Questão 3307264

Para responder às questões 41 e 42, considere o desenho experimental descrito a seguir:

Um professor de educação física elaborou 2 programas de treino (programa A e programa B) e quer aplicar em um grupo de 24 alunos, a fim de testar suas eficiências quanto ao ganho de resistência em um determinado período de tempo. Entretanto, ele percebeu que, entre esses 24 alunos, existem 3 níveis de condicionamento físico (baixo, médio e alto). Para controlar essa fonte de variação, o professor estratificou os alunos por nível de condicionamento e, em cada nível, selecionou aleatoriamente 4 alunos para o Programa A e 4 alunos para o Programa B, de modo que cada nível contém o mesmo número de observações por treino.

Considere, ainda, que o ganho de resistência dos alunos será avaliado pela diferença entre a distância percorrida em 12 minutos de caminhada/corrida, medida antes e após o período de treinamento.

Os dados coletados incluem:

• Aluno: Identificador do aluno.

• Programa: A ou B.

• Nível: Baixo, médio ou alto.

• Resistência: Diferença entre a distância percorrida antes e após o período de treinamento.

Considerando o desenho experimental descrito anteriormente, para saber se existe diferença significativa entre os programas, a 5% de significância, o professor utilizou o código e a saída de resultados a seguir, em linguagem R (supondo que todos os pressupostos são atendidos):

> library(readxl)

> DADOS <- read_excel(“C:/Desktop/DADOS.xls”)

> library(stats)

> resultado <- aov (Resistencia ~ Programa + Nivel, DADOS)

> resultado

Call:

aov (formula = Resistencia~ Programa + Nivel, data = DADOS)

Terms: Programa Nivel Residuals

Sum of Squares 7921 6200 8516

Deg. of Freedom 1 2 20

Residual standard error: 20.63461

Com base no código e nos resultados observados, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.

I. A estatística de teste F, para comparar os programas, pode ser calculada a partir da soma dos quadrados e dos graus de liberdade, tal que F = 18,60, aproximadamente.

II. Se a hipótese nula for verdadeira, o valor de F tende a 1. Mas se a hipótese nula for falsa, o valor de F tende a ser maior que 1.

III. Mesmo com valor de p <0,05, para avaliar o efeito do programa, ainda é necessário o uso de testes “pós-ANOVA”, também conhecidos como testes post-hoc, para identificar qual programa apresentou maior ganho de resistência.

IV. O erro residual estimado (Residual standard error = 20.63461) indica a variabilidade média explicada pelo modelo.