Dica do autor: Quando a gente fala de estatísticas resumo, é preciso separar medidas de posição (média, mediana) e medidas de dispersão (amplitude, desvio médio, desvio padrão). O que interessa aqui é a vulnerabilidade desses indicadores frente a valores extremos — os famosos outliers. A mediana é a medida de posição mais robusta: ela depende da ordem dos dados e não dos seus valores exatos, então um valor muito grande ou muito pequeno só altera a mediana se deslocar a posição central da amostra. Já a média aritmética incorpora o valor numérico de cada observação, de modo que outliers puxam a média na sua direção. Na dispersão, a amplitude (range) é a mais sensível porque é calculada apenas pelos valores mínimo e máximo; um único extremo altera completamente a amplitude. O desvio médio (média dos desvios absolutos em relação à média) sofre menos que a variância/DP porque não eleva ao quadrado as diferenças, mas ainda assim é influenciado pelo fato de que usa a média como referência, e essa referência já foi afetada por outliers. Em suma: se o objetivo for resistência a valores extremos, escolha a mediana (ou medidas baseadas em quantis, como o intervalo interquartílico).

Alternativa A: INCORRETA. Amplitude (range) é justamente a pior inimiga dos outliers: depende exclusivamente do menor e do maior valor da amostra. Um único valor extremo aumenta ou diminui a amplitude de forma direta, tornando-a muito instável em amostras com outliers.

Alternativa B: INCORRETA. A média aritmética é sensível a valores extremos porque pondera cada observação pelo seu valor numérico. Um valor muito alto puxa a média para cima; um muito baixo puxa para baixo. Em distribuições assimétricas ou com outliers, a média deixa de representar bem o centro típico dos dados.

Alternativa C: CORRETA. A mediana é a medida menos afetada por valores extremos: ela depende apenas da posição ordenada dos dados. Um outlier só altera a mediana se deslocar a posição central; em grandes amostras, um ou poucos extremos têm efeito desprezível. Por isso, em dados assimétricos ou com presença de outliers, a mediana é a escolha mais robusta para representar o centro.

Alternativa D: INCORRETA. O desvio médio (média dos desvios absolutos em relação à média) não é tão sensível quanto a variância (que eleva ao quadrado as diferenças), mas ainda sofre influência dos outliers porque usa a média como referência, e a média já é afetada por extremos. Logo, não é a menos afetada.

Resposta: Alternativa C