Para responder a essa questão, precisamos considerar os resultados da análise estatística que foi realizada no estudo mencionado. A análise de diferenças entre grupos (neste caso, entre homens e mulheres) geralmente envolve testes de hipóteses, como o teste t de Student ou ANOVA, dependendo da situação. Vamos analisar as opções: A) Não há diferença entre os tempos de experiência entre homens e mulheres para o nível de significância de 5%, apenas. - Isso sugere que a diferença não é significativa a 5%, mas pode ser a 1%. Precisamos de mais informações para confirmar. B) Não há diferença entre os tempos de experiência entre homens e mulheres para o nível de significância de 1 e 5%. - Isso indicaria que não há diferença significativa em ambos os níveis. Precisamos de dados para confirmar. C) Não há dados suficientes para conclusões. - Essa opção sugere que a análise não pode ser realizada devido à falta de dados, o que não parece ser o caso, já que foram apresentados dados. D) Não há diferença entre os tempos de experiência entre homens e mulheres para o nível de significância de 1%, apenas. - Isso sugere que a diferença não é significativa a 1%, mas pode ser a 5%. Precisamos de mais informações para confirmar. E) A hipótese nula é rejeitada e, portanto, há diferenças. - Isso indicaria que a análise encontrou uma diferença significativa entre os grupos. Sem os resultados exatos da análise estatística (como valores de p), não é possível determinar com certeza qual alternativa é correta. No entanto, se a análise estatística indicou que não há diferença significativa em ambos os níveis, a opção B seria a mais correta. Portanto, a resposta correta, considerando a análise estatística típica, seria: B) Não há diferença entre os tempos de experiência entre homens e mulheres para o nível de significância de 1 e 5%.