Dica do autor: O poder estatístico é uma medida fundamental no planejamento de estudos clínicos, pois indica a capacidade do estudo de detectar diferenças reais entre os grupos comparados. Um poder estatístico de 0,8 ou 80% significa que há uma probabilidade de 80% de detectar uma diferença significativa, se ela realmente existir. Um poder baixo aumenta o risco de erro tipo II, onde o estudo não consegue detectar uma diferença real. Para aumentar o poder estatístico, geralmente é necessário aumentar o tamanho da amostra, o que pode aumentar os custos e a complexidade do estudo, mas também melhora a precisão e a confiabilidade dos resultados.  Alternativa A: INCORRETA. Um poder estatístico baixo está relacionado a uma alta probabilidade de erro tipo II, não erro tipo I. O erro tipo I refere-se à falsa rejeição da hipótese nula, enquanto o erro tipo II refere-se à falha em detectar uma diferença verdadeira. Alternativa B: CORRETA. O poder estatístico é a probabilidade de detectar uma diferença verdadeira, se ela realmente existir, e é recomendado que seja pelo menos 0,8 para garantir resultados confiáveis. Isso ajuda a minimizar o risco de erro tipo II.  Alternativa C: INCORRETA. Um poder estatístico alto não reduz a necessidade de controle rigoroso de vieses. O controle de vieses é crucial independentemente do poder estatístico para garantir a validade interna do estudo.  Alternativa D: INCORRETA. O poder estatístico está relacionado tanto ao tamanho do efeito observado quanto ao tamanho da amostra. Um efeito pequeno requer um tamanho de amostra maior para alcançar o mesmo poder estatístico.  Alternativa E: INCORRETA. Aumentar o poder estatístico geralmente requer aumentar, não diminuir, o tamanho da amostra, o que pode aumentar os custos do estudo, mas também melhora a precisão dos resultados.  Resposta correta: Alternativa B. Referências Bibliográficas: Sousa MR, Ribeiro ALP. "Revisão sistemática e meta-análise de estudos de diagnóstico e prognóstico: um tutorial." Arquivos Brasileiros de Cardiologia, v. 92, n. 3, p. 241-251, 2009. Greenhalgh T. "Como ler artigos científicos: fundamentos de medicina baseada em evidências." 3ª ed. Porto Alegre: Artmed, 2008.