Dica do Autor: Vamos precisar revisar alguns conceitos para entender essa questão.

- Hipótese nula: trata-se da hipótese de que não existe diferença entre os grupos estudados. Vamos considerar o exemplo de um estudo que avalia a eficácia de um novo medicamento. A hipótese nula significa considerar que o medicamento e o placebo apresentariam os mesmos resultados. Ou seja, não haveria diferença alguma entre estar sendo tratado com o medicamento novo ou com o placebo. O benefício seria inexistente,
ou nulo.
- Hipótese alternativa: trata-se da hipótese de que existe diferença no desfecho entre os dois grupos.

A partir da hipótese nula surgem dois tipos de erros possíveis.

- Erro alfa (tipo I): probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando essa é verdadeira. Ou seja, consideramos que há diferenças de desfecho entre os grupos quando na realidade essa diferença não existe. De uma forma bem simples, o erro tipo I ocorre quando os pesquisadores encontram diferenças entre os grupos, mesmo a hipótese nula estando certa.
Essa probabilidade é considerada aceitável quando inferior a 5%. Por isso, em muitos estudos falamos de um nível de confiança = 95%. (Nível de confiança = 1 – erro tipo I.)
- Erro beta (tipo II): Probabilidade de aceitar a hipótese nula quando esta é falsa. Ou seja, consideramos que não houve desfecho diferente entre os grupos no estudo, mas na realidade há diferença, sim, só não foi detectada pelo estudo em questão.
Essa probabilidade é considerada aceitável quando inferior a 10-20%. O poder do teste reflete sua capacidade de determinar que não há diferença entre os grupos quando essa diferença realmente não existe. (Poder do teste = 1 – erro beta.)
Probabilidade condicional refere-se à probabilidade de um evento ocorrer com base em um evento anterior.

Conclusão: Para que o erro tipo I ocorra, a hipótese considerada a partir dos dados apresentados precisa ser incongruente com o que ocorre no "mundo real".

Resposta: Alternativa D.