Intervalo de Confiança para a Variância: A Análise Definitiva para Concursos (FGV 2023)

Capa do artigo Intervalo de Confiança para a Variância: A Análise Definitiva para Concursos (FGV 2023), sobre Inferência: estimação pontual e intervalar, no blog do Acertei: fundo azul-marinho com o título em destaque
Ficha da questão
BancaFGV
Ano2023
ÓrgãoTCE ES – Tribunal de Contas do Estado do Espírito Santo
ProvaAuditor de Controle Externo (TCE ES) – Estatística
DisciplinaEstatística
AssuntoInferência: estimação pontual e intervalar
NívelSUPERIOR
Infográfico de estudo Intervalo de Confiança para a Variância, resumindo Inferência: estimação pontual e intervalar para concurso público: painéis com a definição, a comparação cobrada pela banca e a pegadinha mais frequente.
Distribuição Qui-Quadrado, cálculo e a regra de inversão dos limites.

Olá, futuro aprovado! O tema da nossa aula de hoje é um dos pilares da Estatística Inferencial e figura carimbada em concursos de alto nível: o Intervalo de Confiança (IC) para a Variância Populacional (σ²). Questões como a que analisaremos, do concurso para Auditor do TCE-ES (FGV, 2023), são elaboradas para testar não apenas a sua capacidade de aplicar uma fórmula, mas seu entendimento completo de múltiplos conceitos interligados. A questão-base nos pede para calcular o “intervalo bilateral de 95% de confiança aproximado, para a variância da amostra oriunda da população Y”, a partir de dados como média e coeficiente de variação. Vamos usar essa questão como trampolim para dominar o assunto de uma vez por todas.

Desenvolvimento Teórico Aprofundado

1. Conceitos Fundamentais: Variância e Coeficiente de Variação

Antes de mergulhar no intervalo de confiança, precisamos solidificar a base.

  • Variância (s² ou σ²): É a medida de dispersão que indica o quão longe, em média, os valores de um conjunto de dados estão de sua média. Uma variância alta significa dados mais espalhados; uma variância baixa, dados mais concentrados. Distinguimos a variância amostral (s²), calculada a partir de uma amostra, da variância populacional (σ²), que é o parâmetro de toda a população que queremos estimar.
  • Coeficiente de Variação (CV): É uma medida de dispersão relativa. Diferente da variância, o CV é adimensional (não tem unidade) e é calculado pela razão entre o desvio padrão amostral (s) и a média amostral (x̄): CV = s / x̄. Ele é extremamente útil para comparar a variabilidade de dois ou mais conjuntos de dados com médias diferentes. Na questão, o CV foi a chave para encontrar a variância da amostra Y.

2. A Ferramenta Essencial: A Distribuição Qui-Quadrado (χ²)

Enquanto o intervalo de confiança para a média geralmente utiliza a distribuição Normal (Z) ou t-Student, o intervalo para a variância se baseia na Distribuição Qui-Quadrado (χ²). [1]

  • Assimetria: Diferente da Normal, a distribuição χ² não é simétrica. Ela é assimétrica à direita.
  • Graus de Liberdade (gl): Assim como a t-Student, a forma da curva χ² depende de um parâmetro chamado “graus de liberdade”, que para este caso é sempre gl = n - 1, onde ‘n’ é o tamanho da amostra.
  • Premissa Fundamental: A validade do uso da distribuição χ² para estimar a variância depende da suposição de que a população de onde a amostra foi extraída segue uma distribuição Normal. A questão da FGV já nos informa que as populações são normais.

3. A Fórmula do Intervalo de Confiança para a Variância (σ²)

A fórmula para um intervalo de confiança de (1-α) para a variância populacional σ² é:

[ ( (n-1)s² / χ²α/2, n-1 ) , ( (n-1)s² / χ²1-α/2, n-1 ) ]

Onde:

  • n: tamanho da amostra.
  • s²: variância amostral.
  • χ²α/2, n-1: Valor da Qui-Quadrado (limite superior) que deixa uma área de α/2 à sua direita.
  • χ²1-α/2, n-1: Valor da Qui-Quadrado (limite inferior) que deixa uma área de 1-α/2 à sua direita.

