Dica do autor: Na estatística inferencial trabalhamos com duas hipóteses principais: a hipótese nula (H0), que geralmente representa ausência de efeito ou diferença, e a hipótese alternativa (H1), que representa a existência do efeito ou diferença que se quer demonstrar. O p-valor é uma medida calculada a partir dos dados que indica a probabilidade, sob a suposição de que H0 é verdadeira, de obter um resultado igual ou mais extremo do que o observado. Antes de analisar os dados costuma-se fixar um nível de significância (alfa), que é o critério para decisão — por exemplo 0,05 — e representa a tolerância para cometer o erro tipo I (rejeitar H0 quando ela é verdadeira). A decisão prática é feita comparando-se o p-valor com alfa: se p ≤ alfa rejeita-se H0; se p > alfa não se rejeita H0. Importante: p não é a probabilidade de H0 ser verdadeira nem mede magnitude clínica; é um indicador da compatibilidade dos dados com H0 e deve ser interpretado junto com tamanho de efeito, intervalos de confiança e contexto clínico.

Alternativa A: INCORRETA. A frase confunde termos. Existem, de fato, duas hipóteses estatísticas principais, mas não se chama a segunda de "Hipótese Verdadeira"; o termo correto é Hipótese Alternativa (H1 ou Ha). H1 representa a hipótese de que existe efeito/diferença. Chamar de "verdadeira" induz ao erro de pensar que uma das hipóteses já é conhecida como verdadeira antes do teste; o teste é justamente o procedimento para avaliar evidência contra H0.

Alternativa B: INCORRETA. A definição do erro tipo II está invertida. Erro tipo II (beta) ocorre quando não se rejeita a hipótese nula e ela é, na realidade, falsa — ou seja, perde-se uma diferença/efeito que existe (falso negativo). Rejeitar H0 quando ela é verdadeira corresponde ao erro tipo I (alfa), não ao tipo II.

Alternativa C: INCORRETA. O nível de significância (α) não é calculado a partir dos dados; é um valor pré-especificado pelo pesquisador que serve de limiar para decidir sobre significância — comumente 0,05. O p-valor é que é calculado a partir dos dados e então comparado com α. Dizer que α é calculado para definir o p está invertendo a sequência lógica.

Alternativa D: INCORRETA. O nível de significância mais utilizado na prática é 0,05 (5%), seguido por 0,01 em situações que exigem maior rigor. O valor 0,1 (10%) é pouco usado como padrão; pode ser adotado em contextos exploratórios, mas não é o mais frequente.

Alternativa E: CORRETA. O p-valor é, de fato, a medida usada para avaliar se os resultados observados são estatisticamente significativos em relação à hipótese nula: calcula-se o p a partir dos dados e o compara-se com o nível de significância predefinido. Se o p for menor ou igual a α, considera-se evidência estatística suficiente para rejeitar H0. Lembre-se: estatisticamente significativo não é sinônimo de importância clínica, e o p-valor deve ser interpretado com cautela.

Resposta: Alternativa E