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Questão de Estatística — Estatística descritiva (análise exploratória de dados) — VUNESP 2026

EstatísticaEstatística descritiva (análise exploratória de dados)
Código
gp017928
Banca
VUNESP
Órgão
PM-SP
Ano
2026
Cargo
2º Tenente Médico PM Estagiário (Especialidade: Medicina do Trabalho)
Ao analisar dados de absenteísmo por doençasosteomusculares em uma unidade, o médico do trabalho calcula a média aritmética do número de afastamentos por trabalhador em determinado período. Nocontexto da análise estatística, as medidas de tendência central são utilizadas para
  1. Asintetizar um conjunto de dados por meio de umvalor representativo, indicando o comportamentotípico da distribuição, embora sua representatividade possa ser comprometida em distribuiçõesassimétricas ou na presença de valores extremos, situação em que a mediana pode ser maisadequada.
  2. Bexpressar o grau de variabilidade dos dados em torno de um valor médio, permitindo avaliar a heterogeneidade da distribuição, especialmente quando seutiliza o coeficiente de variação para comparar conjuntos com escalas diferentes.
  3. Cdescrever a relação entre duas variáveis quantitativas, indicando a direção e a intensidade da associação entre elas, podendo ser aplicadas tanto emanálises paramétricas (Pearson) quanto não paramétricas (Spearman), independentemente da distribuição dos dados.
  4. Dinferir relações causais entre exposição ocupacionale ocorrência de agravos à saúde, utilizando-se demodelos de regressão linear ou logística que assumem a normalidade dos resíduos para validade dostestes de hipótese.
  5. Eestimar valores populacionais a partir de dadosamostrais, considerando a variabilidade e o erroamostral envolvidos, sendo fundamentais para ocálculo de intervalos de confiança e para a determinação do tamanho amostral em estudos epidemiológicos.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoA — sintetizar um conjunto de dados por meio de um valor representativo, indicando o comportamento típico da distribuição, embora sua representatividade possa ser comprometida em distribuições assimétricas ou na presença de valores extremos, situação em que a mediana pode ser mais adequada.

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