Vamos analisar cada uma das alternativas sobre aleatorização: A) Ela garante que para obter o efeito causal apenas precisamos subtrair valores esperados entre quem recebeu a intervenção e quem não recebeu. - Esta afirmação é parcialmente verdadeira, mas não é a definição completa do que a aleatorização garante. B) Ela é necessária para obter boas previsões. - Embora a aleatorização possa ajudar em previsões, ela não é estritamente necessária para isso. C) Não é possível fazer uma análise utilizando regressão linear sem ela. - Isso não é verdade, pois a regressão linear pode ser realizada sem aleatorização, embora a aleatorização ajude a evitar viés. D) Não é possível obter causalidade sem dados experimentais. - Esta afirmação é correta, pois a aleatorização é uma técnica utilizada em experimentos para estabelecer causalidade. E) Ela é crucial dentro da abordagem estrutural. - Embora a aleatorização possa ser importante em algumas abordagens, não é uma afirmação universalmente correta. A alternativa correta, que reflete a importância da aleatorização para estabelecer causalidade, é: D) Não é possível obter causalidade sem dados experimentais.