Questão de Estatística · FGV TJ-MS 2024 (nº 49)

Testes não paramétricos são ferramentas estatísticas que não exigem que os dados sigam uma distribuição específica, como a normal, e são úteis quando as suposições dos testes paramétricos não são atendidas.

• ** (A) Bartlett:** (A) Correta: O Teste de Bartlett é um teste paramétrico usado para comparar as variâncias de dois ou mais grupos, assumindo que os dados em cada grupo seguem uma distribuição normal.
• ** (B) Kruskal-Wallis:** (B) Incorreta: É um teste não paramétrico usado para comparar três ou mais grupos independentes, similar ao ANOVA (Análise de Variância), mas sem a suposição de normalidade.
• ** (C) McNemar:** (C) Incorreta: É um teste não paramétrico usado para analisar dados pareados ou dependentes em tabelas de contingência, frequentemente aplicado em estudos antes e depois.
• ** (D) Wald-Wolfowitz:** (D) Incorreta: Conhecido também como Teste de Ranks Sinalizados de Wilcoxon para amostras independentes, é um teste não paramétrico para comparar duas amostras independentes.
• ** (E) Wilcoxon:** (E) Incorreta: Refere-se a dois testes não paramétricos importantes: o Teste de Wilcoxon para Somas de Ranks (para amostras independentes) e o Teste de Wilcoxon para Ranks Sinalizados (para amostras pareadas).