Dica do autor: Quando a pergunta é sobre comparar proporções entre dois grupos independentes, o foco é em variáveis categóricas (geralmente dicotômicas) e em observar se a distribuição das frequências difere além do que seria esperado pelo acaso. O teste qui‑quadrado de independência é a ferramenta clássica para isso: ele compara as frequências observadas com as esperadas em uma tabela de contingência (normalmente 2x2 quando há duas categorias em cada eixo) e calcula se a discrepância é estatisticamente significativa. O pulo do gato é lembrar das condições de aplicação: observações independentes, contagens absolutas (não porcentagens direto) e expectativas teóricas suficientes (regra prática: células com frequência esperada menor que 5 exigem cautela). Em tabelas 2x2 com amostras pequenas, usa‑se correções (como Yates) ou, melhor ainda, o teste exato de Fisher; para variáveis contínuas e normalidade, outros testes são apropriados. No fim das contas, para comparar proporções entre dois grupos independentes, o qui‑quadrado é a escolha padrão quando as condições são atendidas.

Alternativa A: INCORRETA. O teste t de Student compara médias de uma variável contínua entre dois grupos (independentes ou pareados conforme a versão), assumindo distribuição aproximadamente normal e variâncias homogêneas (ou ajustando para variâncias desiguais). Não é indicado para comparar proporções ou frequências de categorias. Ou seja, bater o olho e saber: t = média; qui‑quadrado = proporção.

Alternativa B: CORRETA. O teste qui‑quadrado é o teste estatístico usado para comparar proporções entre dois (ou mais) grupos de observações independentes em tabelas de contingência. Ele avalia se a distribuição observada das categorias difere daquela esperada por acaso. Para 2x2 com contagens adequadas é a opção de rotina; em amostras pequenas convém usar Fisher ou aplicar correção de continuidade.

Alternativa C: INCORRETA. O teste de McNemar é usado para dados pareados (dependentes), por exemplo antes e depois no mesmo indivíduo ou pares pareados, quando se quer avaliar mudança em variável dicotômica. Não serve para comparar proporções entre dois grupos independentes.

Alternativa D: INCORRETA. O teste de Wilcoxon tem duas versões: o de postos sinalizados (signed‑rank), para amostras pareadas, e o de soma de postos (Mann‑Whitney), para amostras independentes, mas ambos se aplicam a variáveis ordinais ou contínuas não paramétricas, não diretamente a proporções binárias. Portanto não é a escolha adequada quando a medida de interesse é uma proporção categórica.

Alternativa E: INCORRETA. A análise de variância (ANOVA) compara médias de uma variável contínua entre três ou mais grupos (ou duas, embora aí normalmente se use t). É um teste paramétrico para variáveis contínuas; não é apropriado para comparar proporções categóricas entre grupos.

Resposta: Alternativa B