O teste Qui-Quadrado de aderência é exatamente o método adequado quando se deseja verificar se a distribuição observada de uma variável categórica (como respostas “sim” e “não”) está de acordo com uma distribuição teórica esperada. No caso descrito:
• Hipótese nula (H₀): a distribuição das respostas segue a expectativa inicial (80% “sim” e 20% “não”).
• Hipótese alternativa (H₁): a distribuição das respostas é diferente da esperada.
A equipe deve: (1) 1. Calcular as frequências esperadas (80 “sim” e 20 “não”); (2) 2. Calcular a estatística Qui-Quadrado com base nas frequências observadas e esperadas; (3) 3. Comparar o valor calculado com o valor crítico do Qui-Quadrado (ou usar o p-valor) ao nível de significância de 5%; (4) 4. Decidir se rejeita ou não a hipótese nula.
A alternativa "A" está incorreta pois o Teste t de Student deve ser usado para comparar médias de variáveis quantitativas, não distribuições categóricas.
A alternativa "B" está incorreta pois comparar médias não é apropriado para dados categóricos e não permite testar aderência estatística.
A alternativa "C" está incorreta pois ANOVA também é destinada à comparação de médias entre grupos e não a testes de aderência.
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