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Em pesquisas quantitativas com a aplicação de métodos estatísticos para a construção de inferências sobre a população de interesse, a aleatoriedade é um aspecto crucial para se garantir a representatividade da amostra.
A definição clara dos objetivos é fundamental em uma pesquisa quantitativa, ao passo que, na pesquisa qualitativa, os objetivos são estabelecidos depois de a pesquisa ser iniciada, devendo evoluir à medida que o processo da pesquisa avança com novos insights.
Metanálise é um método de pesquisa quantitativo que permite consolidar os resultados de diferentes estudos, aumentando o poder estatístico e a confiabilidade das conclusões; ao se analisarem e combinarem dados de estudos sobre programas de ressocialização de egressos do sistema penitenciário, por exemplo, é possível chegar a uma conclusão mais consolidada sobre o tema.
Análise documental é um método de pesquisa no qual se busca entender o contexto, os significados e as implicações dos documentos, devendo o pesquisador evitar interpretar os documentos para impedir qualquer interferência de subjetividade que possa enviesar a análise dos dados.
A partir das informações do texto precedente, julgue o item seguinte, considerando que, no espaço amostral de todos os usuários de planos de saúde no país, os usuários se distribuam igualmente entre os três tipos de planos mencionados.
Considere que, para um usuário de planos de saúde no país,
selecionado ao acaso, seja nula a chance de ele ter seu plano
cancelado unilateralmente pela operadora. Nesse caso, a
probabilidade de ele ser usuário de um plano coletivo
empresarial é de 50%.
A partir das informações do texto precedente, julgue o item seguinte, considerando que, no espaço amostral de todos os usuários de planos de saúde no país, os usuários se distribuam igualmente entre os três tipos de planos mencionados.
Considere que a probabilidade de o contrato de usuários do
plano coletivo por adesão ser cancelado unilateralmente pela
operadora seja de 3%. Nessa situação, selecionando-se um
usuário ao acaso, a probabilidade de que o contrato desse
usuário seja cancelado unilateralmente pela operadora será
de 1%.
Tendo em vista o conceito de contrafactual nas avaliações de impacto, julgue o item que se segue.
Em uma avaliação de impacto experimental de um programa
que oferece cursos de qualificação profissional para jovens
de 18 a 24 anos de idade, o contrafactual pode ser
diretamente observado por meio da comparação entre a taxa
de desemprego observada entre os indivíduos que se
inscreveram nos cursos oferecidos (grupo de tratamento) e
aqueles que, mesmo sendo elegíveis, deixaram de se
inscrever (grupo de controle).
Tendo em vista o conceito de contrafactual nas avaliações de impacto, julgue o item que se segue.
A avaliação de impacto pode ser representada pela fórmula
Δ = (Y | P = 1) − (Y | P = 0), em que o impacto causal (Δ)
de um programa (P) sobre uma variável de resultado (Y) é
igual à diferença entre o resultado (Y) com a incidência do
programa (ou seja, quando P = 1) e o mesmo resultado (Y)
na ausência do programa (isto é, quando P = 0, que
representa o contrafactual).
Considerando os conceitos básicos e as técnicas de inferência causal, julgue o item a seguir.
O objetivo da técnica diferença-em-diferenças (DiD) é isolar
os impactos de determinada intervenção a partir das
diferenças de pareamento entre dois grupos comparáveis
igualmente expostos a ela.
Considerando os conceitos básicos e as técnicas de inferência causal, julgue o item a seguir.
Intervalo de confiança é um parâmetro arbitrariamente
definido
em 95% nas avaliações amostrais,
independentemente do tamanho da população.
Considerando os conceitos básicos e as técnicas de inferência causal, julgue o item a seguir.
O pareamento é um método utilizado nas avaliações quasi
experimentais de impacto das políticas públicas, o qual
inclui
o pareamento por escore de propensão
PSM (propensity score matching) e se baseia na imputação
de variáveis observáveis e não observáveis obtidas após a
linha de base da intervenção para ambos os grupos pareados.
Considerando os conceitos básicos e as técnicas de inferência causal, julgue o item a seguir.
Como nem sempre é possível implementar experimentos
aleatórios controlados para as avaliações de impacto das
políticas públicas, os modelos quasi experimentais, que
utilizam
hipóteses,
técnicas
estatísticas
e
dados
observacionais, podem ser utilizados para a construção de
grupos de comparação válidos e para o estabelecimento da
inferência causal entre determinada política e os impactos
verificados.
Considerando os conceitos básicos e as técnicas de inferência causal, julgue o item a seguir.
O coeficiente de correlação de Pearson, que varia entre − 1 e 1,
é
uma medida estatística de causalidade, derivada da
associação linear entre duas variáveis independentes.
Considerando os conceitos básicos e as técnicas de inferência causal, julgue o item a seguir.
Na construção dos grupos de controle e de tratamento, a
randomização é utilizada em avaliações de impacto
experimentais com vistas a assegurar a validade interna dos
resultados obtidos, mas não se relaciona ao quesito de
validade externa da avaliação, que deriva do emprego de
métodos econométricos de pareamento.
Acerca de Power BI, exploração de dados e pareamento de dados (record linkage), julgue o próximo item.
Variáveis qualitativas são definidas por várias categorias,
representando uma classificação dos indivíduos.
Acerca de Power BI, exploração de dados e pareamento de dados (record linkage), julgue o próximo item.
De acordo com o método de pareamento probabilístico no
pareamento de dados, comparam-se todos os registros, de
uma vez, no conjunto dos indexadores, de forma que um
match exige que dois registros sejam completamente iguais
em todos os indexadores.
Mauro trabalha em uma agência reguladora, na área responsável pela implantação e pelo acompanhamento das boas práticas, da qualidade regulatória e da governança regulatória.
Tendo essa situação hipotética como referência, julgue o item seguinte.
Ao realizar uma avaliação do resultado regulatório (ARR) do
tipo descritiva, Mauro deve utilizar uma amostra de dados
para fazer estimativas sobre a relação entre as variáveis
explicativas e a variável de interesse, utilizando, por
exemplo, a regressão descontínua.
Julgue os itens a seguir, considerando que E1 e E2 sejam eventos mutuamente independentes e que E1 e E3 sejam eventos mutuamente excludentes, de maneira que 0 < P(Ek) < 1 para todo k ∈ { 1, 2, 3, 4}.
Se P(E1) = P(E3) = 0,1, então P(E1 ∩ E3) = 0,01.
Julgue os itens a seguir, considerando que E1 e E2 sejam eventos mutuamente independentes e que E1 e E3 sejam eventos mutuamente excludentes, de maneira que 0 < P(Ek) < 1 para todo k ∈ { 1, 2, 3, 4}.
Se P(E1) = P(E2) = 0,5, então P(E1 ∪ E2) = 0,75.
Julgue os itens a seguir, considerando que E1 e E2 sejam eventos mutuamente independentes e que E1 e E3 sejam eventos mutuamente excludentes, de maneira que 0 < P(Ek) < 1 para todo k ∈ { 1, 2, 3, 4}.
E1 ⸦ E2.
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