Dica do autor: Na pesquisa clínica precisamos saber distinguir dois blocos conceituais: medidas de erro e medidas de associação/força, além das estratégias para reduzir viés. O erro tipo I (alfa) é o falso positivo; o tipo II (beta) é o falso negativo — ou seja, não detectar algo que realmente existe. Risco relativo (RR) e odds ratio (OR) são medidas de associação: quantificam a magnitude da relação entre exposição e desfecho, mas por si só não comprovam causalidade — servem como termômetro da força da associação. Interpretação prática: um RR = 1 significa ausência de associação; RR > 1 indica risco maior na exposição; RR < 1 indica efeito protetor. A conversão para aumento percentual é feita por (RR − 1) × 100. Quanto ao desenho do estudo, randomização, cegamento e análise por intenção de tratar são ferramentas fundamentais para preservar a validade interna: randomização controla viés de seleção e confusão conhecida e desconhecida; cegamento reduz vieses de desempenho e detecção; análise por intenção de tratar evita viés de exclusão e mantém o benefício da aleatorização.

Alternativa A: CORRETA. Está correta: erro tipo II (beta) ocorre quando um estudo não detecta uma diferença ou efeito que realmente existe na população — é o falso negativo. Em termos práticos, acontece quando o estudo tem poder insuficiente (amostra pequena, variabilidade grande, efeito menor do que o esperado) e falha em rejeitar a hipótese nula verdadeira.

Alternativa B: INCORRETA. Errado: um risco relativo de 2,3 significa que a incidência no grupo exposto é 2,3 vezes a incidência no grupo não exposto — ou seja, um aumento de 130% ((2,3−1)×100). A afirmação que diz ser “4,6 maior” confunde multiplicação ou dobra indevida; 4,6 seria o dobro de 2,3 e não tem fundamento na interpretação correta do RR.

Alternativa C: CORRETA. Correto, com nuance: RR e OR quantificam a força da associação entre exposição e desfecho — quanto maior o valor (>1), maior a associação. Porém, fique ligado: associação não é prova automática de causalidade; outras condições (viéses, confusão, temporalidade) precisam ser avaliadas para inferir causa‑efeito.

Alternativa D: CORRETA. Correto: randomizar os participantes e aplicar cegamento são medidas clássicas para reduzir vieses. A aleatorização equaliza fatores de confusão conhecidos e desconhecidos entre grupos; o cegamento minimiza viés de desempenho (quem trata) e de detecção (quem avalia desfechos), preservando a validade interna do ensaio.

Alternativa E: CORRETA. Correto: a análise por intenção‑de‑tratar (intention‑to‑treat) mantém todos os participantes no grupo ao qual foram randomizados, independentemente do que fizeram depois. Isso evita viés de exclusão e preserva a aleatorização, oferecendo estimativas mais conservadoras e aplicáveis ao mundo real.

Resposta: Alternativa B