Gabarito disponível
Cada um dos próximos itens apresenta uma situação hipotética seguida de uma assertiva a ser julgada no que se refere à análise dados.
No preparo de dados para a construção de modelo tarifário, foram identificados registros com ausência de informação e inconsistências pontuais, então a equipe técnica decidiu imputar automaticamente valores médios para todos os dados ausentes. Acerca dessa situação hipotética, é correto afirmar que, na regulação, a imputação automática de valores médios para dados ausentes constitui prática recomendada como procedimento padrão, por garantir objetividade e neutralidade no tratamento das informações.
No preparo de dados para a construção de modelo tarifário, foram identificados registros com ausência de informação e inconsistências pontuais, então a equipe técnica decidiu imputar automaticamente valores médios para todos os dados ausentes. Acerca dessa situação hipotética, é correto afirmar que, na regulação, a imputação automática de valores médios para dados ausentes constitui prática recomendada como procedimento padrão, por garantir objetividade e neutralidade no tratamento das informações.
Resolução comentada
Imputação automática de médias para todos os ausentes não é prática padrão recomendada.
O tratamento de dados ausentes exige analisar o mecanismo de ausência (aleatório ou não) e escolher a técnica adequada. Imputar a média indiscriminadamente reduz a variância, distorce correlações e pode introduzir viés, além de não garantir neutralidade. Na regulação, a decisão deve ser justificada e documentada.
Análise das alternativas
Certo está errado: a imputação pela média não é padrão universal nem garante objetividade e neutralidade. Errado está correto.
Referência: Boas práticas de pré-processamento e tratamento de missing data.
Resolução comentada do VaiConcursos.