São testes que auxiliam a conclusão sobre a independência, EXCETO:
- A)teste Qui-Quadrado;
Correta, porque o teste Qui-Quadrado é clássico para avaliar independência entre variáveis categóricas.
- B)teste do coeficiente de Spearman;
Correta, porque o coeficiente de Spearman ajuda a identificar associação entre variáveis e, portanto, indícios de dependência.
- C)teste de correlação serial de Ljung-Box;
Correta, porque o teste de Ljung-Box verifica autocorrelação e auxilia a analisar independência em séries temporais.
- D)teste de Mann-Whitney de pareamento;
Errada, porque o teste de Mann-Whitney de pareamento é usado para comparar amostras relacionadas, não para testar independência.
- E)teste de correlação serial de Durbin-Watson.
Correta, porque o teste de Durbin-Watson é usado para detectar autocorrelação serial, ligada à ideia de independência dos resíduos.
Gabarito: D
Em Estatística, testar independência é verificar se duas variáveis ou observações “andam sozinhas” ou se existe algum tipo de ligação entre elas. Para isso, há testes bem conhecidos, como Qui-Quadrado, Spearman e alguns testes de autocorrelação em séries temporais. Cada um serve para um cenário diferente, mas todos ajudam a investigar se há dependência entre os dados. O teste Qui-Quadrado é muito usado para checar independência entre variáveis categóricas em tabelas de contingência. Já o coeficiente de Spearman mede associação monotônica entre variáveis, sendo uma boa pista de dependência. O Ljung-Box e o Durbin-Watson aparecem muito em séries temporais para avaliar autocorrelação, isto é, dependência entre valores ao longo do tempo. A pegadinha da questão está na alternativa D: o teste de Mann-Whitney de pareamento não é teste de independência. Ele é voltado para comparar amostras relacionadas ou pareadas em contexto não paramétrico, funcionando como uma alternativa ao teste t pareado. Ou seja, ele serve para comparar grupos dependentes, não para concluir sobre independência. Então, se a ideia é concluir sobre independência, você pensa em associação, correlação ou autocorrelação. Se a ideia é comparar medidas pareadas, aí entra outro jogo. A banca gosta bastante dessa troca de foco: parece um teste “de dependência”, mas na verdade está comparando pares.