Acerca dos conceitos em inferência estatística, avalie as assertivas a seguir. I. Testes de hipóteses não paramétricos são mais específicos que os paramétricos. II. Para usar inferência estatística as amostras têm que ser aleatórias. III. O valor de ? representa a chance de o teste de hipóteses ser compatível com as variáveis estudadas. Assinale a alternativa correta.

Vamos analisar cada assertiva sobre inferência estatística:

I. Testes de hipóteses não paramétricos são mais específicos que os paramétricos.

• Incorreta. Testes não paramétricos são, na verdade, menos específicos que os paramétricos. Testes paramétricos fazem suposições mais fortes sobre a distribuição dos dados (por exemplo, normalidade) e, quando essas suposições são válidas, eles têm maior poder estatístico. Testes não paramétricos são usados quando as suposições dos testes paramétricos não são atendidas, sendo mais gerais e aplicáveis a uma variedade maior de distribuições, mas com menor poder estatístico quando comparados aos paramétricos, caso as condições destes últimos sejam satisfeitas.

II. Para usar inferência estatística as amostras têm que ser aleatórias.

• Correta. A aleatoriedade da amostra é uma premissa fundamental para a inferência estatística. Amostras aleatórias garantem que cada elemento da população tenha uma chance conhecida e não nula de ser incluído na amostra, o que permite que as estatísticas amostrais sejam usadas para fazer inferências sobre os parâmetros populacionais com um certo grau de confiança.

III. O valor de α representa a chance de o teste de hipóteses ser compatível com as variáveis estudadas.

• Incorreta. O valor de $\alpha$ (nível de significância) representa a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira (erro do tipo I). Não representa a chance de o teste ser compatível com as variáveis estudadas, mas sim o risco que estamos dispostos a aceitar de concluir que há um efeito quando, na realidade, não há.

Portanto, a alternativa correta é:

Resposta: Apenas a II é verdadeira.