Dica do autor: O teste t de Student é um teste paramétrico clássico para comparar medidas de tendência central — mais especificamente as médias — entre amostras. Ele parte de pressupostos: a variável dependente deve ser contínua e aproximadamente normalmente distribuída na população, as observações têm independência e, no caso do t de duas amostras, costuma-se assumir homogeneidade de variâncias (ou usar uma correção quando as variâncias são heterogêneas). Existem três formatos comuns: t de uma amostra (compara média amostral com um valor conhecido), t pareado (compara médias de medidas dependentes, ex: antes/depois) e t de duas amostras independentes (compara médias entre dois grupos). Se os pressupostos não são satisfeitos, a alternativa não-paramétrica (por exemplo, Mann–Whitney ou Wilcoxon) é indicada. Importante: teste de médias ≠ teste de proporções (para proporções usamos teste z ou qui-quadrado) e ≠ teste de variâncias (para variâncias usamos teste F, Levene, etc.). O pulo do gato na hora da prova é bater o olho e saber que “t” bate com média e com pressuposto paramétrico — no fim das contas, é isso que diferencia as opções.

Alternativa A: INCORRETA. Afirma que o teste t é não paramétrico para médias. Isso está errado: o t de Student é um teste paramétrico. Quando os dados violam os pressupostos de normalidade ou são ordinais em vez de contínuos, aí sim se recorre a testes não paramétricos (por exemplo, Mann–Whitney para comparar “posições”/distribuições entre dois grupos), mas isso não torna o t um teste não paramétrico.

Alternativa B: CORRETA. O teste t é paramétrico e é comumente utilizado para identificar diferenças entre médias. Essa opção casa com a definição clássica: variável contínua, pressupostos de normalidade e independência, e comparação de médias (um, dois grupos independentes ou pareados). Portanto, é a resposta correta.

Alternativa C: INCORRETA. Diz que o teste t é não paramétrico para proporções — duas falhas. Primeiro, t não é teste não paramétrico; segundo, proporções são melhor avaliadas por testes para proporção (teste z para proporções, teste qui-quadrado para tabelas de contingência), não pelo t que trabalha com médias de variáveis contínuas.

Alternativa D: INCORRETA. Aponta que o teste t é paramétrico para proporções. Embora t seja paramétrico, ele não serve para comparar proporções. Para proporções usamos métodos baseados em distribuição binomial/normal aproximada (z-test) ou qui-quadrado; logo, a segunda parte da afirmação está equivocada.

Alternativa E: INCORRETA. Afirma que o teste t é não paramétrico para desvios-padrão. Isso erra em tudo: t não é não paramétrico, e também não é utilizado para testar desvios-padrão. Testes de variância/desvio-padrão têm outros procedimentos (por exemplo, teste F, Levene) e se apoiam em hipóteses distintas.

Resposta: Alternativa B