Dica do autor: O tamanho da amostra é crucial para a validade estatística de um estudo. Tamanhos de amostra inadequados podem levar a resultados enganosos, independentemente de a diferença observada ser significativa ou não.  Alternativa A: INCORRETA. Um tamanho de amostra pequeno não aumenta a chance de um erro Tipo I, que é a detecção de um efeito que não existe (falso positivo). O erro Tipo I está relacionado ao nível de significância escolhido (p. ex., 0,05). Se a diferença é estatisticamente significativa, ela não é afetada pelo tamanho da amostra diretamente no sentido de aumentar a chance de falso positivo; no entanto, a reprodutibilidade pode ser afetada em estudos subsequentes.  Alternativa B: CORRETA. Um tamanho de amostra pequeno pode aumentar a chance de um erro Tipo II, ou seja, a falha em detectar um efeito que realmente existe (falso negativo). Isso significa que o estudo pode não ter poder estatístico suficiente para detectar uma diferença real entre os grupos, especialmente se o efeito verdadeiro for pequeno.  Alternativa C: INCORRETA. Embora uma grande diferença observada possa ser detectada mesmo em um estudo com um pequeno tamanho de amostra, isso não garante a validade estatística dos resultados. Estudos com tamanhos de amostra pequenos podem ter grandes variabilidades nos resultados, e as estimativas do efeito podem ser menos precisas.  Alternativa D: INCORRETA. Um tamanho de amostra pequeno geralmente reduz a precisão das estimativas do efeito, aumentando a variabilidade das estimativas. Isso significa que os intervalos de confiança ao redor das estimativas do efeito tendem a ser mais amplos, tornando as conclusões menos precisas e menos confiáveis.  Alternativa E: INCORRETA. A validade externa, ou generalização dos resultados para outras populações, geralmente não é garantida por um pequeno tamanho de amostra. Pelo contrário, um estudo com um pequeno tamanho de amostra é mais propenso a incluir uma população não representativa e, portanto, tem menor validade externa.  Resposta: Alternativa B. Referências: Hulley SB, et al. Designing Clinical Research. 4th ed. Lippincott Williams & Wilkins; 2013. Guyatt G, et al. Users' Guides to the Medical Literature: A Manual for Evidence-Based Clinical Practice. JAMA. 2002. Rothman KJ, Greenland S, Lash TL. Modern Epidemiology. 3rd ed. Lippincott Williams & Wilkins; 2008.