Assinale a opção que indica o procedimento estatístico utili...

Alternativa Correta: B - Regressão linear simples.

Para entender porque a regressão linear simples é a opção correta para estudar a associação entre duas variáveis numéricas, é importante compreender o que cada método estatístico representa e quando deve ser utilizado.

Regressão Linear Simples é um método estatístico utilizado para analisar a relação entre duas variáveis contínuas. É ideal quando queremos prever o valor de uma variável dependente com base no valor de uma variável independente. Este método avalia a tendência central entre os pontos de dados e ajusta uma linha reta que demonstra essa relação. Portanto, a regressão linear simples é amplamente usada quando se deseja entender como uma variável numérica influencia outra.

Vamos agora analisar as outras alternativas para entender porque não são adequadas para essa questão:

A - Teste exato de Fisher: Este teste é utilizado em tabelas de contingência para verificar a associação entre duas variáveis categóricas. Não é apropriado para variáveis numéricas.

C - Teste de Mann-Whitney: Este é um teste não paramétrico que compara diferenças entre dois grupos independentes quando a variável de resposta é ordinal ou não assume distribuição normal. Apesar de lidar com dados numéricos, não se destina a avaliar a associação entre duas variáveis numéricas.

D - Coeficiente de correlação de Spearman: Este coeficiente é aplicado quando se quer avaliar a força e a direção de uma associação monotônica entre duas variáveis ordinais ou não-normais. Embora possa lidar com dados numéricos, ele mede a correlação, não a associação direta, que é mais detalhadamente estudada pela regressão.

E - Análise da Variância (Anova): A ANOVA é utilizada para comparar médias entre três ou mais grupos diferentes, não para analisar a associação entre duas variáveis numéricas.

É essencial que candidatos a concursos públicos em Enfermagem tenham uma compreensão clara destes métodos estatísticos, pois a interpretação correta dos dados é fundamental para a prática baseada em evidências. Compreender os contextos apropriados para cada técnica estatística garantirá que as análises realizadas sejam válidas e relevantes.

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