Dica do autor: Teste de hipótese é cena de decisão sob incerteza: temos sempre uma hipótese nula (H0), que representa o status quo, e uma hipótese alternativa (HA), que representa a diferença ou efeito que queremos demonstrar. O “erro” no teste aparece quando a decisão tomada com base na amostra não corresponde à verdade na população. Existem dois tipos de erro clássicos: erro do tipo I (α) — rejeitar H0 quando H0 é verdadeira — e erro do tipo II (β) — aceitar H0 quando H0 é falsa. O complemento de β é o poder do teste (1−β), que mede a probabilidade de detectar um efeito real. O p‑valor é a probabilidade, sob H0, de obter um resultado tão extremo quanto o observado; comparamos p com α para decidir. O pulo do gato é entender que reduzir um tipo de erro (por exemplo, diminuir α) geralmente aumenta o outro (aumenta β), e por isso planejamos tamanho de amostra e nível de significância pensando no balanço entre esses riscos e nas consequências clínicas de cada erro.

Alternativa A: CORRETA. Essa alternativa descreve exatamente os dois erros possíveis: rejeitar H0 verdadeira (erro tipo I, α) e aceitar H0 falsa (erro tipo II, β). Como definição geral do “erro envolvido” em um teste de hipóteses, inclui ambos os equívocos de decisão e é a alternativa correta.

Alternativa B: INCORRETA. “Rejeitar H0 quando ela é falsa” é a decisão correta do teste — é justamente o que se espera quando existe efeito (verdadeiro positivo). Isso corresponde ao poder do teste (probabilidade de detectar H0 falsa), não a um erro.

Alternativa C: INCORRETA. A afirmação mistura termos de forma equivocada: normalmente não se fala em “rejeitar HA” como meta — rejeita‑se ou não H0 — e um “erro inferior a 95%” é ambíguo e absurdo na prática (um erro aceitável tão alto seria inaceitável). Assim, não descreve corretamente o conceito de erro no contexto de teste de hipótese.

Alternativa D: INCORRETA. “Aceitar HA quando ela é falsa” é uma formulação estranha (o usual é rejeitar H0 em favor de HA). Além disso, a justificativa “pois o interesse reside na hipótese de nulidade” está invertida: o interesse pode estar na alternativa, mas isso não transforma uma decisão incorreta em correta. A alternativa mistura conceitos e não define o erro corretamente.

Alternativa E: INCORRETA. Novamente, falar em “rejeitar HA” não é a linguagem padrão (a decisão é sobre H0). “Com um erro superior a 5%” tenta referir‑se ao nível de significância, mas está fora de contexto e não representa a definição de erro em testes de hipótese.

Resposta: Alternativa A