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Título do artigo: Um estudo correlacional entre habilidades sociais e traços de personalidade

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Tarefa 1. Pesquisar um artigo científico em que tenha sido observado(a)/analisado(a)/estudado(a) uma correlação. Identificar

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Tarefa 1. Pesquisar um artigo científico em que tenha sido observado(a)/analisado(a)/estudado(a) uma correlação. Identificar

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✔️ o objetivo:

O objetivo do artigo, é investigar a correlação entre habilidades sociais e traços de personalidade, segundo o modelo dos Cinco Grandes Fatores de Personalidade (Big Five), verificando quais traços estão associados a diferentes habilidades sociais em universitários.

✔️ a correlação (variáveis e causalidade):

O estudo analisou a correlação entre habilidades sociais e traços de personalidade (Big Five). Sendo as variáveis de habilidades sociais analisadas: enfrentamento com risco, auto-afirmação na expressão de afeto positivo, conversação e desenvoltura social, auto-exposição a desconhecidos e autocontrole da agressividade. Já as variáveis de traços de personalidade investigadas foram: extroversão, abertura para novas experiências, socialização (agreeableness), neuroticismo e escrupulosidade/conscienciosidade.

✔️ os resultados:

O estudo encontrou que a extroversão está associada a maior facilidade de interação e exposição social, a socialização se relaciona com empatia e controle da agressividade, e o neuroticismo apresenta relação negativa com habilidades sociais, indicando maior dificuldade nas interações. A conscienciosidade não se mostrou tão relevante nas correlações. Também foram observadas diferenças entre gêneros, com homens pontuando mais em enfrentamento com risco e mulheres em expressão de afeto positivo.

REFERÊNCIA:

BUENO, José Maurício Haas; OLIVEIRA, Sandra Maria da Silva Sales; OLIVEIRA, José Carlos da Silva. Um estudo correlacional entre habilidades sociais e traços de personalidade. Psico-usf, v. 6, p. 31-38, 2001.

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Bloco 1 - Rever o estudo dirigido 3 - OK

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Bloco 1 - Rever o estudo dirigido 3 - OK

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Questão 1 - Estamos estudando Estatística Inferencial. Todos os encontros que temos são para discutir essa temática. Sobre isso, assinale Verdadeira (V) ou Falsa (F) para:

A Estatística Inferencial

(F) é caracterizada pela coleta de dados, pelo seu tratamento e análise, fazendo uma descrição de suas características. Para isso, faz uso do estudo de uma população para conhecer a amostra.

(V) é caracterizada pela análise de amostras com a finalidade de compreender a população, buscando tirar conclusões sobre ela com a finalidade de inferir.

Questão 2 - “Uma amostra é considerada representativa quando as mesmas características das amostras são encontradas na população, em uma escala maior”.

Esta afirmação é

(  ) Verdadeira

( X ) Falsa

Questão 3 - As amostras intencionais, por cotas ou por julgamentos são tipos de amostras que representam o processo de seleção denominado

(A) amostras não aleatórias/ não probabilísticas

(B) amostras aleatórias/probabilísticas

Questão 4 - Cite um exemplo (ou construa um) que indique uma coleta de dados (amostra) por conglomerados.

RESPOSTA: Pesquisar hábitos de leitura entre jovens universitários na FACCAT. No caso de amostra por conglomerado, poderíamos sortear/escolher alguns cursos da instituição, para responder a pesquisa.

Questão 5 - Manter/aceitar a hipótese nula supõe que

(A) não há diferença significativa entre as médias amostrais e o teste estatístico realizado teve

p-value < 0,05

(B) não há diferença significativa entre as médias amostrais e o teste estatístico realizado teve

p-value > 0,05

(C) a diferença entre as médias é significativa e o teste estatístico realizado teve p-value  < 0,05

(D) a diferença entre as médias é significativa e o teste estatístico realizado teve p-value  > 0,05

Questão 6 - Quando estamos analisando amostras dependentes, geralmente solicitamos para o excel ou a planilha gerar as médias (das amostras) e o desvio padrão. Depois, para realizar o teste t de Student os dados de entrada respeitam a sintaxe

(A) = teste t (intervalo 1; intervalo 2; 2; 3)

(B) = teste t (intervalo 1; intervalo 2; 2; 2)

(C) = teste t (intervalo 1; intervalo 2; 2; 1)

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Caroline Tramontim Rodrigues, Gabriéli de Camargo Hartung, Júlia Adriani Oliveira da Silva, Mari Anne Reis e Nathália Reis de Fraga.

