Vamos analisar as alternativas com base no conceito de hipótese nula (H₀) e erros em testes estatísticos: - A hipótese nula (H₀) é a suposição de que não há efeito ou diferença significativa. - O erro tipo I é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira. - O erro tipo II é a probabilidade de não rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa. Analisando as alternativas: a) O número de amostras usadas no teste — não é diretamente relacionado à hipótese nula. b) A diferença mínima detectável entre os grupos — está relacionada ao poder do teste, não à hipótese nula. c) A probabilidade de rejeitar a hipótese nula, mesmo que seja verdadeira — isso é o erro tipo I, que está diretamente ligado à hipótese nula. d) A probabilidade de aceitar a hipótese nula — não é uma definição correta, pois em testes estatísticos não se "aceita" a hipótese nula, apenas não se rejeita. Portanto, a alternativa correta é: c. A probabilidade de rejeitar a hipótese nula, mesmo que seja verdadeira.