No Brasil, a tomada de decisão para o enfrentamento da pandemia de Covid-19 é um desafio devido sua grande extensão territorial, heterogeneidade demográfica, social e econômica. Estudar a relação entre indicadores de saúde, demográficos, sociais, econômicos e a mortalidade por Covid-19 é de extrema importância neste contexto.
Pegadinha central: antes de escolher o teste, identifique tipo de variável, número de grupos, pareamento e se a pergunta é bivariada ou multivariável.
Pearson responde correlação linear entre duas variáveis quantitativas, não substitui regressão quando o objetivo é ajustar vários preditores simultaneamente.
Questão anulada: nenhuma alternativa resolve de forma inequívoca o objetivo estatístico descrito.
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Contexto
A questão foi anulada porque a pergunta não define com precisão qual estrutura analítica se deseja. Mortalidade por Covid-19, número de leitos de UTI, Índice de Gini, IDH e taxa de analfabetismo podem ser tratados como variáveis quantitativas, mas “verificar se a mortalidade está relacionada com” quatro indicadores pode significar duas coisas diferentes: avaliar correlações bivariadas separadas ou estimar a associação simultânea de vários preditores com a mortalidade.
Se o objetivo fosse apenas a relação linear entre duas variáveis quantitativas, com pressupostos adequados, a correlação de Pearson seria uma possibilidade. Se a intenção fosse avaliar simultaneamente o efeito dos quatro indicadores sobre uma medida quantitativa de mortalidade, seria mais apropriado um modelo de regressão multivariável, que não aparece nas alternativas. Além disso, o enunciado não informa distribuição das variáveis, linearidade, independência das unidades analisadas nem a forma exata do desfecho.
Alternativa por alternativa
A) Incorreta. O teste t para amostras independentes compara a média de uma variável quantitativa entre dois grupos. O problema não apresenta dois grupos independentes a serem comparados.
B) Incorreta. Pearson poderia ser utilizado para cada associação bivariada se as variáveis fossem quantitativas, aproximadamente lineares e adequadas aos pressupostos. Porém, a questão pergunta pela relação da mortalidade com vários indicadores simultaneamente e não esclarece se deseja correlação separada ou ajuste conjunto; por isso não há uma resposta única segura.
C) Incorreta. Qui-quadrado de independência avalia associação entre variáveis categóricas. Os indicadores do enunciado são apresentados numericamente e não foram categorizados.
D) Incorreta. McNemar é empregado para dados dicotômicos pareados, como respostas antes e depois no mesmo indivíduo ou pares correspondentes. Não se aplica à relação entre indicadores quantitativos populacionais.