Questão de Estatística · FGV TJ-AP 2024 (nº 57)

Testes de aderência (ou testes de qualidade de ajuste) são ferramentas estatísticas que nos ajudam a verificar se um conjunto de dados observados segue uma determinada distribuição de probabilidade teórica, como a distribuição normal, uniforme ou exponencial. Eles respondem à pergunta: "Meus dados se encaixam bem neste modelo de distribuição?".

(A) Correta: O teste ANOVA (análise de variância) é usado para comparar as médias de dois ou mais grupos, verificando se há diferenças estatisticamente significativas entre elas, e não para avaliar se um conjunto de dados se ajusta a uma distribuição teórica.
(B) Incorreta: O teste de normalidade de Shapiro-Wilk é um teste de aderência específico para verificar se os dados seguem uma distribuição normal.
(C) Incorreta: O teste de qualidade de ajuste de Lilliefors é uma variação do teste de Kolmogorov-Smirnov, usado para testar a normalidade quando os parâmetros da distribuição (média e desvio padrão) são estimados a partir da amostra.
(D) Incorreta: O teste de normalidade de Anderson-Darling é um teste de aderência que avalia se os dados de uma amostra vêm de uma distribuição específica, sendo frequentemente usado para testar a normalidade.
(E) Incorreta: O teste de qualidade de ajuste de Kolmogorov-Smirnov é um teste de aderência não paramétrico que compara a distribuição acumulada observada dos dados com uma distribuição teórica específica.