Questões de Estatística da IPAD

1 e 3.

2 e 4.

1.

4.

1, 2 e 4.

É uma técnica essencialmente quantitativa.

É condicionada a tratamentos estatísticos prévios de correlação múltipla e dispensa a codificação.

É um sistema interativo que obedece a critérios lingüísticos e às técnicas de comunicação oral.

O sistema de categorização prévia resulta da classificação progressiva dos elementos classificados na análise dos dados.

A análise de conteúdo é um método puramente quantitativo, capaz de reforçar a análise de discurso a partir da contagem de palavras repetidas num texto.

A análise de conteúdo propõe a busca de regularidades textuais, mas não possui capacidade de desenvolver o rigor quantitativo, pois não alcança o grau de estatística não-paramétrico.

A análise de conteúdo qualitativa permite o desenvolvimento de categorias-chave e hipóteses, que são ou não confirmadas a partir da análise de conteúdo quantitativa, capaz de estabelecer a significância da correlação entre variáveis.

A análise de conteúdo qualitativa é imprecisa, porém, sua grande qualidade está na superação da análise de discurso tradicional, pois não torna necessária a construção de um corpus de dados.

A análise de enunciação diz respeito à análise de discurso clássica, e se baseia no estruturalismo para afirmar que os textos são atos de fala cujo sentido é variável, de acordo com cada indivíduo.

Os testes paramétricos apenas são aplicáveis em variáveis nominais e ordinais.

Entre uma variável ordinal e uma variável racional apenas pode haver testes de associação não paramétricos, visto que não há possibilidade de comparação de médias.

Um teste GAMA ordinal, para variáveis ordinais, é capaz de indicar o sentido da correlação entre as variáveis.

O teste T de student é o único teste paramétrico que não precisa de distribuição normal para sua realização, por isso, é possível realizá-lo com variáveis nominais.

Um dos principais requisitos dos testes não-paramétricos é de que a amostra seja aleatória e sistemática.

A confiança em 95% implica uma probabilidade de 5 casos em 100 de haver erro amostral.

Os intervalos de confiança dizem respeito ao ato de prever que uma quantidade de questionários será invalidada por mau preenchimento.

No caso acima, p = 0,05, indicando que a hipótese nula deve ser aceita em 95% dos casos.

O tratamento estatístico garante a interpretação dos dados, sem necessidade de teoria prévia, como demonstra o exemplo acima, no qual o valor 0,6 garante que A causa B em 60% dos casos.

P = 0,05, ou seja, há 95% de chance de aceitação da hipótese nula e rejeição da hipótese de trabalho, o que, por si só, invalida o resultado do grau de associação.