Ipea: falha, fake, fraude, falsa. Escolha é sua

disponivel na AMAZON.COM livros de autoria de prof Msc Roberto da Silva Rocha Roberto da Silva Rocha, professor universitário e cientista político Não quero acusar os técnicos do Ipea, nem a instituição em si. Apenas se constatar como pessoas podem ser aliciadas e capturadas para cederem e aplicar seu prestígio em nome de uma ideologia cubana. Farsa, falsa, falha. O feminicídio. Como o Ipea errou no teste do qui quadrado para testar a hipótese de feminicídio Sites Busca Menu ≡ Você está em Estatística > Estatística básica para pesquisa de mercado ▼ Teste do qui quadrado Este teste objetiva verificar se a frequência absoluta observada de uma variável é significativamente diferente da distribuição de frequência absoluta esperada. Teste do qui quadrado para uma amostra Aplica-se quando se quer estudar a dependência entre duas variáveis, através de uma tabela de dupla entrada ou também conhecida como tabela de contingência. Condições para a execução do teste Exclusivamente para variáveis nominais e ordinais; Observações independentes; Não se aplica se 20% das observações forem inferiores a 5 Não pode haver frequências inferiores a 1; Nos dois últimos casos, se houver incidências desta ordem, aconselha-se agrupar os dados segundo um critério em específico. Procedimento para a execução do teste 1. Determinar H0. Será a negativa da existência de diferenças entre a distribuição de frequência observada e a esperada; 2. Estabelecer o nível de significância (µ ); 3. Determinar a região de rejeição de H0. Determinar o valor dos graus de liberdade (φ), sendo K – 1 (K = número de categorias). Encontrar portanto, o valor do Qui-quadrado tabelado; 4. Calcular o Qui Quadrado, através da fórmula: Sendo o Qui Quadrado calculado, maior do que o tabelado, rejeita-se H0 em prol de H1. Exemplo Um vendedor trabalhou comercializando um produto em sete bairros residenciais de uma mesma cidade em um mesmo período do ano. Seu gerente decidiu verificar se o desempenho do vendedor oscilava em virtude do bairro trabalhado, ou seja, se as diferenças eram significativas nos bairros trabalhados. A partir deste estudo o gerente poderia então elaborar uma estratégia comercial para cada bairro ou manter uma para todos. Bairro 1 2 3 4 5 Total Valores Observados 9 11 25 20 15 80 Valores Esperados 16 16 16 16 16 80 H0: não há diferenças significativas entre os bairros H1: as diferenças observadas para os bairros 3 e 4 são significativamente diferentes para melhor em relação aos demais bairros. µ = 0,05 g.l = 5 – 1 = 4, onde Qui quadrado tabelado é igual a 9,49. Χ2 = (9-16)2 + (11 – 16) 2 + (25-16) 2 + (20 – 16) 2 + (15 – 16) 2/16 Χ2 = 72 + 52 +92 + 42 + 12= 172/16 = 10,75 Conclui-se que o Qui quadrado calculado (10,75) é maior do que o tabelado (9,49), rejeita-se H0 em prol de H1. Portanto há diferença significativa, ao nível de 0,05, para os bairros 3 e 4. Face ao cálculo o gerente deve elaborar uma estratégia comercial para cada bairro. Próximo: Teste do qui quadrado para duas amostras Como referenciar: "Teste do qui quadrado" em Só Matemática. Virtuous Tecnologia da Informação, 1998-2019. Consultado em 09/06/2019 às 13:51. Disponível na Internet em https://www.somatematica.com.br/estat/ap24.pA frequência de homicídios femininos de 3800 contra os demais grupos de categorias de homicídios homens 57.000, homens jovens negros 35.000 destrói matematicamente a significância do grupo feminicida considerado.total de homicídios: 63.000 Conclusão: O número de mortandade feminicida esperado como normal seria de 10.900 mulheres, para rejeição da H0 a taxa de feminicidio deveria superar em 7% esse número, ou seja: 11703. O número esperado de feminicídio é 200% maior do que o verificado. Rejeitada a hipótese de feminicides ideológicas.