Uma empresa de consultoria contábil está avaliando se a média das despesas operacionais mensais de seus clientes no setor de varejo mudou após a implementação de um novo sistema de gestão. Para isso, coletaram dados de despesas de uma amostra de clientes antes e depois da implementação. A análise preliminar dos dados indicou que as diferenças nas despesas (despesa "depois" menos despesa "antes") seguem uma distribuição aproximadamente normal e que a variável "despesas operacionais" é de natureza contínua (razão). A equipe precisa escolher um teste estatístico para determinar se há uma diferença estatisticamente significativa na média das despesas operacionais. A aderência às premissas do teste é crucial para a validade da inferência.

Considerando o objetivo de comparar as médias de despesas operacionais antes e depois do novo sistema, e as características dos dados coletados, assinale a alternativa que indica o tipo de teste estatístico mais apropriado para essa análise e a principal razão para sua escolha.

A) Um teste não paramétrico (como o teste de Wilcoxon para amostras pareadas) é o mais apropriado, pois os dados contábeis raramente seguem uma distribuição normal, tornando testes paramétricos inviáveis.

b) Um teste paramétrico (como o teste t para amostras pareadas) é o mais apropriado, pois os dados das diferenças seguem uma distribuição aproximadamente normal e a variável é de escala de razão, cumprindo as premissas para esse tipo de teste.

c) Um teste paramétrico (como o teste t para amostras independentes) é o mais apropriado, já que a variável é contínua e as amostras são grandes o suficiente para invocar o Teorema do Limite Central.

d) Um teste não paramétrico (como o teste de Kruskal-Wallis) é o mais adequado, pois permite comparar mais de duas médias e não exige suposições sobre a distribuição dos dados.