Questão FC431564
Quais dos seguintes métodos estatísticos seriam mais adequados para identificar a relação entre as variáveis que podem estar contribuindo para o aumento das taxas de acidentes?
Regressão
IBADE · 2024
Um médico do trabalho está analisando as estatísticas de acidentes de trabalho em uma grande indústria ao longo dos últimos cinco anos. Os dados mostram uma tendência de aumento na taxa de frequência de acidentes, apesar das medidas preventivas inovadoras.
Quais dos seguintes métodos estatísticos seriam mais adequados para identificar a relação entre as variáveis que podem estar contribuindo para o aumento das taxas de acidentes?
- Teste qui-quadrado para avaliar a independência entre as categorias de acidentes;
- Análise de regressão linear múltipla para determinar o impacto de diversas variáveis independentes sobre as taxas de acidentes;
- Teste t de Student para comparar as médias das taxas de acidentes antes e depois;
- Análise de variância (ANOVA) para comparar taxas de acidentes entre diferentes departamentos da empresa;
- Correlação de Pearson para medir a associação linear entre duas variáveis.
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Gabarito
B
Comentário do professor
A regressão linear múltipla modela a relação entre uma variável dependente contínua (a taxa de frequência de acidentes) e várias variáveis independentes simultaneamente.
Formalmente, ajusta-se um modelo \(Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \dots + \beta_p X_p + \varepsilon\), onde cada \(\beta_i\) quantifica o efeito esperado de \(X_i\) sobre a taxa, controlando pelas demais variáveis.
Com esse método é possível identificar quais fatores têm efeito significativo (avaliados por p‑valor), estimar a magnitude do impacto e medir o ajuste do modelo com R².
Também permite incluir variáveis categóricas por dummies, testar interações e aplicar diagnósticos para multicolinearidade (VIF), heterocedasticidade e padrões nos resíduos, garantindo interpretação útil para intervenções preventivas.
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