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Me chamo Caroline Tramontim Rodrigues, tenho 24 anos e estou no oitavo semestre do curso de Psicologia.

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Sou Gabriéli Hartung, tenho 24 anos e estou no último semestre de psicologia 🥰

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Me chamo Júlia Adriani Oliveira da Silva, tenho 23 anos e estou no oitavo semestre do curso de Psicologia.

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Me chamo Mari Anne Reis, tenho 21 anos e estou no sétimo semestre de Psicologia!

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Me chamo Nathália Reis de Fraga, tenho 24 anos e estou no último semestre do Curso de Psicologia.

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Introdução sobre amostra e tamanho da amostra, exemplos, fórmula e exercícios no excel.

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Caroline T. Rodrigues, Gabrieli C. Hartung e Júlia Adriani O. Silva.

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Caroline T. Rodrigues, Gabrieli C. Hartung e Júlia Adriani O. Silva.

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Participando da Jornada da Psicologia.

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Exercícios de tamanho da amostra

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Gráficos sobre barras, importante no título estar a quantidade de participantes também.

Exemplos da menopausa que passou nas notícias, ele disse que o que mais chamou a atenção foi as estatísticas, que foram 1.000 - feito o estudo com elas, foi mal interpretado e a chamada foi: estudo revela que tais tratamentos de remédios causem câncer. As farmácias pararam de vender e os médicos pararam de prescrever. Os fabricantes correram para reverter a situação, porque o erro foi só no título, no restante na estava explico sobre as taxa.

Explicação aula 3, retomado porque não estávamos:

Assunto: Probabilidade total é 100, mas em probabilidade não usamos %, é mais em estatística 0-1 representamos 50% ou 0,5 - 0,5=1, no meio o 0, sempre que possível representar o que estamos fazendo.

Na estatística: é feito o mesmo desenho, no meio quem estará é a média (desenho do quebra-mola com risco no meio. O ponto mais alto é a maioria, ex: altura de pessoas.

Atividade:

1. P(0 < Z < 1,44)

Probabilidade= P

Procurar na tabela 1,44 Onde está na tabela 1,4 até 0,4251 ou 42,51%

Agora exemplo negativo:

2. P (-0,85 < Z < 0)

P (0,3023) = 30,23%

3. P(-1,48 < Z < 2,05)

P (0,4306 + 0,4798) = 0,9104 ou 91,04%

4. P (0,72 < Z < 1,89)

P (0,2642 + 0,4706)

Neste caso, como os dois números estão a direita, eu já tenho o resultado do 0,72, então quero saber entre até 1,89, sendo assim eu vou diminuir.

0,2642-0,4706= 0,2064

5. P ( Z > 1,08) - P (Z > 0,3599) aqui, quero tudo que for maior que 1,08, então é todo do restante que tem no “desenho”. Então tenho que diminuir 0,5 que é a metade - 0,3599= 0,1401 ou 14,01%.

6. P (Z < 0,6) até o 0 a tabela me diz, então é só somar o restante que quero saber + 0,5 + 0,2257 = 0,72854 ou 72,57%

ATIVIDADE DO DIA:

7. P ( 0 < Z < 1,27)

0,3980 ou 39,80%

8. P (-0,4 < Z < 2)

0,1554+0,4772=  0,6326 ou 63,26%

9. P ( Z < 1,7)

0,5- 0,3980= 0,8980 ou 89,80

Associar agora estatística e probabilidade: relação mais próxima com a realidade. Conversão de algo real, para probabilidade.

Tem distribuição normal = desenho da curva.

