Dica do autor: Quando você tem duas variáveis quantitativas contínuas — aqui, VO2max (mL/kg/min) e tempo de atividade física (minutos) — o que interessa é avaliar se existe associação linear entre elas e qual a intensidade dessa associação. O pulo do gato é bater o olho e saber que não se trata de comparação de médias entre grupos nem de cruze de categorias: quer‑se medida de relação. O teste de correlação de Pearson estima o coeficiente r, que varia de -1 a +1 e quantifica força e direção da associação linear; o teste estatístico verifica se esse r difere significativamente de zero (H0: ρ = 0). Para usar Pearson, as principais premissas são linearidade entre as variáveis, ausência de outliers influentes e distribuição aproximadamente normal das variáveis (ou bivariada normalidade). Com amostra grande (n=100) pequenas violações de normalidade perdem força, mas se houver relação monotônica não linear ou muitos outliers, o correto é optar por Spearman ou transformar os dados. Importante: correlação não implica causalidade — é associação estatística.

Alternativa A: CORRETA. Teste de correlação de Pearson é o método apropriado para avaliar a relação entre duas variáveis contínuas e quantitativas, quando se pressupõe associação linear. Ele fornece o coeficiente r (intensidade e direção) e o teste de hipótese para verificar se essa correlação é estatisticamente significativa. No caso descrito (VO2max versus tempo de atividade), é a escolha padrão, desde que as premissas sejam razoavelmente atendidas; caso contrário, usa‑se Spearman.

Alternativa B: INCORRETA. O teste qui‑quadrado de independência é aplicado a variáveis categóricas (por exemplo, presença/ausência de um evento em duas categorias). VO2max e tempo são variáveis contínuas; transformar em categorias reduziria informação e não é o procedimento indicado quando se quer medir força de associação entre contínuas.

Alternativa C: INCORRETA. O teste t para duas amostras dependentes (pareado) compara médias de duas medidas relacionadas no mesmo indivíduo (ex.: VO2max antes e depois de um programa). Não serve para avaliar correlação entre duas variáveis diferentes medidas em uma amostra única — aí você quer associação, não diferença de médias.

Alternativa D: INCORRETA. ANOVA é usada para comparar médias entre três ou mais grupos independentes. Se você estratificasse tempo de atividade em grupos e comparasse médias de VO2max entre esses grupos, ANOVA faria sentido, mas perderia a informação contínua do tempo e não mediría diretamente a força da relação linear entre duas variáveis contínuas.

Resposta: Alternativa A