Para testar a significância de um determinado coeficiente do modelo de regressão linear múltipla, deve-se utilizar o seguinte teste estatístico:
- A)Friedman;
Errada, porque o teste de Friedman é não paramétrico e serve para comparar tratamentos relacionados, não para testar coeficientes de regressão.
- B)Z da Normal;
Errada, porque o teste Z da Normal não é o teste padrão para significância de coeficientes na regressão linear múltipla com variância desconhecida.
- C)t de Student;
Certa, porque o teste t de Student é usado para avaliar se um coeficiente individual da regressão é significativamente diferente de zero.
- D)F de Fisher-Snedecor;
Errada, porque o teste F de Fisher-Snedecor é mais usado para testar significância global do modelo ou restrições conjuntas, não um coeficiente isolado.
- E)Qui-Quadrado de Pearson.
Errada, porque o qui-quadrado de Pearson é associado a aderência e independência em tabelas de contingência, não ao teste de coeficientes de regressão.
Gabarito: C
Em regressão linear múltipla, cada coeficiente do modelo tem uma pergunta bem objetiva: "esse efeito é realmente diferente de zero ou apareceu por acaso?" Para responder isso, a ferramenta clássica é o teste t de Student, que compara a estimativa do coeficiente com o seu erro-padrão. Se a razão ficar grande em módulo, a chance de o coeficiente ser nulo diminui e você ganha evidência contra a hipótese nula. Na prática, o teste verifica H0: beta_i = 0 contra H1: beta_i diferente de 0, mantendo os demais regressores no modelo. É por isso que ele é usado para testar a significância individual de um coeficiente, e não a do modelo inteiro. Aqui mora a diferença que a banca adora explorar: um teste olha o tijolinho, o outro olha a parede toda. O gabarito é a letra C porque o teste t de Student é exatamente o teste padrão para significância de um parâmetro individual em regressão linear múltipla, sob as hipóteses usuais do modelo. Já o teste F costuma ser reservado para significância conjunta do modelo ou de um conjunto de coeficientes. Em livros de econometria e estatística aplicada, essa é a regra básica de bolso. Resumo esperto: coeficiente isolado, pense em t; conjunto de coeficientes ou modelo completo, pense em F. Se a questão falar em "um determinado coeficiente", o caminho natural é o teste t.