Dica do autor: Quando você tem medições em dois momentos sobre os mesmos indivíduos — por exemplo, escores cognitivos antes e depois de um tratamento — os dados formam pares dependentes. O pulo do gato é perceber que não interessa tanto o valor absoluto em cada tempo, e sim a diferença dentro de cada sujeito. O teste T pareado compara a média dessas diferenças com zero, assumindo que as diferenças seguem aproximadamente uma distribuição normal. Se a normalidade das diferenças não for aceitável (amostra pequena e assimetria evidente), o equivalente não paramétrico é o teste de Wilcoxon para sinais com postos. Em suma: para variável contínua, duas medidas emparelhadas, usar teste T pareado (ou Wilcoxon se não puder assumir normalidade). Fique ligado também na necessidade de independência entre pares, ausência de outliers influentes e tamanho amostral razoável para confiar na normalidade via Teorema do Limite Central.

Alternativa A: INCORRETA. O teste qui‑quadrado é usado para comparar frequências observadas em categorias (dados qualitativos) entre grupos independentes ou para testar independência em tabelas de contingência. Não é adequado para comparar médias de escores contínuos nem para dados pareados quantitativos como antes/depois.

Alternativa B: INCORRETA. Regressão logística modela uma variável dependente dicotômica (por exemplo, cura vs falha) em função de preditores. Aqui o desfecho é um escore quantitativo contínuo e a comparação é intraindivíduo; regressão logística não responde a essa pergunta.

Alternativa C: INCORRETA. Regressão linear pode modelar uma variável contínua, mas o desenho antes/depois com as mesmas pessoas exige tratamento das medidas emparelhadas. Poderia-se usar modelos de efeitos mistos ou regressão com variável indicadora e termo para sujeito, mas a estratégia simples, direta e apropriada para duas medidas pareadas é o teste T pareado. Portanto, a resposta direta pedida na questão não é regressão linear.

Alternativa D: CORRETA. O teste T pareado é a ferramenta clássica para comparar a média das diferenças entre duas medições dependentes (mesmos indivíduos antes e depois). Ele testa se a média das diferenças é estatisticamente diferente de zero, exige que as diferenças sejam aproximadamente normais (ou amostra grande) e é mais potente que testes não paramétricos quando as suposições são atendidas.

Alternativa E: INCORRETA. ANOVA (análise de variância) é indicada para comparar médias entre três ou mais grupos independentes, ou na sua versão de medidas repetidas para mais de dois tempos. Para apenas dois tempos a ANOVA não traz vantagem sobre o teste T pareado e, na prática, o T pareado é equivalente a uma ANOVA de medidas repetidas com dois níveis. Assim, a resposta direta é o teste T pareado.

Resposta: Alternativa D