Dica do autor: Quando a gente quer resumir a dispersão de uma variável como glicemia de jejum, precisa pensar no formato da distribuição e na presença de valores extremos. Se os dados forem aproximadamente simétricos e sem outliers, o desvio padrão é bem informativo porque mede a variação em torno da média. Porém, glicemias em amostras de desportistas (ou de populações clínicas) podem apresentar assimetria e valores discrepantes — picos de hiperglicemia, por exemplo — que distorcem a média e inflacionam o desvio padrão. Nesses casos, o pulo do gato é usar medidas robustas: a mediana como tendência central e o intervalo interquartílico (IQR) ou a amplitude semi-quartil (metade do IQR) para a variabilidade. A amplitude semi-quartil resume a “dispersão típica” sem ser influenciada por extremos, sendo mais fiel ao spread dos 50% centrais dos dados. Em resumo: escolha a medida de variabilidade em função da distribuição — se for não paramétrica ou com outliers, IQR/semIQR; se for paramétrica e bem comportada, desvio padrão/variância.

Alternativa A: INCORRETA. O desvio padrão é a medida clássica de variabilidade quando os dados têm distribuição aproximadamente normal e quando a média é a medida de tendência central a ser usada. Porém, é sensível a valores extremos: alguns glicemias muito altas ou baixas vão puxar a média e aumentar o desvio padrão, dando uma impressão de maior variabilidade do que a que existe na maioria das observações. Para conjuntos assimétricos ou com outliers, não é a melhor escolha.

Alternativa B: INCORRETA. A variância é simplesmente o quadrado do desvio padrão e tem a mesma limitação básica: útil em distribuições simétricas e sem outliers, mas de interpretação menos direta (unidade ao quadrado) e igualmente sensível a valores extremos. Não traz vantagem sobre o desvio padrão para resumir glicemias quando os dados não seguem bem a normalidade.

Alternativa C: INCORRETA. O desvio médio (ou desvio absoluto médio) mede, em média, a distância das observações à média ou à mediana. É menos usado na prática clínica e estatística descritiva rotineira, tem propriedades matemáticas menos exploradas em testes padrão e continua sendo mais influenciável que medidas baseadas em quartis quando há assimetria forte. Assim, embora seja uma medida válida de dispersão, não é a mais indicada nem a mais prática para resumir glicemia quando queremos robustez contra outliers.

Alternativa D: CORRETA. A amplitude semi-quartil é metade do intervalo interquartílico (IQR/2) e resume a dispersão dos 50% centrais das observações em torno da mediana. É robusta a valores extremos e adequada quando a distribuição é assimétrica ou quando a mediana é a medida de tendência central mais adequada — cenário comum em dados de glicemia que podem ter outliers ou cauda à direita. É por isso que, para resumir glicemias em jejum de desportistas, a amplitude semi-quartil é a medida mais apropriada entre as opções dadas.

Alternativa E: INCORRETA. Dizer que desvio padrão ou variância é indiferente demonstra falta de atenção ao formato da distribuição. Ambas são matematicamente relacionadas e apresentam as mesmas limitações frente a assimetria e outliers. Não são intercambiáveis com medidas robustas quando a intenção é descrever o comportamento típico de glicemias em uma amostra que não seja estritamente normal.

Resposta: Alternativa D