regressão linear múltipla é uma técnica estatística que permite estudar o impacto de várias variáveis independentes sobre uma variável dependente. É útil quando se deseja compreender como diferentes fatores podem estar contribuindo para um fenômeno, como o aumento na taxa de acidentes de trabalho.

Justificativa da Alternativa Correta: A análise de regressão linear múltipla (Alternativa B) é a mais adequada para identificar a relação entre múltiplas variáveis que podem estar contribuindo para o aumento das taxas de acidentes. Este método permite quantificar a influência de cada variável independente sobre a variável dependente, nesse caso, a taxa de acidentes. É amplamente utilizada na pesquisa científica para entender relações complexas entre várias variáveis.

Análise das Alternativas Incorretas:

A - Teste qui-quadrado: Este teste é utilizado para avaliar a independência entre categorias e não é o mais indicado para analisar a relação entre variáveis contínuas ou múltiplas influências sobre uma taxa.

C - Teste t de Student: Este teste compara médias entre dois grupos. Não é adequado para analisar relações entre múltiplas variáveis e taxas de acidentes em um contexto com várias influências.

D - Análise de variância (ANOVA): Embora útil para comparar médias entre mais de dois grupos ou condições, ANOVA não determina o impacto de variáveis independentes sobre uma dependente em um modelo múltiplo.

E - Correlação de Pearson: Medida que avalia a associação linear entre duas variáveis. Não é suficiente para um cenário com múltiplas variáveis independentes influenciando uma única variável dependente.

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b

a) Teste Qui-Quadrado para Avaliar a Independência entre as Categorias de Acidentes

Objetivo: Determinar se há uma associação significativa entre duas variáveis categóricas.

Aplicação: Avaliar se há uma associação entre o tipo de acidente (por exemplo, quedas, cortes, queimaduras) e o turno de trabalho (manhã, tarde, noite).

b) Análise de Regressão Linear Múltipla para Determinar o Impacto de Diversas Variáveis Independentes sobre as Taxas de Acidentes

Objetivo: Estimar a relação entre uma variável dependente contínua (taxa de acidentes) e várias variáveis independentes (fatores de risco).

Aplicação: Determinar o impacto de variáveis como número de horas extras, nível de experiência dos trabalhadores, treinamento recebido, e condições de trabalho sobre a taxa de acidentes.

c) Teste t de Student para Comparar as Médias das Taxas de Acidentes Antes e Depois

Objetivo: Comparar as médias de duas amostras (antes e depois de uma intervenção) para verificar se há uma diferença significativa.

Aplicação: Comparar a taxa de acidentes antes e depois da implementação de uma nova medida de segurança ou programa de treinamento.

d) Análise de Variância (ANOVA) para Comparar Taxas de Acidentes entre Diferentes Departamentos da Empresa

Objetivo: Comparar as médias de mais de dois grupos para verificar se há diferenças significativas entre eles.

Aplicação: Comparar as taxas de acidentes entre diferentes departamentos (por exemplo, produção, manutenção, logística) para identificar se algum departamento tem uma taxa significativamente diferente das outras.

e) Correlação de Pearson para Medir a Associação Linear entre Duas Variáveis

Objetivo: Medir a força e a direção da relação linear entre duas variáveis contínuas.

Aplicação: Medir a associação entre a taxa de acidentes e a quantidade de horas de treinamento dos trabalhadores, ou entre a taxa de acidentes e o número de horas extras trabalhadas.