Dica do autor: Quando queremos comparar se as médias de duas populações são diferentes, o pulo do gato é usar um teste que transforme essa diferença observada em uma estatística padronizada, levando em conta a variabilidade das amostras e o tamanho das mesmas. Esse teste clássico é o teste t de Student, que avalia se a diferença entre as médias amostrais é grande o suficiente para ser improvável sob a hipótese nula de médias iguais. Existem variações: o teste t para amostras independentes (duas amostras distintas), o teste t pareado (quando as mesmas unidades são medidas duas vezes) e a versão de Welch (quando as variâncias das amostras não podem ser consideradas iguais). Pressupostos importantes: os resíduos/dados aproximam-se de uma distribuição normal (ou, com amostões, vale o teorema do limite central), as observações são independentes e, para a versão clássica, variâncias homogêneas. Se esses pressupostos não se mantêm, recorre-se a alternativas não paramétricas (ex.: teste de Mann–Whitney) ou ajustes (Welch).

Alternativa A: INCORRETA. O teste do qui-quadrado é usado para comparar frequências/categorias (tabelas de contingência), não para comparar médias de variáveis contínuas. Se a pergunta fosse sobre associação entre duas variáveis categóricas (por exemplo, presença/ausência de doença por exposição), aí sim o qui-quadrado entra — mas não para diferença de médias.

Alternativa B: INCORRETA. Correlação mede força e direção de uma relação linear entre duas variáveis contínuas (ex.: coeficiente de Pearson), não testa se as médias de duas populações são diferentes. Dá pra ter correlação alta mesmo sem diferença de médias; são conceitos distintos.

Alternativa C: INCORRETA. Regressão é um modelo para quantificar e ajustar relações entre variáveis (por exemplo, prever uma variável dependente a partir de independentes). Embora um teste t nos coeficientes de regressão avalie se um coeficiente difere de zero, a regressão não é a resposta direta quando a questão é simplesmente comparar duas médias — o teste t de duas amostras é a abordagem direta e mais simples.

Alternativa D: CORRETA. O teste t é exatamente o teste usado para verificar se as médias de duas populações diferem de forma estatisticamente significativa. Na forma independente clássica, a estatística t = (X̄1 − X̄2) / SE, com SE = sqrt(s1²/n1 + s2²/n2) (ou formulação com variância pooled se assumirmos homogeneidade). Para amostras pareadas usa-se o t pareado sobre as diferenças. Se as variâncias forem diferentes, a versão de Welch ajusta os graus de liberdade. É o caminho padrão, desde que os pressupostos sejam suficientemente atendidos.

Alternativa E: INCORRETA. Odds ratio é uma medida de associação usada em estudos case‑controle e tabelas de contingência para variáveis dicotômicas — descreve razão de chances, não diferença entre médias. Não serve para testar se médias de variáveis contínuas diferem entre populações.

Resposta: Alternativa D