Dica do autor: Ao analisar a relação entre duas variáveis quantitativas, é crucial entender os pressupostos e limitações do Coeficiente de Correlação de Pearson. Lembre-se de que este coeficiente é sensível a outliers e requer que ambas as variáveis tenham uma distribuição aproximadamente normal. Além disso, o Coeficiente de Correlação de Pearson mede a qualidade do ajuste linear entre as variáveis, e não a inclinação da linha de melhor ajuste. Ao visualizar os dados em um gráfico de dispersão, se os pontos parecerem formar uma linha reta (ascendente ou descendente), isso sugere uma relação linear, tornando o coeficiente de Pearson uma ferramenta apropriada para a análise. Alternativa A: INCORRETA. O documento especifica que para que o coeficiente de Pearson seja válido, ambas as variáveis devem ter uma distribuição aproximadamente normal. Alternativa B: INCORRETA. O Coeficiente de Correlação de Pearson é sensível a outliers, que podem distorcer o valor do coeficiente. Alternativa C: CORRETA. O Coeficiente de Correlação de Pearson é apropriado para usar nesta situação, assumindo que os dados atendem aos pressupostos necessários, como distribuição normal e ausência de outliers. Alternativa D: INCORRETA. O Coeficiente de Correlação de Pearson não mede a inclinação da linha de melhor ajuste, mas sim a qualidade do ajuste linear. Alternativa E: INCORRETA. O Coeficiente de Correlação de Pearson só mede relações lineares. Se as variáveis tiverem uma relação curvilínea ou qualquer outro tipo de relação não linear, o coeficiente pode não ser uma medida adequada. Resposta correta: Alternativa C.