Para responder à sua pergunta sobre os testes não paramétricos mais utilizados para comparação de dados quantitativos, vamos analisar as opções: a) Correlação de Pearson e Spearman - A correlação de Pearson é um teste paramétrico, enquanto Spearman é não paramétrico, mas essa opção não menciona testes de comparação. b) Teste t de Wilcoxon, teste t de Student para amostras pareadas e teste t de Student para amostras independentes - O teste t de Student é um teste paramétrico, portanto, essa opção não é correta. c) Teste t de Wilcoxon, teste U de Mann-Whitney e Anova - O teste t de Wilcoxon é não paramétrico, mas a Anova é um teste paramétrico, então essa opção também não é correta. d) Teste t de Wilcoxon, teste U de Mann-Whitney, teste H de Kruskal-Wallis e teste de Friedman - Todos esses testes são não paramétricos e são amplamente utilizados para comparação de dados quantitativos. e) Teste t de Wilcoxon, teste t de Student, teste H de Kruskal-Wallis e teste de Friedman - O teste t de Student é paramétrico, então essa opção não é correta. Portanto, a opção correta que lista os testes não paramétricos mais utilizados para comparação de dados quantitativos é: d) Teste t de Wilcoxon, teste U de Mann-Whitney, teste H de Kruskal-Wallis e teste de Friedman.