Uma equipe de pesquisadores avaliou a eficácia de duas modalidades breves de ...

Vamos falar sobre análise estatística em estudos clínicos, especialmente quando trabalhamos com dados categóricos, como no caso da questão. Aqui, os pesquisadores classificaram os adolescentes em duas categorias: aqueles que tiveram melhora clínica significativa e aqueles que não tiveram. Eles querem comparar essas frequências entre dois grupos diferentes – intervenção A e intervenção B.

Quando temos esse tipo de dado categórico (melhora ou não melhora) e queremos comparar as frequências entre dois ou mais grupos independentes, o teste estatístico mais adequado é o teste do qui-quadrado. Esse teste verifica se existe associação entre as categorias e os grupos, ou seja, se as frequências observadas diferem do que seria esperado ao acaso.

As outras alternativas não são apropriadas para os dados apresentados. O teste t de Student (alternativa a) e a ANOVA (alternativa c) são usados para comparação de médias de variáveis quantitativas contínuas, não para dados categóricos. A correlação de Pearson (alternativa b) é para medir a associação entre variáveis quantitativas contínuas, e o coeficiente de Spearman (alternativa e) é para variáveis ordinais ou para avaliar monotonicidade entre variáveis quantitativas, não para comparar frequências entre grupos.

Portanto, a alternativa correta é a letra d, pois o teste do qui-quadrado é a técnica apropriada para avaliar associação entre variáveis qualitativas representadas em categorias e distribuídas em frequências observadas.