Na análise de dados de vendas de um novo produto, um analis...

A alternativa correta é a Alternativa C. Vamos entender por quê.

Quando lidamos com a análise de dados, é importante escolher a abordagem estatística apropriada, especialmente quando a distribuição dos dados não é normal. A questão trata de comparar médias de vendas em diferentes regiões, e solicita uma técnica que não dependa de suposições de normalidade dos dados.

Testes não paramétricos, como o teste de Kruskal-Wallis, são apropriados para essas situações. Esses testes são projetados para lidar com dados que não seguem uma distribuição normal, tornando-os adequados quando não podemos assumir a normalidade dos dados. Eles permitem a comparação entre grupos sem exigir que os dados sigam uma distribuição específica, o que responde exatamente à necessidade apresentada na questão.

Vamos analisar as outras alternativas:

A - Testes paramétricos, como o teste t de Student: Esta alternativa não é adequada porque o teste t de Student exige a suposição de que os dados seguem uma distribuição normal. Dado que a questão menciona explicitamente que os dados não seguem uma forma conhecida e não podem ser assumidos como normais, essa abordagem não é apropriada.

B - Regressão linear: A regressão linear é usada para modelar a relação entre variáveis independentes e dependentes. Embora útil para prever vendas com base em variáveis dependentes, não é a técnica indicada para comparar médias entre diferentes grupos ou regiões quando não se assume normalidade dos dados.

D - Análise de variância (ANOVA): A ANOVA é uma técnica poderosa para comparar médias entre mais de dois grupos, mas ela também requer a suposição de que os dados são normalmente distribuídos e que há homogeneidade das variâncias. Na ausência de normalidade, a ANOVA não seria apropriada sem ajustes adicionais, como a realização de transformações nos dados ou o uso de variantes não paramétricas.

Em resumo, a Alternativa C é a escolha certa, pois os testes não paramétricos como o teste de Kruskal-Wallis não exigem a suposição de normalidade dos dados, permitindo uma comparação eficaz entre as médias de vendas em diferentes regiões.

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