O nível descritivo de um teste, também conhecido como p-valor, representa a probabilidade de se decidir pela aceitação da hipótese nula, dado que ela é verdadeira.

O erro do tipo I, ou nível de significância do teste, representa o risco probabilístico de se decidir pela aceitação da hipótese nula, dado que ela é falsa.

No teste de hipóteses, controla-se, em geral, o erro do tipo II, também conhecido como poder do teste.

A estatística do teste t de Student é igual a 6.

O p-valor do teste é igual a P(T < -6), em que T representa a distribuição t de Student com 35 graus de liberdade.

80% ± 8%

80% ± 10%

80% ± 20%

80% ± 2%

80% ± 4%

A fração amostral no estrato 2 é superior à fração amostral no estrato 1.

Com respeito ao tamanho da amostra retirada de cada estrato, o plano amostral apresentado considera a alocação ótima de Neyman.

Na amostragem em tela, retira-se uma amostra aleatória simples de cada estrato.

O objetivo da estratificação é formar subgrupos heterogêneos, de modo a maximizar o desvio padrão da variável de interesse em cada estrato.

No plano amostral apresentado, para o cálculo da estimativa da média populacional, é necessário utilizar um fator de expansão para corrigir os vícios na estimação provocados pela estratificação.

A variância de X é superior a 350.

A moda da distribuição X é igual ou superior a 3.000.

O desvio padrão da quantidade X é igual a 18.

A mediana da distribuição de X é superior a 500.

O total esperado de declarações inconsistentes na amostra é superior a 500.

O desvio padrão amostral foi inferior a 30 minutos.

A amplitude total, que representa a diferença entre as observações nas extremidades do conjunto de dados, foi igual a 30 minutos.

O desvio médio absoluto em torno da média amostral foi superior a 25 minutos.

A variância amostral desse conjunto de dados foi inferior a 600 minutos2.

O coeficiente de variação, que representa a amplitude entre o quartil superior e o inferior, foi igual a 80 minutos.

diferentes fontes, mas são tratadas igualmente sem distinção.

uma mesma fonte, mas são tratados de diferentes formas.

diferentes fontes e são tratados de diferentes formas.

uma mesma fonte sem, contudo, expor padrões latentes.

uma mesma fonte sem, contudo, dividi-los em categorias para sua análise.

parábola.

curva gaussiana.

distribuição binomial de Newton.

distribuição de Poisson.

reta de regressão.