I.Se a amostra possui n > 30, o tamanho da amostra afeta no valor da distribuição de probabilidade usada. II.Quanto maior o número de elementos, m...

Vamos analisar cada afirmação: I. Se a amostra possui n > 30, o tamanho da amostra afeta no valor da distribuição de probabilidade usada. Essa afirmação está incorreta. Quando a amostra possui mais de 30 elementos, a distribuição de probabilidade usada tende a se aproximar da distribuição normal, mas o tamanho da amostra não afeta diretamente o valor da distribuição de probabilidade. II. Quanto maior o número de elementos, menor o intervalo de confiança para a média. Essa afirmação está correta. Com um número maior de elementos na amostra, a estimativa da média tende a ser mais precisa, resultando em um intervalo de confiança menor. III. Se o tamanho da amostra for menor que 30, o tamanho da amostra não afeta nos valores limites da distribuição usada. Essa afirmação está incorreta. Quando o tamanho da amostra é menor que 30, é necessário considerar outras distribuições, como a distribuição t de Student, e o tamanho da amostra afeta sim os valores limites da distribuição usada. IV. Independente da distribuição aplicada, o tamanho da amostra sempre afeta no tamanho da margem de erro. Essa afirmação está correta. O tamanho da amostra influencia diretamente no tamanho da margem de erro, sendo que, em geral, quanto maior a amostra, menor a margem de erro. Portanto, as afirmações corretas são II e IV.