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UNIFESP 2023

Questão 30 — UNIFESP 2023

Medicina Preventiva Bioestatística Inferência Estatística

No Brasil, a tomada de decisão para o enfrentamento da pandemia de Covid-19 é um desafio devido sua grande extensão territorial, heterogeneidade demográfica, social e econômica. Estudar a relação entre indicadores de saúde, demográficos, sociais, econômicos e a mortalidade por Covid-19 é de extrema importância neste contexto. Qual teste estatístico deve ser utilizado para verificar se a mortalidade por Covid-19 está relacionada com o número de leitos de UTI, Índice de Gini (numericamente, varia entre 0 e 1), Índice de Desenvolvimento Humano (numericamente, varia entre 0 e 1) e taxa de analfabetismo?

A Teste T de Student para duas populações independentes.
B Teste de Correlação de Pearson.
C Teste Qui-quadrado de Independência.
D Teste de McNemar.
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Resposta Correta ANULADA
Comentário

Questão Anulada pela Banca.

Motivo da Anulação:

O objetivo do estudo proposto no enunciado é analisar a relação entre uma variável de desfecho quantitativa contínua (taxa de mortalidade por Covid-19) e múltiplas variáveis independentes/preditoras quantitativas simultâneas (número de leitos de UTI, Índice de Gini, Índice de Desenvolvimento Humano e taxa de analfabetismo).

1. Análise Multivariada Adequada: Em bioestatística, quando se deseja investigar o impacto simultâneo de múltiplos fatores preditores quantitativos sobre um desfecho contínuo, o método estatístico padrão-ouro é a Regressão Linear Múltipla (ou modelos lineares generalizados, como a Regressão de Poisson/Quase-Poisson para dados de taxas e contagens). Esses modelos possibilitam estimar a contribuição independente de cada preditor, controlando potenciais variáveis de confundimento e colinearidade entre os indicadores socioeconômicos.

2. Inadequação das Alternativas Propostas:

  • A banca examinadora cogitou inicialmente assinalar o Teste de Correlação de Pearson (Alternativa B). Contudo, a Correlação de Pearson é estritamente uma análise bivariada simples, que afere o grau de relação linear entre apenas duas variáveis contínuas isoladas por vez (por exemplo, mortalidade versus IDH). Ela não é capaz de verificar a relação com quatro variáveis de forma integrada e multivariada.
  • O Teste t de Student para amostras independentes (A) compara a média de uma variável quantitativa entre dois grupos formados por uma variável qualitativa dicotômica.
  • O Teste Qui-quadrado de Independência (C) e o Teste de McNemar (D) são testes não paramétricos desenvolvidos para variáveis categóricas (sendo o McNemar específico para amostras pareadas antes/depois).

Como o teste estatístico cientificamente correto para o objetivo formulado no enunciado (Regressão Múltipla) não figurava entre as quatro alternativas e a escolha de Pearson induzia a erro conceitual metodológico, a questão careceu de alternativa correta inequívoca e foi oficialmente ANULADA após a fase de recursos.

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