Um pesquisador de uma empresa farmacêutica está analisando os resultados de um novo medicamento para reduzir a pressão arterial. Para isso, foram formados dois grupos independentes de pacientes: um grupo recebeu o novo medicamento e outro recebeu um placebo. Após um período de tratamento, foram coletados dados sobre a pressão arterial dos participantes. O objetivo da análise é comparar a média da pressão arterial entre os dois grupos, a fim de verificar se o novo medicamento apresenta efeito diferente do placebo. Considere que os dados apresentam distribuição aproximadamente normal e que o desvio padrão populacional é desconhecido. Diante desse contexto, assinale a alternativa que apresenta o teste estatístico mais adequado para comparar a média da pressão arterial entre os dois grupos.

Queremos comparar a média da pressão arterial entre dois grupos independentes (medicamento vs. placebo).

Pontos-chave do enunciado:

1. Dois grupos independentes → comparação de duas médias em amostras diferentes.
2. Distribuição aproximadamente normal → atende à suposição para testes paramétricos de médias.
3. Desvio padrão populacional desconhecido → não podemos usar teste Z (que pressupõe $\sigma$ conhecido, ou amostras muito grandes sob certas abordagens).

Nessas condições, o teste adequado é o Teste t de Student para duas amostras independentes (na prática, frequentemente na versão de Welch quando não se assume igualdade de variâncias, mas ainda é um “teste t”).

Analisando as alternativas:

• A) Teste Z: não é o mais adequado aqui, pois o enunciado diz que o desvio padrão populacional é desconhecido.
• B) Qui-quadrado: usado para associação entre variáveis categóricas ou aderência, não para comparar médias de variável quantitativa.
• C) ANOVA: pode comparar médias, mas é mais típica para 3 ou mais grupos; com 2 grupos, ela é equivalente ao teste t, porém o mais direto é o teste t.
• D) Teste T de Student: exatamente o indicado para comparar médias de dois grupos independentes com normalidade aproximada e variância populacional desconhecida.
• E) Correlação de Pearson: mede associação linear entre duas variáveis quantitativas, não compara médias entre grupos.