Probabilística, a seleção dos participantes ocorre de forma aleatória, garantindo que todos os indivíduos da população tenham a mesma chance de serem escolhidos. Isso aumenta a representatividade da amostra e torna os resultados mais confiáveis e generalizáveis.

Exemplos desse tipo são a amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados.

Já a amostragem não probabilística não depende do acaso, mas de critérios definidos pelo pesquisador, como conveniência, acessibilidade ou julgamento, embora seja mais prática, rápida e de menor custo, tende a apresentar menor representatividade e maior risco de viés.

Exemplos comuns são a amostragem por conveniência, por quotas e a intencional.

Assim, enquanto a amostragem probabilística se destaca pela confiabilidade dos resultados, a não probabilística é frequentemente utilizada em situações em que há limitação de tempo, recursos ou quando se busca um estudo mais exploratório.

Hipótese nula: sempre parte do princípio que o que estamos estudando/analisando não sofre alterações, ou se modificar um pouco não é suficientemente importante.

A hipótese nula é geralmente estabelecida com o intuito de a negarmos.

Hipótese alternativa: é o oposto, tenta provar que está errado.

Amostra: uma parte da população, que tenha algo em comum com a população, representa a população, mesmas características da população.

População: 

Finita: conjunto finito, de elementos, medidas ou observações.

Infinita: Se admite um número infinito de elementos especialmente na estocástica, na probabilidade frequentista.

Amostra: Uma porção ou parte de uma população de interesse;

Amostragem: Processo de escolha de uma amostra.

n: amostra

N: população

Z: nível de confiança (95%)

p: proporção

e: margem de erro

1. Quando é mencionado “matriz 1”; “matriz 2” ou “intervalo 1”; “intervalo 2” significa que estamos selecionando os dados.

2. As entradas de argumentos são separadas por ponto e vírgula;

3. Sobre as caudas: 

1. unicaudal

2. bicaudal - utilizaremos esta.

As causas representam o comportamento da curva normal para a região de rejeição.

d) Sobre o tipo:

Digitar “1” - teste para dados pareados/amostra dependente (comparação).

Digitar “2” - teste para variâncias iguais. Quando o resultado do teste F é maior que 0,05.

Digitar “3” - teste para variâncias desiguais.  Quando o resultado do teste F é menor que 0,05.

e) Ao responder um problema, primeiro interpretar o teste e depois, responder/atender o problema.

Quando o teste F for > (MAIOR) 0,05 = Variavies Iguais = 2

- NÃO fazer "TESTE F"

Deve-se comprovar se existe diferença entre o número observado em determinada categoria e o número esperado, baseado em H_0.

O método usado é comparar frequências  observadas  com  esperadas de acordo com a hipótese nula

A hipótese nula pode ser testada por:

Valores observados O_i
Valores esperados E_i  

2 - Inserir

3 - Tabela Dinâmica

4 - Nova Página (criar)

5 - Linha -- Sexo

Coluna -- Idade

Valores -- Dados (Count)

Y - Dependente

Correlação sempre será -1 a 1

Para o gráfico :

- Seleciona toda tabela (incluindo nomes)

- Inserir

- Gráfico (Ver se aparece "Gráfico de Dispersão")

- Personalizar -- Série -- Linha de tendência -- Mostrar R2 -Personalizado (usar equação)

2)O desempenho no Enem dos alunos do curso de pedagogia sofreu um declívio de pontuação de 700 para 400 pontos, enquanto que o curso de medicina aumentou de 400 para 800 pontos.