Qual a alternativa apresenta o conceito INCORRETO acerca dos...

Gabarito letra - D

 Reprodutibilidade: grau de concordância entre os resultados obtidos com o método analítico de rotina e com o método analítico oficial.  

A exatidão se refere à proximidade entre um valor medido e o valor real ou verdadeiro da grandeza que está sendo medida. Em outras palavras, é a capacidade de um método ou técnica de medição de produzir resultados que estejam próximos do valor verdadeiro. A exatidão é uma das duas principais características de qualidade de uma medida, sendo a outra a precisão.

Por exemplo, se você estiver medindo o comprimento de uma mesa e a medida obtida for 1 metro, mas o comprimento real da mesa for 1,01 metros, então a medida é precisa (porque é próxima de 1 metro), mas não é exata (porque não é igual ao valor real de 1,01 metros). Além disso, a exatidão é importante para garantir que os resultados das análises estatísticas sejam confiáveis e úteis para tomar decisões informadas.

A precisão refere-se à consistência e reprodutibilidade dos resultados obtidos por meio de uma técnica de medição ou estimativa. Em outras palavras, a precisão indica a capacidade de um método de medição de produzir resultados que sejam próximos uns dos outros quando o mesmo objeto ou fenômeno é medido repetidamente.

Se um método de medição é preciso, isso significa que as medidas repetidas tendem a estar próximas umas das outras, mesmo que possam não estar próximas do valor verdadeiro da grandeza que está sendo medida. A precisão é uma das duas principais características de qualidade de uma medida, sendo a outra a exatidão.

Por exemplo, se você estiver medindo o comprimento de uma mesa várias vezes e obtiver resultados consistentes, como 1,01 metros, 1,00 metros e 1,02 metros, então suas medidas são precisas, mesmo que possam não ser exatas (se o comprimento real for, por exemplo, 1,05 metros).

Em resumo, a precisão em estatística indica a confiabilidade e a consistência dos resultados de uma técnica de medição ou estimativa.

Especificidade refere-se à capacidade de um teste ou modelo identificar corretamente os verdadeiros negativos, ou seja, a capacidade de indicar a ausência de uma condição ou evento quando ela realmente está ausente. É uma medida da proporção de resultados negativos verdadeiros em relação ao total de negativos observados.

Em termos de teste diagnóstico, especificidade é a habilidade do teste em identificar corretamente as pessoas que não têm uma determinada condição ou doença como "não afetadas". Em outras palavras, um teste com alta especificidade terá poucos falsos positivos, ou seja, poucas vezes indicará erroneamente que uma pessoa tem a condição quando na verdade ela não a tem.

Por exemplo, se um teste de HIV tem uma especificidade de 95%, isso significa que em 95% das vezes em que o teste é realizado em pessoas que não têm HIV, o resultado será negativo, indicando corretamente que elas não têm a doença.

A especificidade é uma das medidas de desempenho importantes para avaliar a eficácia de um teste diagnóstico ou de um modelo estatístico, juntamente com outras medidas como sensibilidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo. Essas medidas juntas ajudam a entender quão confiáveis são os resultados de um teste ou modelo em identificar corretamente a presença ou ausência de uma condição ou evento.

Sensibilidade refere-se à capacidade de um teste ou modelo identificar corretamente os verdadeiros positivos, ou seja, a capacidade de detectar uma condição ou evento quando ele realmente está presente. É uma medida da proporção de resultados positivos verdadeiros em relação ao total de positivos observados.

Em termos de teste diagnóstico, a sensibilidade é a habilidade do teste em identificar corretamente as pessoas que têm uma determinada condição ou doença como "afetadas". Em outras palavras, um teste com alta sensibilidade terá poucos falsos negativos, ou seja, poucas vezes indicará erroneamente que uma pessoa não tem a condição quando na verdade ela a tem.

Por exemplo, se um teste de gravidez tem uma sensibilidade de 98%, isso significa que em 98% das vezes em que o teste é realizado em mulheres grávidas, o resultado será positivo, indicando corretamente que elas estão grávidas.

A sensibilidade é uma das medidas de desempenho importantes para avaliar a eficácia de um teste diagnóstico ou de um modelo estatístico, juntamente com outras medidas como especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo. Essas medidas juntas ajudam a entender quão confiáveis são os resultados de um teste ou modelo em identificar corretamente a presença ou ausência de uma condição ou evento.

Reprodutibilidade em estatística refere-se à capacidade de repetir um experimento, estudo ou análise estatística e obter resultados semelhantes ou idênticos. Em outras palavras, se um estudo ou análise é reprodutível, outros pesquisadores devem ser capazes de seguir os mesmos métodos e procedimentos e obter resultados semelhantes aos do estudo original.

A reprodutibilidade é um princípio fundamental da ciência, pois permite que os resultados sejam verificados e validados por outros pesquisadores, aumentando assim a confiança na validade das descobertas. Quando os resultados de um estudo não podem ser reproduzidos independentemente por outros pesquisadores, isso levanta questões sobre a confiabilidade dos achados originais.

Em estatística, a reprodutibilidade também se aplica à análise de dados. Os resultados de uma análise estatística devem ser reprodutíveis, o que significa que outros pesquisadores devem ser capazes de seguir as mesmas etapas de análise utilizando os mesmos dados e obter os mesmos resultados.

Portanto, a reprodutibilidade desempenha um papel crucial na validação e confiabilidade dos resultados em estatística e em toda a pesquisa científica.

Resposta: D