Dica do autor: Aqui o pulo do gato é entender o que cada medida estatística representa. O valor-p (0,002) significa: se a hipótese nula fosse verdadeira, a probabilidade de obter os dados observados — ou resultados ainda mais extremos — é de 0,2%. Isso não diz nada sobre a “verdade” da hipótese em termos absolutos, apenas sobre a compatibilidade dos dados com a hipótese nula. O intervalo de confiança de 95% para o RR (1,66–1,94) não inclui 1, o que indica que o efeito é estatisticamente significativo ao nível de 5% e que o efeito estimado tende a afastar-se de nulidade. O poder avaliado no planejamento (0,80) é a probabilidade, assumindo que o efeito verdadeiro tem o tamanho para o qual o estudo foi dimensionado, de rejeitar a hipótese nula quando ela for falsa — ou seja, detectar um efeito real; sua complementar é o erro tipo II (β = 0,20). Já o nível de significância pré-especificado (α = 0,05) é a taxa tolerada de erro tipo I: a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira. Fique ligado: confundir p-valor com a probabilidade de a hipótese ser verdadeira, ou confundir poder com p-valor, é erro clássico em provas e na prática clínica.

Alternativa A: INCORRETA. Essa é a pegadinha mais comum: o p-valor não nos dá a probabilidade de que exista de fato uma associação (ou de que a hipótese alternativa seja verdadeira). Dizer que há 99,8% de chance de associação é interpretar o p-valor de forma inversa. Para estimar a probabilidade de que uma hipótese seja verdadeira seria necessário um enquadramento bayesiano com priors; com o teste frequentista não se pode afirmar isso.

Alternativa B: CORRETA. Essa frase expressa corretamente o conceito de p-valor: 0,002 = 0,2% é a probabilidade, sob a hipótese nula, de observar o resultado obtido (ou um resultado mais extremo) por acaso. Está em linha com o valor-p informado e é a interpretação adequada no contexto de testes de hipótese frequencistas.

Alternativa C: INCORRETA. Aqui há confusão com o poder do estudo. O poder de 80% significa que, se o efeito verdadeiro for pelo menos do tamanho para o qual o estudo foi planejado, há 80% de chance de detectar esse efeito (rejeitar H0). Mas isso não equivale a dizer que, com a hipótese nula falsa, a probabilidade de “encontrar ao acaso” exatamente esse resultado é 80%. Além disso, o poder é uma propriedade do desenho prévio e do tamanho do efeito considerado, não uma probabilidade condicional retroativa para o resultado observado.

Alternativa D: INCORRETA. O número de 5% é o nível de significância pré-estabelecido (α), ou seja, a tolerância para erro tipo I no planejamento. Não é correto trocar o p-valor observado (0,2%) por α: o p-valor indica a probabilidade observada e, neste caso, é menor que 5%, logo há significância estatística; afirmar que a probabilidade é 5% é confundir critério com resultado.

Alternativa E: INCORRETA. A afirmação é falsa. Houve significância estatística: o p-valor é 0,002 (muito menor que 0,05) e o IC 95% do RR não inclui 1 (1,66–1,94), ambos indicando associação estatisticamente significativa.

Resposta: Alternativa B