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Questão de Estatística — Inferência estatística — CESPE / CEBRASPE 2023

EstatísticaInferência estatística
Código
ce160317
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
SEFIN de Fortaleza - CE
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Engenharia Civil
Supondo que uma amostra aleatória simples de tamanho n = 100 tenha sido extraída de uma população normal com média desconhecida μ e variância σ² = 16 e sabendo que a média amostral foi igual a 5, e que P( Z ≤ 1,96) = 0,975 e P( Z ≤ 2,33) = 0,99, em que Z segue a distribuição normal padrão, julgue o próximo item. Com nível de significância igual a 2,5%, a hipótese nula do teste de hipóteses H₀ : μ ≤ 4,5 versus H₁ : μ > 4,5 deve ser rejeitada.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoE — Errado

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Teste de hipóteses para a média com variância conhecida

Gabarito: letra E (ERRADO). Com nível de significância de 2,5% em um teste unilateral à direita (H₀: μ ≤ 4,5 vs H₁: μ > 4,5), o valor crítico é z = 1,96. A estatística de teste calculada é z = 1,25, que é menor que o valor crítico. Portanto, a estatística cai na região de aceitação e a hipótese nula não deve ser rejeitada.

O teste de hipóteses é um procedimento estatístico para decidir, com base em uma amostra, se uma afirmação sobre um parâmetro populacional (aqui, a média μ) deve ser aceita ou rejeitada. A hipótese nula (H₀) é a afirmação que queremos testar, e a hipótese alternativa (H₁) é a afirmação que aceitamos se rejeitarmos H₀. Neste caso, temos um teste unilateral à direita, pois a hipótese alternativa é H₁: μ > 4,5, indicando que suspeitamos que a média seja maior que 4,5.

Como a variância populacional (σ² = 16) é conhecida e a amostra é grande (n = 100), a estatística de teste segue uma distribuição normal padrão (Z). A estatística de teste é calculada como:

Z=Xˉμ0σ/nZ = \frac{\bar{X} - \mu_0}{\sigma / \sqrt{n}}

Substituindo os valores do enunciado (média amostral Xˉ=5\bar{X} = 5, média sob H₀ μ0=4,5\mu_0 = 4,5, desvio padrão populacional σ=16=4\sigma = \sqrt{16} = 4 e tamanho da amostra n=100n = 100):

Z=54,54/100=0,54/10=0,50,4=1,25Z = \frac{5 - 4,5}{4 / \sqrt{100}} = \frac{0,5}{4 / 10} = \frac{0,5}{0,4} = 1,25

Para decidir, comparamos a estatística de teste com o valor crítico. Em um teste unilateral à direita com nível de significância α = 2,5%, o valor crítico é o valor de Z tal que P(Z > z_crítico) = 0,025. O enunciado fornece P(Z ≤ 1,96) = 0,975, o que implica P(Z > 1,96) = 1 - 0,975 = 0,025. Portanto, o valor crítico é z_crítico = 1,96.

A regra de decisão é: rejeitar H₀ se a estatística de teste for maior que o valor crítico. Como 1,25 < 1,96, a estatística de teste está na região de aceitação. Consequentemente, não rejeitamos H₀ ao nível de significância de 2,5%.

Alternativa C — ❌ Incorreta

A alternativa afirma que a hipótese nula deve ser rejeitada. Isso está errado, pois a estatística de teste (z = 1,25) é menor que o valor crítico (z = 1,96). A hipótese nula só seria rejeitada se a estatística de teste fosse maior que 1,96, o que não ocorre. O erro aqui é não calcular corretamente a estatística de teste ou confundir a região de rejeição.

Alternativa E — ✅ Correta ⟵ GABARITO

A alternativa afirma que a hipótese nula não deve ser rejeitada, o que está correto. Como demonstrado, a estatística de teste (z = 1,25) é menor que o valor crítico (z = 1,96), caindo na região de aceitação. Portanto, não há evidência estatística suficiente para rejeitar H₀ ao nível de significância de 2,5%.

NÃO CAIA NESSA!

A banca tenta confundir o candidato ao fornecer dois valores críticos (1,96 e 2,33). Para um nível de significância de 2,5% em teste unilateral, o valor correto é 1,96 (pois P(Z > 1,96) = 0,025). O valor 2,33 corresponderia a um nível de significância de 1% (P(Z > 2,33) = 0,01). Se o candidato usasse 2,33 como valor crítico, a estatística de teste (1,25) continuaria na região de aceitação, mas o raciocínio estaria errado. A pegadinha é usar o valor crítico errado e, mesmo assim, chegar à conclusão correta, o que pode gerar confusão.

PEGA ESSA DICA!

Para testes de hipóteses, sempre identifique:

  1. O tipo de teste (unilateral à direita, unilateral à esquerda ou bilateral).

  2. O nível de significância (α).

  3. O valor crítico correspondente (use a tabela da normal padrão).

  4. Calcule a estatística de teste.

  5. Compare a estatística com o valor crítico e decida.

Em um teste unilateral à direita, a região de rejeição está na cauda direita da distribuição. Se a estatística de teste for maior que o valor crítico, rejeitamos H₀; caso contrário, não rejeitamos.

Gabarito: letra E (ERRADO).

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