Dica do autor: Quando a pergunta envolve comparar uma variável quantitativa contínua (aqui: tempo até engravidar) entre dois grupos, o pulo do gato é identificar se os dados são tratados como independentes ou pareados e se seguem distribuição aproximadamente normal. O teste T de Student (dois grupos) é a escolha clássica para comparar médias entre dois grupos independentes quando a distribuição é aproximadamente normal e as variâncias são semelhantes. Se os dados não obedecem à normalidade, usa-se uma alternativa não paramétrica (por exemplo, Mann–Whitney/Wilcoxon rank‑sum). Se as observações são emparelhadas (ex.: antes e depois no mesmo indivíduo ou pares individualmente pareados), o teste apropriado é o T pareado, que trabalha com as diferenças dentro de cada par. Regressão linear entra quando queremos modelar a relação entre uma variável contínua e múltiplos preditores (ajuste para covariáveis, estimativa de coeficiente, testes de hipótese mais robustos) — é mais versátil, mas não é o teste "básico" de comparação de médias. Regressão logística é para desfechos binários, logo não se aplica aqui. Fique ligado: em estudos em que houve pareamento individual para controlar confusão, a análise ideal deveria levar em conta esse pareamento; entretanto, muitas provas cobram a identificação do teste de comparação de médias entre dois grupos, que é o T de Student (quando pressupostos atendidos).

Alternativa A: INCORRETA. O Wilcoxon Rank‑Sum (também chamado Mann‑Whitney) é um teste não paramétrico para comparar duas amostras independentes quando a variável não tem distribuição normal ou quando se deseja uma análise resistente a outliers. No enunciado foi informado que se obtiveram médias e desvios‑padrão, o que sugere análise de médias e pressupõe normalidade; assim, se os pressupostos paramétricos forem razoáveis, opta‑se pelo teste T, não pelo Wilcoxon.

Alternativa B: INCORRETA. O teste T pareado é usado quando as observações vêm em pares dependentes — por exemplo, antes e depois no mesmo indivíduo, ou quando cada caso tem um controle emparelhado e a comparação é feita dentro de cada par. Apesar do enunciado mencionar que foram encontrados usuárias de diafragma que correspondem a cada usuária de anticoncepcional oral por idade, raça etc., a banca espera aqui o teste que compara médias entre dois grupos. Se a análise tivesse sido estritamente por pares com diferenças calculadas par a par, o T pareado seria o correto; na lógica da questão, entretanto, o teste cobrado é o T de Student.

Alternativa C: INCORRETA. A regressão linear modela diretamente a relação entre variáveis contínuas e permite ajustar para múltiplos fatores simultaneamente — é extremamente útil quando queremos ajustar residualmente pelo que sobrou do pareamento ou incluir covariáveis. Porém, para a comparação simples de duas médias (sem ajuste multivariado), o teste T é a resposta esperada numa prova de residência; a regressão seria uma abordagem alternativa/mais completa, não o teste primário solicitado aqui.

Alternativa D: CORRETA. O T de Student (teste T para duas amostras) é o teste clássico para comparar médias de uma variável contínua entre dois grupos independentes quando os pressupostos de normalidade e homogeneidade de variância são razoáveis. É por isso que, no contexto da questão (comparar tempo médio até engravidar entre usuários de anticoncepcional oral e de diafragma), o T de Student é a escolha indicada na prova. Lembre‑se de checar os pressupostos (histograma, teste de normalidade ou tamanho amostral grande) e, se necessário, usar versão com correção para variâncias heterogêneas.

Alternativa E: INCORRETA. Regressão logística é a técnica para desfechos dicotômicos (por exemplo: engravidou versus não engravidou). Como aqui o desfecho é um tempo contínuo até engravidar, a regressão logística não se aplica.

Resposta: Alternativa D