Quando pergunta a probabilidade, já diz que teremos que fazer a conversão.

Inicialmente, sempre desenhar. Estatística no meio é a média = 100

Exemplo:

Média= 100

DP= 10

a) maior que 120

120 lado direito do cem, porque é maior, então preciso fazer uma conta para descobrir esse maior que 120, não conto o 120 junto porque isso já tenho.

Fórmula da estatística

Z = X - x com risco em cima do último x

s

X maior = 120

x média=100

s desvio padrão DV

120-100/10 = 2

Agora vamos para a Probabilidade

No meio sempre 0 e queremos ver o que é maior que 2, então ele vai estar ao lado direito (quero o que é maior que 2), ver o 2 na tabela qual número é.

de 0 até 2 (tenho 0,4772), ENTÃO 0,5–0,4772= 0,0228= 2,28%

b) Entre 85 e 115, se fizermos o desenho da estatística, a média é 100, 85 vai ser na esquerda e 115 na direita.

Z¹ = 85-100/10= -1,5

Z² = 115-100/10= +1,5

Probabilidade

Procurando na tabela 1,5 = 0,4332, esse valor da dos dois lados, então preciso somar “exemplo se compro dois terrenos e quero saber valor da área total” = 0,8664= 86,64%

Exercício 3 (fazer em casa)

Estudo dirigido 2 para entregar na próxima semana, com os mesmos exercícios da aula.

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Discutimos um pouco sobre curva normal, distribuição normal, estatística, probabilidade, e como esses termos se relacionam.

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Tarefa 1. O grupo deve discutir e fazer uma síntese (da mesma forma que ED1) sobre os processos de amostragem, diferenciando os probabilísticos (aleatórios) e não probabilísticos (não aleatórios).

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Tarefa 1. O grupo deve discutir e fazer uma síntese (da mesma forma que ED1) sobre os processos de amostragem, diferenciando os probabilísticos (aleatórios) e não probabilísticos (não aleatórios).

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Tarefa 2. Sendo Z uma variável com distribuição normal reduzida, calcular:

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Tarefa 2. Sendo Z uma variável com distribuição normal reduzida, calcular:

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a) P(- 0,3 < Z < 1,51)

Resposta: 0,5524; 55,24%

b) P(0 < Z < 1,37)

Resposta: 0,4147; 41,47%

c) P(Z > 2,5)

Resposta: 0,0062; 00,62%

d) P(Z < 0,6)

Resposta: 0,7257; 72,57%

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Tarefa 3. Um material pediátrico tem duração média de 850 dias e desvio padrão de 40 dias. Sabendo que a duração é normalmente distribuída, calcule a probabilidade de esse material durar entre 750 e 900 dias.

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Tarefa 3. Um material pediátrico tem duração média de 850 dias e desvio padrão de 40 dias. Sabendo que a duração é normalmente distribuída, calcule a probabilidade de esse material durar entre 750 e 900 dias.

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Resposta: 88,82%

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Tarefa 4. O aluguel médio de um apartamento em um edifício é de R$780,00. Foi selecionada uma amostra de 9 apartamentos (Figura). Qual é a probabilidade que o aluguel médio seja menor que R$825,00? Suponha que os aluguéis estejam distribuídos normalmente, com um desvio padrão de R$150,00. 

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Tarefa 4. O aluguel médio de um apartamento em um edifício é de R$780,00. Foi selecionada uma amostra de 9 apartamentos (Figura). Qual é a probabilidade que o aluguel médio seja menor que R$825,00? Suponha que os aluguéis estejam distribuídos normalmente, com um desvio padrão de R$150,00. 

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Resposta: 61,59%

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Tarefa 5. Os pesos de 600 voluntários para testes clínicos são normalmente distribuídos com média 65,3 Kg e desvio padrão 5,5 Kg. Determine o número de voluntários (%) que pesam mais que 63,2 Kg.

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Tarefa 5. Os pesos de 600 voluntários para testes clínicos são normalmente distribuídos com média 65,3 Kg e desvio padrão 5,5 Kg. Determine o número de voluntários (%) que pesam mais que 63,2 Kg.

