Dica do autor: Quando o objetivo é comparar médias de uma variável contínua que segue distribuição aproximadamente normal entre dois grupos independentes (no caso, indivíduos diabéticos versus não diabéticos), o teste clássico é o teste t para duas amostras independentes — o famoso "teste t de Student". O pulo do gato aqui é bater o olho em três informações: a variável é contínua, a distribuição é normal e as amostras são independentes. Antes de aplicar, valide pressupostos: independência das observações, normalidade (ou uso do TCL em amostras grandes) e verificação da homogeneidade de variâncias. Se as variâncias forem semelhantes, usa‑se a versão com variância agrupada; se forem diferentes, a versão de Welch é mais apropriada. Testes não parametrétricos (como Mann‑Whitney) entram quando a normalidade falha e o tamanho amostral não permite confiar no TCL.

Alternativa A: INCORRETA. Qui‑quadrado é indicado para comparar frequências ou proporções em tabelas categóricas (por exemplo, presença/ausência de uma doença entre grupos). Não serve para comparar médias de variáveis contínuas. Se você tentar aplicar qui‑quadrado aqui, vai perder a natureza quantitativa da pressão arterial.

Alternativa B: CORRETA. Teste t de Student (para duas amostras independentes) é o teste padrão para comparar médias de uma variável contínua normalmente distribuída entre dois grupos independentes. É exatamente o caso descrito: média da pressão arterial em diabéticos vs não diabéticos. Lembre‑se de checar homocedasticidade; caso as variâncias sejam desiguais, use a versão de Welch, que ajusta os graus de liberdade.

Alternativa C: INCORRETA. Teste t pareado é usado para amostras dependentes — por exemplo, medidas antes e depois no mesmo indivíduo ou pares casados. Aqui os grupos (diabéticos e não diabéticos) são independentes, então o pareado é inadequado e pode subestimar a variabilidade, levando a conclusões erradas.

Alternativa D: INCORRETA. Correlação (coeficiente de Pearson ou Spearman) avalia associação entre duas variáveis contínuas, não testa igualdade de médias entre grupos. Você pode estudar, por exemplo, a correlação entre glicemia e pressão arterial, mas isso não responde se a média da pressão difere entre diabéticos e não diabéticos.

Alternativa E: INCORRETA. Teste exato de Fisher é uma alternativa ao qui‑quadrado para tabelas 2x2 com contagens pequenas; é para variáveis categóricas. Novamente, não é aplicável para comparar médias de uma variável contínua como a pressão arterial.

Resposta: Alternativa B