Vamos analisar as alternativas apresentadas para identificar a metodologia mais adequada para o problema do pesquisador contábil, que está lidando com uma variável dependente que não pode assumir valores negativos. a) O pesquisador deve utilizar a regressão logística, pois a técnica é mais adequada para lidar com a falta de modalidade e não linearidade. - A regressão logística é utilizada para variáveis dependentes categóricas, não se aplica diretamente a variáveis contínuas que não podem ser negativas. b) O pesquisador deve utilizar a regressão Tobit, pois está na modelagem mais adequada para variar dependendo do tipo de censura. - A regressão Tobit é realmente adequada para lidar com variáveis censuradas, onde existem limites nos valores que a variável pode assumir, como no caso de não poder ser negativa. c) O pesquisador deve continuar utilizando a regressão por mínimos quadrados, mas deve tratar os valores negativos previstos eliminando-os da amostra. - Essa abordagem não é recomendada, pois eliminar valores pode levar a uma amostra enviesada e não resolve o problema da previsão de valores negativos. d) O pesquisador deve utilizar uma regressão robusta, pois ela é menos influenciada por valores extremos e pode lidar melhor com a distribuição das normas da variável. - A regressão robusta é útil para lidar com outliers, mas não resolve o problema de prever valores negativos em uma variável que não pode ser negativa. Diante da análise, a alternativa correta é: b) O pesquisador deve utilizar a regressão Tobit, pois está na modelagem mais adequada para variar dependendo do tipo de censura.