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Resposta: O número de voluntários que pesam mais que 63,2 Kg é 0,6480 = 64,8%

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2 Objetivos:

1 entender as sintaxes: hipóteses ou possibilidades

2 interpretar o teste

Hipótese nula H0 - sempre parte do princípio que o que estamos analisando, não sofre alterações, não modifica os estados ou não é suficiente, as coisas não significam.

Hipótese Alternativa H1 - vamos tentar alterar ou refutar a hipótese nula. Ex, no direito: em um julgamento a pessoa entra como inocente - a hipótese é nula (que ele sempre será inocente).

Já a hipótese alternativa é o oposto, iremos analisar situações de amostra, para entender a população se sofreu alguma alteração ou não, sintomas do fenômeno decidem nossa interpretação. A partir de hoje iremos mais interpretar, e as contas serão no excel.

Situação 1: Qual hipótese eu pensaria?

Quem vive no interior tem uma alimentação mais natural

Quem vive no interior é mais saudavel

Relacionado a politica

Situação: Qual hipótese pensaria?

Menos acesso a saúde;

Uso de agrotóxicos;

Alimentação ruim e água;

Poço artesiano - da pedra;

Hipótese: Por que as pessoas têm dificuldade em procurar psicoterapia?

Falta de tempo;

Falta de informação;

Dificuldades financeiras;

Aprender “teste t” estatístico: teste de parâmetro estatístico, média, variância, desvio padrão e valor P - volue.

Iremos analisar amostras que são pareadas: amostras teste antes e após determinado grupo observado. Dependente e Independentemente: 2 grupo de amostra - sexo feminino e masculino.

Sintaxe:

- sinal de igual, depois média

- sinal de igual, depois desvpada

- arredondar os números

- intervalo 1 (antes)

- intervalo 2 (depois)

- caudas intervalo no desenho, sempre por número 2

- tipo: existem 3, no primeiro ex, usamos o 1

PARTE 2

Escrever resposta do cálculo/interpretação: Quando for menor que 0,05 - vamos negar a hipótese nula - H0

Quando for maior apenas muda a resposta, dizendo que confirma.

RESPOSTA APÓS PARTE 1 - RESPOSTA: O p-volue foi igual a 0,0001, ou seja, menor que 0,05. Refutamos a hipótese nula e com 95% de confiança podemos afirmar que a campanha, de fato, reduziu a poluição, mesmo com as médias amostrais diferentes.

RESPOSTA APÓS PARTE 1 DO EXERCÍCIO ATLETAS: O p-volue foi igual a 0,0001, ou seja, maior que 0,05.

TESTE F (variâncias)

Quando o teste F for < 0,05, igual variâncias desiguais - tipo 3

Quando o teste F for > 0,05, igual variâncias iguais - tipo 2

Neste caso de 2 atletas, são amostras independentes, então utiliza o teste F, antes do t.

RESPOSTA : O p-volupe maior que 0,05 (0,19) isso significa que a hipótese nulanão é sujeitada. Em outras palavras, as médas não ajudam a explicar que o atleta2 foi mais rápido que o atleta 1.

Precisa sempre precisar fazer o teste f, para saber o tipo, se vamos utilizar 1,2 ou 3. O exemplo 1 era dependente/pareada e o exemplo 2 independente (desiguais ou iguais).

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Consta os Exercícios 1 e 2 feito em aula e os exercícios do ED 3

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Usado para variável qualitativa

Qui-quadrado; Qui-qua; Chitest; x²

Valores esperados (probabilidade) e valores observados estatística)

O método usado é comparar frequências de valores observados e esperados.

Valores observados Oi

Valores esperados Ei

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1. Seleciona os dados da tabela;

2. Clica em "inserir";

3. Seleciona a tabela dinâmica;

4. Escolhe a opção "nova página";

5. Na linha escolhe um dos dados que está sendo solicitado, na coluna escolhe o outro dado que está sendo solicitado;

6. Na opção valores, normalmente se soma, então é necessário alterar e selecionar "dados - count"

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Planilha com as atividades realizadas no dia 07/10.

