Questão FC369885
Em uma planilha do Excel contendo dados de uma pesquisa sobre saúde mental, observa-se que a taxa de resposta sobre a severidade da depressão é menor entre os homens em comparação
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2025
Em uma planilha do Excel contendo dados de uma pesquisa sobre saúde mental, observa-se que a taxa de resposta sobre a severidade da depressão é menor entre os homens em comparação com as mulheres.
Considere que a primeira coluna da planilha representa o campo “sexo” e está completamente preenchida, mas há dados ausentes na segunda coluna – “severidade da depressão”.
Sabendo que a ausência dessas respostas está relacionada ao sexo dos respondentes (uma variável observável), mas não à severidade em si, assinale a opção que indica como podemos classificar os valores não preenchidos na coluna B da planilha.
- MCAR – Missing Completely at Random.
- MNAR – Missing Not at Random.
- MAR – Missing at Random.
- NAR – Not at Random.
- NCNAR – Not Completely not at Random.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
MAR (Missing at Random) indica que a probabilidade de um valor estar ausente depende de variáveis observadas, não do próprio valor faltante. No enunciado, a ausência na coluna de severidade está associada ao sexo, que está completamente preenchido; portanto, o padrão de faltas pode ser explicado por uma variável observada.
Formalmente, se \(R\) é o indicador de ausência, \(X\) o sexo (observado) e \(Y\) a severidade (com faltas), então sob MAR vale: \(P(R=1\mid X,Y)=P(R=1\mid X)\). Isso permite modelar ou imputar as faltas condicionando em \(X\).
Na prática, sob MAR podemos aplicar métodos como imputação múltipla ou modelos de máxima verossimilhança condicionais a sexo para obter estimativas não viesadas, desde que o modelo esteja bem especificado.
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