4. Resolvendo a Questão da FGV Passo a Passo

Vamos aplicar a teoria para resolver a questão que originou esta aula.

Enunciado-base: “Foram extraídas, de duas populações normais, distintas, X e Y, duas amostras de 35 elementos cada. A amostra da população X apresentou variância amostral igual a 104, o que produziu um intervalo bilateral de 95% de confiança para a variância amostral de, aproximadamente, [68;176,8]. A amostra da população Y apresentou média amostral igual a 5 e coeficiente de variação amostral igual a 2. […] o intervalo bilateral de 95% de confiança aproximado, para a variância da amostra oriunda da população Y, é de:”

  1. Calcular a Variância Amostral (s²) de Y:
    • Dados de Y: n = 35, média (ȳ) = 5, CV = 2.
    • Sabemos que CV = s / ȳ.
    • 2 = s / 5 => s = 10 (desvio padrão amostral).
    • A variância amostral é o quadrado do desvio padrão: s² = 10² = 100.
  2. Determinar os Valores Críticos da Qui-Quadrado (χ²):
    • A banca (FGV) foi inteligente: em vez de fornecer uma tabela, ela nos deu os valores críticos “escondidos” nos dados da população X.
    • Dados de X: n = 35, s² = 104, IC de 95% = [68; 176,8].
    • Graus de liberdade: gl = n - 1 = 34.
    • Usando a fórmula do IC, podemos isolar os valores de χ²:
      • Limite Inferior: 68 = (34 * 104) / χ²superior => χ²superior = 3536 / 68 = 52.
      • Limite Superior: 176,8 = (34 * 104) / χ²inferior => χ²inferior = 3536 / 176,8 ≈ 20.
    • Assim, temos nossos valores críticos para gl=34 e 95% de confiança: χ²α/2 ≈ 52 e χ²1-α/2 ≈ 20.
  3. Construir o Intervalo de Confiança para a Variância de Y:
    • Agora, usamos os valores encontrados para a população Y: n = 35, s² = 100, χ²sup = 52, χ²inf = 20.
    • Limite Inferior (LI): ( (35-1) * 100 ) / 52 = 3400 / 52 ≈ 65,4.
    • Limite Superior (LS): ( (35-1) * 100 ) / 20 = 3400 / 20 = 170.
    • O intervalo de confiança é [65,4; 170], o que corresponde exatamente à Alternativa B.

Dominar o cálculo do intervalo de confiança para a variância exige a compreensão do Coeficiente de Variação, da distribuição Qui-Quadrado e, principalmente, da “pegadinha” da inversão dos limites na fórmula. Ao entender a lógica por trás de cada passo, você estará preparado para qualquer variação que a banca examinadora apresentar.

Mapa da Aprovação: Resumo Esquematizado

Etapa / ConceitoDescrição e Detalhes
ObjetivoEstimar um intervalo de valores plausíveis para a Variância Populacional (σ²), com um dado nível de confiança.
Dados Iniciais Necessários
  • Tamanho da Amostra (n)
  • Variância Amostral (s²)
  • Nível de Confiança (ex: 95%, que implica α = 0.05)
Pré-requisito EssencialA população de origem dos dados deve seguir uma Distribuição Normal.
Ferramenta EstatísticaDistribuição Qui-Quadrado (χ²) com n - 1 graus de liberdade.
Fórmula CentralIC(σ²) = [ (n-1)s² / χ²superior , (n-1)s² / χ²inferior ]
Processo de Cálculo
  1. Calcule a variância amostral s² se não for dada (ex: a partir do CV ou dados brutos).
  2. Determine os graus de liberdade: gl = n - 1.
  3. Encontre os valores críticos de χ² na tabela ou a partir de dados fornecidos.
  4. Aplique na fórmula, lembrando da inversão.
Ponto Crítico (PEGADINHA)INVERSÃO DOS LIMITES: O valor de χ² com maior valor numérico vai no denominador do limite INFERIOR. O de menor valor vai no denominador do limite SUPERIOR.

Teste Seus Conhecimentos: Questões de Fixação

Referências:

  1. [1] ZIBETTI, André. “Intervalos de Confiança”. Material de aula, Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).
  2. [2] Portal Action. “Intervalo de Confiança para a Variância”. Acessado em 2024.
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