Entre conceitos fundamentais da bioestatística é correto afi...

A alternativa correta é a D, que trata do conceito de erro padrão na estatística.

Vamos entender o porquê dessa alternativa estar correta:

D - Erro padrão é o quociente entre o desvio padrão do universo e a raiz quadrada do tamanho amostral.

O erro padrão é uma medida que indica a variabilidade de uma estatística amostral — geralmente a média — em relação à população. Ele é calculado dividindo-se o desvio padrão da população pelo quadrado da raiz do tamanho da amostra. Essa medida é crucial porque quanto menor o erro padrão, mais precisa é a estimativa da média populacional feita a partir da amostra.

Agora, vamos analisar as alternativas incorretas:

A - A hipótese de nulidade é a hipótese aceita, quando a hipótese alternativa é rejeitada, ao se afirmar que há diferenças ou associações entre os grupos objetos da pesquisa, que não podem ser explicadas pelo acaso.

Essa afirmação está incorreta. A hipótese nula (ou nulidade) é a suposição de que não há diferença ou associação significativa entre grupos. Se a hipótese alternativa é rejeitada, significa que não foram encontradas evidências suficientes para apoiar a diferença ou associação, assim, a hipótese nula é aceita.

B - A hipótese alternativa é aceita quando existem diferenças ou associações ao acaso entre os objetos do estudo.

Esta afirmação também está incorreta. A hipótese alternativa é aceita quando há evidências significativas de que as diferenças ou associações não ocorrem por acaso, mas sim por uma razão específica investigada no estudo.

C - Erro tipo I ou erro beta é o que pode ser cometido na inferência estatística, que consiste em aceitar a hipótese de nulidade quando ela é falsa.

O erro descrito aqui é, na verdade, o Erro Tipo II. O Erro Tipo I ocorre quando se rejeita a hipótese nula que é verdadeira. Chamamos o Erro Tipo I de erro alfa, e o Erro Tipo II de erro beta.

E - O erro padrão aumenta quando a amostra obtida é aleatória e à medida que se diminui o tamanho da amostra.

Esta afirmação está incorreta. O erro padrão na verdade diminui com o aumento do tamanho da amostra, pois o tamanho amostral está no denominador da fórmula do erro padrão. Quanto maior a amostra, mais confiável e precisa é a estimativa da média populacional.

Gostou do comentário? Deixe sua avaliação aqui embaixo!