Um estudo foi realizado para estimar o teor de certa proteína em uma amostra de 64 grãos de soja produzidos em determinada fazenda. Os resultados mostraram que o teor de proteína, em média, foi de 38%, sendo o desvio padrão amostral igual a 2%. Esse estudo também não rejeitou a hipótese de normalidade da distribuição do teor de proteína. Ao se testar a hipótese nula de que o teor populacional de proteína é de 37%, mediante aplicação do teste t de Student bilateral, o p-valor encontrado foi de 0,0001.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

No caso em apreço, o valor da razão t foi igual a 0,5.

        Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:
• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;
• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;
• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;
• é p... Ver mais

        Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:
• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;
• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;
• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;
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        Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:
• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;
• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;
• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;
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        Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:
• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;
• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;
• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;
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        Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:
• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;
• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;
• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;
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Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

O teste de Kruskal-Wallis permite comparar mais de duas amostras independentes, mas assume que os dados seguem uma distribuição normal.

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

Nos testes não paramétricos, são feitas poucas suposições a respeito da distribuição de probabilidade da população.

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

Quando os dados da pesquisa não seguem uma distribuição normal, é apropriado o uso do teste de Wilcoxon para comparar duas amostras independentes. 

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

Testes não paramétricos não podem ser usados com grandes amostras, porque são menos precisos que os testes paramétricos.