Em Estatística, no que se refere às medidas de tendência ce...

Vamos abordar a questão sobre medidas de tendência central em Estatística. Estas medidas são fundamentais para resumir um conjunto de dados, indicando um valor central em torno do qual os dados estão distribuídos. As medidas mais comuns são média aritmética, mediana e moda.

A alternativa A - "o uso da média aritmética está restrito exclusivamente a dados intervalares" é considerada correta. Esta afirmação é verdadeira porque a média aritmética requer que os dados tenham uma ordem e uma distância mensurável entre valores, que são características dos dados intervalares (e também dos dados de razão). Dados nominais ou ordinais não possuem essa característica.

Vamos analisar por que as outras opções estão incorretas:

B - "a mediana pode ser calculada para qualquer conjunto de dados, sejam eles do nível nominal, ordinal ou intervalar." Isto está incorreto porque a mediana requer uma ordem nos dados. Portanto, não pode ser calculada para dados nominais, que não têm ordem.

C - "o uso da média aritmética é mais apropriado para distribuições bimodais." Não é adequado porque, em distribuições bimodais (com duas modas), a média aritmética pode não representar bem a tendência central, pois ignora a dualidade na distribuição dos dados. Nestes casos, outras medidas são mais indicadas.

D - "a moda só pode ser usada para dados de nível nominal ou ordinal." Esta afirmação é falsa. A moda, que é o valor mais frequente, pode ser usada para qualquer nível de mensuração (nominal, ordinal, intervalar ou de razão), pois simplesmente identifica a categoria ou valor mais comum.

E - "a média aritmética é considerada a medida de tendência central que corta a distribuição em duas partes iguais." Esta descrição corresponde à mediana, não à média aritmética. A mediana divide a distribuição em duas metades iguais.

Para resolver questões como esta, é importante compreender as características e os usos apropriados de cada medida de tendência central, além de identificar as condições em que elas podem ser aplicadas.

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