Dica do autor: O conceito-chave aqui é o erro tipo I: é quando a hipótese nula é verdadeira (ou seja, na prática não há diferença entre tratamentos), mas o estudo, por flutuação amostral ou acaso, indica uma diferença estatisticamente significativa. Na linguagem prática, é o famoso “alarme falso” — você declara que existe efeito quando, no fundo, não existe. A probabilidade de cometer esse erro é o nível de significância (α) que fixamos ao projetar o estudo (comum usar 0,05). O p-valor fornece a probabilidade de obter os dados observados (ou mais extremos) se a hipótese nula for verdadeira; se essa probabilidade for menor que α, rejeitamos a nula — e aí existe o risco α de estar cometendo um tipo I. O pulo do gato para evitar interpretação errada é lembrar: associação estatística não é garantia de efeito real; controle do α, tamanho da amostra, planejamento adequado e correção para múltiplas comparações reduzem falsos positivos.

Alternativa A: INCORRETA. Diz "TIPO 2 OU FALSOS POSITIVOS." Isso mistura conceitos: erro tipo II está relacionado a falsos negativos (não detectar um efeito real), não a falsos positivos. Logo a definição está errada e confusa — tipo II ≠ falsos positivos.

Alternativa B: INCORRETA. Afirma "TIPO 2 OU FALSOS NEGATIVOS." Embora a associação "tipo II = falsos negativos" esteja correta, não descreve o cenário da questão. A pergunta apresenta um resultado positivo apesar de não haver diferença real — isso é falsopositivo, não falso negativo.

Alternativa C: CORRETA. "TIPO 1 OU FALSOS POSITIVOS." É exatamente isso: erro tipo I ocorre quando se rejeita a hipótese nula verdadeira, ou seja, conclui-se pela existência de diferença quando na verdade não existe. Em termos práticos, é informar que um tratamento funciona quando o efeito observado se deve apenas ao acaso.

Alternativa D: INCORRETA. Afirma "TIPO 1 OU FALSO NEGATIVO." Está incorreto conceitualmente: erro tipo I corresponde a falsos positivos, não a falsos negativos. Além disso a expressão está no singular, mas isso é só detalhe linguístico — o erro é conceitual.

Resposta: Alternativa C