Dica do autor: Quando a distribuição de uma variável é assimétrica ou contém valores extremos (outliers), a média aritmética tende a ser puxada para esses extremos e deixa de representar bem o "centro" dos dados. A mediana, que é o valor que divide a amostra em duas metades iguais (percentil 50), é resistente a valores extremos e descreve de forma mais fiel o comportamento típico em situações com grande variabilidade — como tempos de internação, rendimentos ou biomarcadores com caudas longas. Além disso, quando se usa a mediana, o ideal é acompanhar uma medida de dispersão robusta, como o intervalo interquartílico (IQR), em vez do desvio padrão, que pressupõe distribuição mais próxima da normalidade. Em estudos com assimetria marcada também se pode considerar transformações (ex.: log) ou medidas robustas alternativas (médias truncadas, medianas ponderadas), dependendo do objetivo analítico.

Alternativa A: INCORRETA. A média aritmética é sensível a valores extremos e à assimetria. Em presença de poucos pacientes com internações muito longas ou muito curtas, a média será distorcida e não representará o valor típico; por isso não é a melhor escolha para evitar as distorções mencionadas no enunciado.

Alternativa B: INCORRETA. Médias ponderadas servem para combinar médias de subgrupos com pesos distintos (por exemplo, quando amostras têm tamanhos diferentes), mas continuam sendo medidas baseadas em média e, portanto, também são afetadas por extremos. Elas não resolvem o problema de variabilidade influenciada por outliers.

Alternativa C: INCORRETA. O desvio padrão é uma medida de dispersão em torno da média, não uma medida de tendência central. Além disso, seu uso pressupõe distribuição aproximadamente simétrica; em dados assimétricos com outliers, o desvio padrão perde interpretação prática e não evita as distorções do enunciado.

Alternativa D: CORRETA. A mediana é a medida de tendência central mais indicada quando há grande variabilidade e presença de extremos, pois é robusta a valores discrepantes. Para descrever completamente a distribuição, usualmente se reporta a mediana acompanhada do intervalo interquartílico (IQR), que mostra a dispersão central sem ser influenciado pelos outliers.

Alternativa E: INCORRETA. A variância descreve a dispersão dos dados (elevada quando há grande variabilidade), mas é uma medida de dispersão ao quadrado das unidades da variável, não uma medida de posição central. Além disso, variância e suas derivadas também são sensíveis a outliers, então não resolvem o problema proposto.

Resposta: Alternativa D