Dica do autor: O p-valor e o nível de significância (alfa) são conceitos que o candidato precisa ter na ponta da língua. O p-valor é a probabilidade, sob a hipótese nula, de obter um resultado igual ou mais extremo do que o observado — ou seja, mede quão compatíveis são os dados com a hipótese nula. Já o alfa é a tolerância pré-especificada para erro do tipo I (decidir rejeitar H0 quando ela é verdadeira) e determina a regra de decisão do teste: se p ≤ alfa, rejeita-se H0; se p > alfa, não se rejeita H0. Importante: o p-valor NÃO é a probabilidade de que a hipótese nula seja verdadeira nem diretamente o poder do estudo. O poder (1 - beta) depende do tamanho do efeito esperado, variabilidade e tamanho amostral, e não pode ser calculado a partir de um único p-valor sem informação adicional. O p-valor é uma medida da evidência contra H0, enquanto alfa é a barreira que você fixou antes de olhar os dados.

Alternativa A: INCORRETA. Esta alternativa confunde alfa com o p-valor. O enunciado diz que os investigadores estabeleceram alfa = 1% (ou 0,01) antes da análise; isso significa que a probabilidade de rejeitar H0 quando ela é verdadeira, segundo a regra de decisão planejada, seria 1% caso o critério de rejeição fosse p ≤ 0,01. Mas o resultado observado foi p = 0,04, que é diferente de 0,01. Portanto a afirmação de que a probabilidade é 1% não corresponde ao p observado.

Alternativa B: INCORRETA. Dizer que o resultado é estatisticamente significativo depende do alfa pré-estabelecido. Como alfa foi fixado em 1% e o p encontrado foi 4% (0,04 > 0,01), pelo critério adotado o resultado NÃO é estatisticamente significativo. Se o alfa tivesse sido 5% aí sim seria significativo, mas com alfa = 1% não se rejeita H0.

Alternativa C: INCORRETA. O poder do estudo não é obtido a partir do p-valor isoladamente. O poder é a probabilidade de detectar um efeito verdadeiro (rejeitar H0 quando H1 é verdadeira) e depende do tamanho do efeito verdadeiro, variância, tamanho da amostra e do alfa escolhido. Não há como afirmar que o poder é 96% a partir apenas do p = 0,04.

Alternativa D: INCORRETA. Mesma justificativa da alternativa C: não se pode inferir que o poder seja 99% apenas pelo p-valor. A estimativa do poder exige cálculo prévio ou informações sobre efeito esperado e variabilidade.

Alternativa E: CORRETA. O p-valor observado é 0,04, isto é, há 4% de probabilidade, sob a hipótese nula, de obter um resultado tão extremo quanto o observado. Em linguagem coloquial, isso corresponde a uma chance de 4% do evento observado ocorrer se H0 for verdadeira. Observação importante: apesar de o p indicar 4% nesse sentido, os investigadores haviam definido previamente alfa = 1%, logo, pelo critério adotado (p ≤ 0,01), o resultado NÃO deve ser considerado estatisticamente significativo e H0 não deve ser rejeitada.

Resposta: Alternativa E