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Tarefa 1: O grupo deve realizar uma discussão sobre a prova.

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Tarefa 1: O grupo deve realizar uma discussão sobre a prova.

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Correção Prova - Bloco 1 Questão 4 (Mari & Nathália)

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Correção Prova - Bloco 1 Questão 4 (Mari & Nathália)

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A resposta correta era a letra C) a diferença entre as médias é significativa e o teste estatístico realizado teve p-value  < 0,05.

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Correção Prova - Bloco 1: Questão 4  e Questão 5 (Júlia) 

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Correção Prova - Bloco 1: Questão 4  e Questão 5 (Júlia) 

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Questão 4

(d)  a diferença entre as médias é significativa e o teste estatístico realizado teve p-value  < 0,05

Questão 5

(a) = teste t (intervalo 1; intervalo 2; 2; 3)

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Correção Prova - Bloco 2: Questão 1  (Carol e Gabrieli) 

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Correção Prova - Bloco 2: Questão 1  (Carol e Gabrieli) 

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P(Z > 1,8) = 0,5 - 0,4641 = 0,0359 = 3,59%

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Correção Prova - Bloco 2: Questão 2  (Carol)

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Correção Prova - Bloco 2: Questão 2  (Carol)

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0,4236 + 0,3554 = 0,77 = 77%

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Correção Prova - Bloco 2: Questão 2  (Júlia)

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Correção Prova - Bloco 2: Questão 2  (Júlia)

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0,9236 = 92,36%

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Correção prova - Bloco 2 Questão 2 (Mari)

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Correção prova - Bloco 2 Questão 2 (Mari)

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CORREÇÃO: O número correspondente na tabela a 1,06 é na verdade 0,3554. Portanto o cáálculo deveria ter ficado P= 0,4236+0,3554, ou seja, a probabilidade de um bebê de 6 meses ter entre 5 e 9 kg é de 77,9%.

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Correção Prova - Bloco 2: Questão 3 (Carol e Júlia)

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Correção Prova - Bloco 2: Questão 3 (Carol e Júlia)

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O p-value foi igual a 0,17, ou seja, aceitamos a hipótese nula. As médias mostram que o remédio experimental não aumenta a taxa de batimentos cardíacos.

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Correção Prova - Bloco 2: Questão 5 (Júlia)

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Correção Prova - Bloco 2: Questão 5 (Júlia)

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O p-value foi menor que 0,05, ou seja, negamos a hipotese nula. As médias apontam que o número de nascimentos por dia da semana não é uniformememente distribuído.

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Correção Prova - Bloco 2 Questão 5 (Mari)

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Correção Prova - Bloco 2 Questão 5 (Mari)

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O p-value foi menor que 0,05 (0,002), isso significa que a hipótese nula é refutada com 95% de confiança. Em outras palavras, as médias ajudam a explicar que o número de nascimentos por dia da semana não são uniformemente distribuídos. Meu erro foi ter invertido o significado de H1 E H0.

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Tarefa 2: Foram gerados um conjunto de dados de uma turma de estatística observando 6 variáveis (sexo, idade, time, curso, ser doador de sangue e uso do cartão de crédito). 

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Tarefa 2: Foram gerados um conjunto de dados de uma turma de estatística observando 6 variáveis (sexo, idade, time, curso, ser doador de sangue e uso do cartão de crédito). 

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Discutir com o seu grupo a análise de duas relações entre variáveis.

Objetivo: produzir tabelas de dupla entrada e realizar o teste qui-qua para a análise.

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Tarefa 3: (Psicologia) É esperado que a massa muscular de uma pessoa diminua com a idade. Para estudar essa relação, uma nutricionista selecionou 18 mulheres, com idade entre 40 e 79 anos, e observou em cada uma delas a idade (x) e a massa muscular (y). 

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Tarefa 3: (Psicologia) É esperado que a massa muscular de uma pessoa diminua com a idade. Para estudar essa relação, uma nutricionista selecionou 18 mulheres, com idade entre 40 e 79 anos, e observou em cada uma delas a idade (x) e a massa muscular (y). 

