Dica do autor: O intervalo de confiança (IC) de 95% é uma ferramenta para expressar a precisão de uma estimativa obtida a partir de uma amostra — normalmente a média ou outro parâmetro populacional. Na prática, calcula‑se a estimativa pontual e adiciona/subtrai um termo que depende do erro padrão e do valor crítico da distribuição (para amostras grandes, cerca de 1,96 vezes o erro padrão). O ponto-chave, e o pulo do gato: o “95%” não significa que exista 95% de chance do parâmetro estar naquele intervalo para aquele único estudo; significa que, se repetíssemos o estudo muitas vezes e calculássemos um IC de 95% em cada repetição, cerca de 95% desses intervalos conteriam o verdadeiro valor populacional. O IC dá, portanto, um intervalo de valores plausíveis para o parâmetro e informa sobre a precisão (largura do IC) — quanto mais estreito, maior a precisão. Fique ligado também na diferença entre IC, tamanho de efeito e p‑valor: IC mostra magnitude plausível e precisão; p‑valor avalia compatibilidade dos dados com uma hipótese nula; e medidas de efeito dizem respeito à grandeza clínica ou estatística do achado.

Alternativa A: INCORRETA. A alternativa mistura conceitos. O IC não é uma medida direta de “tamanho” ou “importância” do efeito — ele circunda a estimativa (que é o que representa o tamanho do efeito) e mostra a precisão dessa estimativa. Ou seja, o IC permite inferir quais magnitudes do efeito são compatíveis com os dados, mas não classifica sozinho a importância clínica: isso depende do contexto e de limites mínimos clinicamente relevantes.

Alternativa B: INCORRETA. A frase está confusa: o IC de 95% corresponde à região central de 95% da distribuição amostral da estimativa, deixando 5% fora (2,5% em cada cauda em um teste bicaudal), mas não significa que “se distribui 5% dos valores obtidos” do parâmetro na amostra. Essa redação está equivocada e engessa a interpretação do que é o IC.

Alternativa C: INCORRETA. Essa alternativa confunde IC com p‑valor e com a noção de acaso. Dizer que há “95% de probabilidade de um dado resultado ter sido obtido por acaso” não faz sentido no contexto do IC. P‑valor trata de compatibilidade com hipótese nula, não do intervalo de confiança, e ambos exigem interpretação cuidadosa.

Alternativa D: INCORRETA. Embora ICs possam ser usados para comparar médias (por exemplo, se o IC do diferencial entre duas médias não inclui zero, há evidência de diferença), afirmar que o IC “permite verificar com 95% de certeza a comparação entre médias” é impreciso. O IC oferece um intervalo de estimativas plausíveis e ajuda na inferência, mas não substitui um teste formal nem garante “certeza” — e a interpretação frequencista do 95% é sobre o procedimento, não uma probabilidade para um caso isolado.

Alternativa E: CORRETA. Essa alternativa corresponde à interpretação simplificada frequentemente exigida em provas: o IC de 95% indica a faixa na qual a média (ou outro parâmetro estimado) da amostra é considerada compatível e, na prática cotidiana, costuma‑se dizer que há 95% de confiança nessa faixa. No entanto, reforçando o detalhe técnico: trata‑se de uma confiança no procedimento (em repetições do estudo, 95% dos ICs conteriam o verdadeiro parâmetro), não de uma probabilidade bayesiana sobre o parâmetro num único intervalo.

Resposta: Alternativa E