Para escolher entre um teste paramétrico e um teste não paramétrico, é fundamental considerar as características dos dados. Neste caso, o pesquisador tem uma amostra pequena e os dados não seguem uma distribuição normal. Vamos analisar as alternativas: A) Utilizar um teste paramétrico, pois este tipo de teste é mais robusto e não exige que os dados sigam uma distribuição normal, sendo a melhor opção para a maioria das análises estatísticas. - Esta afirmação está incorreta, pois testes paramétricos, como o teste t, realmente exigem que os dados sigam uma distribuição normal. B) Utilizar um teste paramétrico, pois a normalidade dos dados é um pressuposto que pode ser ignorado quando a hipótese nula é sobre a igualdade de médias entre dois grupos. - Esta afirmação também está incorreta, pois a normalidade é um pressuposto importante para testes paramétricos. C) Utilizar um teste não paramétrico, pois a falta de normalidade e o tamanho reduzido da amostra inviabilizam o uso de testes paramétricos, que exigem pressupostos como a distribuição normal dos dados. - Esta afirmação está correta. Testes não paramétricos são apropriados quando os dados não seguem uma distribuição normal e/ou quando a amostra é pequena. D) O pesquisador deve utilizar um teste não paramétrico. - Esta opção é vaga e não fornece uma justificativa. Portanto, a decisão mais apropriada para o pesquisador é: C) Utilizar um teste não paramétrico, pois a falta de normalidade e o tamanho reduzido da amostra inviabilizam o uso de testes paramétricos, que exigem pressupostos como a distribuição normal dos dados.