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a) Elaborar o diagrama de dispersão, mostrando o modelo de ajuste linear e a linha de tendência.

b) Definir o coeficiente de determinação R2e explicar se o modelo definido para a reta representa um bom

ajuste.

c) Definir o coeficiente de correlação. Interpretar, verificando se ele é significativo.

d) Estimar a massa muscular para uma mulher de 50a. Verificar o resíduo.

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Atividade - Solicito que o grupo faça uma análise de cada um dos gráficos projetados. Para cada gráfico, elaborar 2 informações completas.

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Atividade - Solicito que o grupo faça uma análise de cada um dos gráficos projetados. Para cada gráfico, elaborar 2 informações completas.

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Gráfico 1 - Evolução do número de participantes no Exame Nacional do Ensino Médio - Enem - 1998 - 2022.

No período entre 1998 e 2022, em 2016 foi o maior número de participantes do Exame Nacional do Ensino Médio.

De 2016 até 2021 houve uma queda de cerca de 3.867 milhões de participantes, 2021 sendo o menor número de participantes nos últimos 10 anos.

Gráfico 2 - Desempenho no Enem dos Alunos que ingressaram na educação superior de graduação, em 2022, por cursos específicos.

Os alunos do curso de Pedagogia apresentaram melhor desempenho em comparação aos dos cursos de Administração, Direito, Engenharia e Medicina.

Direito e Engenharia atingem uma média equivalente de desempenho.

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Importante lembrar: MODELO de regressão Y=B1x+b0, se vê na tabela, e assim vemos, o numero que esta acompanhado do x corresponde ao B1, e o que esta sozinho corresponde ao B0.

Coeficiente de R²/relação/explicação= digitar =rquad(dadosy; dadosx) sendo que x é na horizontal e y na vertical.

Para interpretá-lo temos que levar em consideração que, ela avalia a qualidade da reta. sendo que quanto mais próximo da reta, possui boa qualidade, e quando mais longe de 1, uma qualidade não tão boa. E, se relaciona ao conteúdo do enunciado.

"A reta apresenta um "bom ajuste"/"não tem um bom ajuste", ou seja, 95% do ....dados do enunciado...."

Coeficiente de Correlação - Digitar =correl(dados_y; dados_x).

Interpretação: Pode ser FORTE (próximo de 1), FRACO (distante de 1), POSITIVO (crescente) e NEGATIVO (decrescente)

Modelo de Regressão: se usa MODELO Y=B1x(dado solicitado)+b0, com os dados da tabela e o que está sendo solicitado na questão. IMPORTANTE: COLOCAR TODOS OS NUMEROS DO B1.

faz um novo grafico com o dado do modelo de regressão.

Para a previsão, com a “Forecast" se usa o seguinte formula: =forecast.linear(x; dados_y; dados_x)2

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Observamos a correlação entre casos de lesão corporal em mulheres entre janeiro e setembro de 2025

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Coeficiente de correlação de Pearson e a regressão linear

# data[].attributes.subject
Coeficiente de correlação de Pearson e a regressão linear

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1° colocar os dados do enunciado como em uma tabela;

2° seleciona a tabela e clica em inserir GRÁFICO (de dispersão);

3° no editor de gráficos, clicar em “personalizar”;

4° ir até a opção “série” e selecionar “linha de tendência”;

5° no marcador, clicar em “mostrar R²”, e escolher opção “usar equação”.

Se olha na planilha os números, considerando a fórmula Y=B1x+b0. (modelo)

A tabela dará o resultado do R², e esse será interpretado como o Coeficiente de determinação (R²). É a qualidade da reta. Este varia entre 0 e 1 e mede a qualidade do ajuste linear, mais próximo de 1 forte, mais perde de 0, mais fraco.

Após se faz o coeficiente da correlação (r), através da fórmula =correl (localização dos dados do Y ; localização dos dados de X ). Este pode ser positivo, negativo e sem correlação (nulo). -1 é o perfeito negativo, 0 é nulo, e +1 é perfeito positivo.

