DICA DO AUTOR: O valor-p é a probabilidade de observar um resultado tão extremo quanto o obtido (ou mais) caso a hipótese nula (H₀) seja verdadeira. H₀ neste estudo: "a nova estratégia não é superior à estratégia antiga".

p = 0,08 significa: há 8% de probabilidade de se observar essa diferença por acaso, se a H₀ for verdadeira. Como α = 0,05 (limiar de significância), e p = 0,08 > α = 0,05, o resultado não é estatisticamente significante → não se pode rejeitar H₀. A diferença observada pode ser fruto do acaso, não há evidência estatística suficiente para afirmar que a nova estratégia é superior.

Erros comuns na interpretação: p = 0,08 NÃO significa 92% de certeza que a nova estratégia funciona (p-valor não mede probabilidade de hipótese ser verdadeira); p > 0,05 não significa que a intervenção é ineficaz — apenas que com os dados atuais não há evidência suficiente; a significância estatística não equivale a relevância clínica. Um resultado com p = 0,06 em um ensaio pequeno pode ser clinicamente muito relevante, mas estatisticamente "não significante".

Alternativa A: CORRETA. Não se pode rejeitar a hipótese nula, com p = 0,08 > α = 0,05, não há evidência estatística suficiente para afirmar que a nova estratégia supera a antiga. A diferença observada pode ser fruto do acaso (probabilidade de 8%).

Alternativa B: INCORRETA. "A nova estratégia é superior com 92% de certeza", interpretação equivocada do valor-p. O p-valor não é a probabilidade de a hipótese alternativa ser verdadeira. Afirmar 92% de certeza a partir de p = 0,08 é um erro conceitual grave.

Alternativa C: INCORRETA. "Houve erro tipo I (falso positivo)", erro tipo I ocorre quando se rejeita H₀ sendo ela verdadeira. Aqui H₀ NÃO foi rejeitada (p > 0,05). Erro tipo II (falso negativo) seria mais pertinente, pode ter ocorrido se o estudo tinha poder estatístico insuficiente.

Alternativa D: INCORRETA. Implementar imediatamente por ser clinicamente relevante: a relevância clínica e a significância estatística são conceitos distintos. Sem significância estatística (p > 0,05), a implementação de política pública não se justifica por este estudo. Pode-se propor novo estudo com maior poder (amostra maior).

RESPOSTA: Alternativa A