Dica do autor: Em testes de hipótese, a gente parte de uma hipótese nula (geralmente: "não há diferença entre tratamentos") e tenta reunir evidências para rejeitá‑la. O p‑valor indica a probabilidade de observar os dados (ou algo mais extremo) se a hipótese nula for verdadeira. Quando pré‑estabelecemos um nível de significância (α), por exemplo 0,05, estamos aceitando, de antemão, uma chance de até 5% de cometer um erro do tipo I — isto é, rejeitar a hipótese nula quando ela é, na verdade, verdadeira. Em palavras simples: o p<0,05 diz que os resultados são improváveis sob a hipótese de ausência de diferença, mas existe sempre a probabilidade de um falso positivo. É por isso que além do p‑valor precisamos olhar tamanho do efeito, intervalos de confiança, plausibilidade biológica e qualidade do estudo. E fique ligado: múltiplas comparações, análise exploratória ou vieses mal controlados aumentam a chance de achar diferenças que não existem de verdade.

Alternativa A: CORRETA. Errar ao afirmar que há diferença entre as drogas quando, no mundo real, não há — isso é exatamente o erro tipo I. É o chamado falso positivo; a probabilidade de acontecer é controlada pelo nível de significância (α), comumente 0,05. No enunciado, o estudo mostrou p<0,05 e, ainda assim, na realidade não havia diferença: rejeitou‑se a hipótese nula de forma indevida.

Alternativa B: INCORRETA. O erro tipo II é o oposto: é o falso negativo — não detectar uma diferença real. Ou seja, falhar em rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa. No caso descrito houve rejeição (p<0,05) apesar de não existir diferença real, logo não se trata de erro tipo II.

Alternativa C: INCORRETA. Viés de seleção é um erro sistemático na forma como os participantes entram no estudo ou são alocados, gerando grupos não comparáveis. Isso pode distorcer resultados, mas o enunciado fala de um resultado estatístico (p<0,05) que levou a uma conclusão errada apesar da ausência de diferença real — conceito de erro estatístico, não de viés amostral.

Alternativa D: INCORRETA. "Erro ß" é só outra maneira de dizer erro tipo II (ß = probabilidade de não detectar uma diferença existente). Como já explicado, o cenário descrito é de falso positivo, não de falso negativo, então erro ß não se aplica.

Alternativa E: INCORRETA. Viés do respondente (response bias) refere‑se a distorções nas respostas dos participantes — por exemplo, autorrelato enviesado — e não descreve a situação em que um teste estatístico rejeita a hipótese nula quando ela é verdadeira. Portanto, não é a opção correta.

Resposta: Alternativa A