Dica do autor: O intervalo de confiança (IC) de 95% é a faixa de valores compatível com os dados amostrais em que, se repetíssemos o experimento muitas vezes, esperaríamos que o verdadeiro parâmetro populacional estivesse em 95% dessas faixas. Dois pontos-chave para bater o olho: 1) se o IC para a diferença entre medidas inclui o zero, não há diferença estatisticamente significante ao nível de 5%; 2) a largura do IC traduz a precisão da estimativa — ICs muito largos indicam imprecisão (amostra pequena ou variabilidade grande). No caso apresentado, a diferença pontual é 1 mmHg, mas o IC vai de -31 a 33 mmHg: isso é extremamente amplo, permitindo desde uma subestimação de 31 mmHg até uma superestimação de 33 mmHg, o que é clinicamente importante. Ou seja, o pulo do gato é não confundir «diferença pontual pequena» com «ausência de efeito» — sem precisão, não podemos descartar diferenças clinicamente relevantes. Para demonstrar equivalência seria preciso um intervalo de equivalência pré‑definido e um IC bem estreito dentro desses limites; aqui isso não acontece.

Alternativa A: CORRETA. O IC grande (-31 a 33 mmHg) mostra imprecisão — a estimativa é pouco precisa — e, como inclui o zero, não há diferença estatisticamente significante ao nível de 5%. A conclusão correta é justamente que há imprecisão e ausência de significância estatística; lembre-se que ausência de significância não prova equivalência, apenas falta de evidência de diferença.

Alternativa B: INCORRETA. Afirma precisão e ausência de diferença. Embora o IC inclua zero (logo, sem significância), o intervalo é muito largo, o que indica falta de precisão. Não se pode dizer que a estimativa é precisa — pelo contrário.

Alternativa C: INCORRETA. Diz imprecisão, mas presença de diferença estatisticamente significante. Isso é contraditório com o fato de o IC incluir o zero: quando o IC engloba zero, não há significância estatística ao nível adotado. A imprecisão está presente, mas não há diferença estatística comprovada.

Alternativa D: INCORRETA. Afirma precisão e presença de diferença estatisticamente significante. Ambas as partes estão erradas: o intervalo é largo (impreciso) e contém zero (logo, sem significância).

Alternativa E: INCORRETA. A significância estatística de uma diferença entre medidas não depende de «prevalência» — prevalência é conceito epidemiológico relacionado a doenças, não a testes de hipótese de diferença média. Aqui a avaliação de significância pode ser feita pelo IC (ou p‑valor); prevalência é irrelevante.

Resposta: Alternativa A