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Tarefa 1 e tarefa 2

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Série histórica de óbitos por AIDS no RS entre 2008 e 2024. Disponível no site do ministério da saúde.

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Tarefa 2. Pesquisar uma série histórica, analisar e elaborar uma possível projeção/previsão considerando a série histórica analisada.

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Tarefa 2. Pesquisar uma série histórica, analisar e elaborar uma possível projeção/previsão considerando a série histórica analisada.

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Ao analisar a série histórica de óbitos por AIDS no Rio Grande do Sul de 2008 a 2024, observa-se uma tendência consistente de redução. O estado passou de 1.445 óbitos em 2008 para 962 em 2023. Mesmo considerando oscilações pontuais, como o aumento em 2021, a tendência permanece de queda. Essa redução pode estar relacionada à ampliação da testagem, início mais precoce do tratamento e políticas de prevenção combinada. Se o ritmo atual de redução se mantiver, projeta-se que em 2030 o estado registre cerca de 400 a 500 óbitos anuais, aproximando-se de metas nacionais de controle da AIDS como problema de saúde pública.

link dos dados: https://www.gov.br/saude/pt-br/assuntos/saude-de-a-a-z/a/aids-hiv/painel-obitos-por-aids

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Tarefa 3. De acordo com o Observatório Nacional da Família a taxa de fecundidade é a medida de quantos filhos, em média, as mulheres têm ao longo de sua vida reprodutiva.  De acordo com o observatório,  o número médio de filhos por mulher vem se reduzindo no Brasil desde a década de 1960. O gráfico a seguir mostra a série histórica disso. Utilize ela para responder as perguntas a seguir.

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Tarefa 3. De acordo com o Observatório Nacional da Família a taxa de fecundidade é a medida de quantos filhos, em média, as mulheres têm ao longo de sua vida reprodutiva.  De acordo com o observatório,  o número médio de filhos por mulher vem se reduzindo no Brasil desde a década de 1960. O gráfico a seguir mostra a série histórica disso. Utilize ela para responder as perguntas a seguir.

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a. Construir o diagrama de dispersão com a reta de ajuste (modelo de regressão) e sua função.

b. Explicar o coeficiente de determinação;

c. Definir a correlação e explicá-la;

d. A partir do modelo de regressão, estimar a taxa de fecundidade no ano de 2030.

e. Com a estimativa de 2023, construir um gráfico de linhas.

f. Qual a previsão para 2023 a partir da planilha? Usar a função “Forecast”

g. Comparar o resultado encontrado em “d” com o resultado encontrado em “f”

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A Tabela 2 mostra os resultados obtidos com uma amostra de 20 voluntários idosos quando avaliados sobre os fatores preditores de depressão. A escala utilizada foi DASS - Escala de depressão, ansiedade e estresse.

Os indicadores seguem a seguinte quantificação:

0 Não se aplicou de maneira alguma

1 Aplicou-se em algum grau, ou por pouco de tempo

2 Aplicou-se em um grau considerável, ou por uma boa parte do tempo

3 Aplicou-se muito, ou na maioria do tempo

Foram medidas as seguintes variáveis explicativas: Achei difícil me acalmar, Senti minha boca seca, Não consegui vivenciar nenhum sentimento positivo, Tive dificuldade em respirar em alguns momentos, Senti tremores (ex. nas mãos).

A variável dependente (y) é um indicador que varia de 0 a 1 e quanto mais próximo de 1 maior é o indicador de depressão. A partir desses dados, elabore

a) um modelo de regressão linear múltipla que considere o indicador (y) de depressão em função das variáveis preditoras.

b) a partir do modelo, estimar o indicador para o(a) voluntário 8.

Comparar esta estimativa com o respectivo peso informado na tabela.

c) estimar um(a) voluntário(a) de escolha do grupo.

d) informar as estatísticas de regressão (determinação, correlação e erro padrão).

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Exercícios de correlação linear & múltipla

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Exercícios de correlação linear & múltipla