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Questão de Estatística — Amostragem — CESPE / CEBRASPE 2026

EstatísticaAmostragem
Código
ce230215
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
Telebras
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Especialista em Gestão de Telecomunicações - Analista Superior - Subatividade: Estatística
        Na determinação do tamanho n de uma amostra aleatória simples para estimar uma proporção populacional p de modo a obter um erro de estimação e, pode-se utilizar a fórmula n = zy2 p(1 – p)/e2 , em que zy é o valor obtido da distribuição normal padrão, associado ao nível de confiança 0 < y < 1.
Com base nas informações apresentadas, julgue o item subsequentes.Fixados y e e, o tamanho da amostra previsto pela fórmula n = zy² p(1 – p)/e² será tanto maior quanto maior for a estimativa inicial usada para a proporção populacional.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoE — Errado

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Tamanho da amostra para estimar uma proporção

Gabarito: ERRADO. A relação entre o tamanho da amostra nn e a estimativa inicial da proporção pp não é monotonicamente crescente: a função p(1−p)p(1-p) atinge seu máximo em p=0,5p = 0{,}5 e é simétrica em torno desse ponto. Assim, fixados o nível de confiança (zγz_\gamma) e o erro (ee), o tamanho da amostra será tanto maior quanto mais próxima de 0,5 estiver a estimativa inicial, e não simplesmente "quanto maior for" essa estimativa. A afirmativa ignora que, para p>0,5p > 0{,}5, aumentar pp faz p(1−p)p(1-p) diminuir, reduzindo nn.

A fórmula fornecida no enunciado é a clássica para o tamanho de amostra em estimação de proporção por amostragem aleatória simples (sem correção para população finita):

n=zγ2⋅p(1−p)e2n = \frac{z_\gamma^2 \cdot p(1-p)}{e^2}

em que zγz_\gamma é o quantil da normal padrão associado ao nível de confiança γ\gamma, pp é a estimativa inicial da proporção populacional e ee é o erro máximo de estimação. O termo que depende de pp é o produto p(1−p)p(1-p), uma parábola com concavidade para baixo, cujo valor máximo ocorre em p=0,5p = 0{,}5:

  • p=0,1⇒p(1−p)=0,09p = 0{,}1 \Rightarrow p(1-p) = 0{,}09

  • p=0,5⇒p(1−p)=0,25p = 0{,}5 \Rightarrow p(1-p) = 0{,}25 (máximo)

  • p=0,9⇒p(1−p)=0,09p = 0{,}9 \Rightarrow p(1-p) = 0{,}09

Portanto, para pp entre 0 e 0,5, nn cresce com pp; para pp entre 0,5 e 1, nn decresce com pp. A afirmativa diz que "será tanto maior quanto maior for a estimativa inicial", o que só vale na primeira metade do intervalo — e falha completamente quando p>0,5p > 0{,}5. Por isso, o item está errado.

NÃO CAIA NESSA!

A banca explora a intuição de que "maior proporção exige amostra maior". Isso é falso: o que maximiza a amostra é a máxima incerteza, que ocorre em p=0,5p = 0{,}5. Para pp acima de 0,5, a variabilidade p(1−p)p(1-p) diminui, e a amostra necessária também diminui. Lembre-se: a função é simétrica — p=0,1p=0{,}1 e p=0,9p=0{,}9 exigem o mesmo tamanho de amostra.

p

p(1-p)

n (z=1,96; e=0,05)

Relação com p

0,1

0,09

138,30

Crescente (p < 0,5)

0,5

0,25

384,16

Máximo (p = 0,5)

0,8

0,16

245,86

Decrescente (p > 0,5)

0,9

0,09

138,30

Decrescente (p > 0,5)

Item — ❌ ERRADO

A afirmativa está incorreta porque generaliza indevidamente. A relação entre nn e pp não é crescente em todo o domínio. Como demonstrado, p(1−p)p(1-p) é máximo em p=0,5p=0{,}5 e decresce para valores de pp acima de 0,5. Assim, por exemplo, com zγ=1,96z_\gamma = 1{,}96 e e=0,05e = 0{,}05:

  • p=0,5⇒n=1,962⋅0,250,052=384,16≈385p = 0{,}5 \Rightarrow n = \frac{1{,}96^2 \cdot 0{,}25}{0{,}05^2} = 384{,}16 \approx 385

  • p=0,8⇒n=1,962⋅0,160,052=245,86≈246p = 0{,}8 \Rightarrow n = \frac{1{,}96^2 \cdot 0{,}16}{0{,}05^2} = 245{,}86 \approx 246

Ou seja, aumentar a estimativa de 0,5 para 0,8 reduz o tamanho da amostra. A afirmativa só seria verdadeira se restrita a p≤0,5p \leq 0{,}5, mas o enunciado não impõe essa condição. Portanto, o item é ERRADO.

Gabarito: ERRADO.

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