Grau de dificuldade: Difícil

Dica do Autor: Testes de hipótese se baseiam em distribuições de probabilidade, e existem várias delas, como a distribuição t, a distribuição f, a distribuição Chi-quadrado, etc. Para que o resultado do teste seja válido, seu grupo de dados precisa ter certas características que garantam que sua respectiva distribuição de probabilidades é seguida.

O Teste t de Student, que é baseado na distribuição t, compara duas variáveis, uma QUANTITATIVA (sua medida/contagem), e outra QUALITATIVA (seus grupos), em outras palavras, compara as médias de um ou dois grupos. Para que a distribuição de probabilidade do erro das médias siga a distribuição t, é importante que a distribuição da variável no grupo siga uma distribuição normal (paramétrica / gaussiana), ou que tenha um número amostral grande.

Quando não é possível garantir a distribuição, não se deve utilizar o teste t de Student, pois seu resultado não terá validade. Nestes casos, pode-se utilizar testes que não se baseiam na distribuição t / normal, e os testes não paramétricos que substituem o teste t são os testes de Mann-Whitney e de Wilcoxon.

ALTERNATIVA A: INCORRETA. O teste de Spearman é não paramétrico, mas é utilizado para correlacionar DUAS VARIÁVEIS QUANTITATIVAS (regressão linear), e não para comparar as médias/medianas entre grupos;
ALTERNATIVA B: INCORRETA. O teste de Chi-Quadrado é utilizado para correlacionar as frequências de variáveis QUALITATIVAS;
ALTERNATIVA C: INCORRETA. A Análise de Variâncias (One Way ANOVA - Analysis Of Variance) é uma alternativa paramétrica ao teste t para comparar vários grupos não pareados (independentes) ao mesmo tempo, através de suas variâncias;
ALTERNATIVA D: CORRETA.;
ALTERNATIVA E: INCORRETA. O teste de Friedman é uma alternativa não paramétrica ao Two-Way ANOVA, eles fazem comparações pareadas (dependentes) das variâncias de múltiplos grupos.