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Uma fundação realizou uma pesquisa com beneficiários de um programa de qualificação para mercado de trabalho que vem sendo desenvolvido nacionalmente. A coleta foi feita por equipes descentralizadas em diferentes regiões do país. Os analistas responsáveis pela análise dos dados foram admitidos recentemente na equipe e não participaram do planejamento da pesquisa e da etapa de coleta.
Agora, esses analistas desejam utilizar os dados consolidados para testar a seguinte hipótese: mulheres com mais tempo de permanência no programa apresentam maior renda mensal. Abaixo está uma amostra da base de dados consolidada, em que cada linha corresponde a um respondente:

Para viabilizar a realização de testes estatísticos válidos a partir da base de dados acima e responder à pergunta de pesquisa, na etapa do tratamento dos dados, os analistas devem:
considerar que a variável “sexo” não precisa de ajustes, já que a pesquisa foi planejada para mulheres, preservar a base como recebida, desprezar inconsistências nas datas, utilizar os dados disponíveis sem padronização e seguir diretamente para a análise;
padronizar os dados da variável “sexo”, ajustar datas inconsistentes, converter a renda para um formato numérico, criar a variável “tempo de permanência” com base nas variáveis coletadas e aplicar técnicas de tratamento para valores ausentes;
calcular o tempo de permanência das beneficiárias no programa com base na diferença entre a data de nascimento e a data da entrevista, aplicar os testes diretamente e interpretar os resultados com cautela, não sendo necessário ajustar variáveis como sexo e renda;
concluir que a pergunta de pesquisa não pode ser respondida, já que não há informações sobre a renda no momento de entrada no programa, manter a base original, focar em outras análises possíveis, evitar criar variáveis derivadas e suspender o uso dos dados inconsistentes;
preservar a base de dados original sem ajustes, utilizar apenas os registros completos para não comprometer os dados inserindo valores estimados para dados ausentes, ignorar erros nas demais variáveis, aplicar diretamente os testes estatísticos e basear conclusões apenas nos dados válidos.


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