5. Enquanto a estatística descritiva se concentra em resumir os dados em mãos, a estatística inferencial dá um passo adiante e busca usar uma pequena amostra de dados para tirar conclusões sobre um universo muito maior (a população). Como é impossível ter 100% de certeza ao fazer essa "ponte" da amostra para a população, a estatística inferencial precisa de uma base matemática sólida para calcular as chances, medir as incertezas e determinar a confiabilidade de suas conclusões (Triola, 2017). Analise o caso descrito a seguir: Uma agência de saúde pública realiza um estudo para estimar a porcentagem de adultos vacinados contra a gripe em uma cidade de 2 milhões de habitantes. Em vez de entrevistar todos os moradores, os pesquisadores selecionam aleatoriamente e entrevistam 1.500 pessoas. Com base nos resultados dessa amostra, eles afirmam ter "95% de confiança de que a verdadeira porcentagem de vacinados na cidade está entre 58 e 62%". Qual é o pilar matemático fundamental que permite aos pesquisadores fazer essa afirmação e quantificar a incerteza da sua estimativa? A. A aplicação de regras de três e proporções diretas, assumindo que os resultados da amostra podem ser diretamente extrapolados para a população. B. A organização dos dados dos 1.500 entrevistados em gráficos e tabelas detalhadas para descrever unicamente o grupo pesquisado. C. A teoria da probabilidade, que permite modelar a incerteza e calcular a chance de a amostra representar bem a população, gerando intervalos de confiança D. A garantia de que a amostra foi perfeitamente representativa, eliminando qualquer margem de erro e assegurando que o resultado é exato. E. A utilização de operações matemáticas básicas para somar o número total de vacinados na amostra e apresentar esse valor como o resultado final.