Um dos principais objetivos da estatística é a inferência, ou seja, a capacidade de fazer conclusões sobre uma população inteira a partir dos dados de uma amostra. No entanto, essa generalização só é estatisticamente válida se a amostra for representativa, o que significa que ela deve refletir as características da população de forma precisa. Um método de seleção que introduz vieses pode gerar uma amostra não representativa, invalidando qualquer tentativa de inferência. Nesse contexto, veja o caso a seguir: Em um estudo sobre o uso de transporte público, um estudante de sociologia entrevistou 100 pessoas que estavam em um único terminal de ônibus de sua cidade em uma segunda-feira pela manhã. Com base nesses dados, ele tentou fazer afirmações sobre os hábitos de todos os cidadãos da cidade. Contudo, seu orientador apontou que o método de seleção da amostra comprometia a validade de generalizar os resultados. O principal impedimento para realizar uma inferência estatística válida nesse caso está relacionado ao fato de que a amostra foi selecionada por: A. um método de amostragem aleatória simples, que não se aplica a populações humanas. B. um tamanho amostral de 100 pessoas, que é estatisticamente pequeno para qualquer tipo de análise. C. conveniência, o que gera um viés de seleção, pois nem todos os cidadãos tiveram a mesma chance de participar da pesquisa. D. um método de amostragem estratificada, no qual o terminal de ônibus foi considerado um estrato inválido da cidade. E. uma falha na amostragem por cotas, pois o estudante não se preocupou em preencher cotas proporcionais de gênero, idade ou renda da cidade.