Para responder a essa pergunta, precisamos entender o que significa "aceitar" ou "rejeitar" a hipótese nula em um teste de significância estatística. A hipótese nula geralmente é uma afirmação de que não há efeito ou diferença, e a decisão de aceitá-la ou rejeitá-la depende do nível de significância escolhido (1% ou 5%, por exemplo). Vamos analisar as opções: A) Somente para o nível de significância de 1% a hipótese nula é aceita. - Isso sugere que a hipótese nula é aceita apenas em um nível mais rigoroso, mas não fornece informações sobre o nível de 5%. B) Para os níveis de significância de 1 e 5% a hipótese nula é aceita. - Isso indica que a hipótese nula é aceita em ambos os níveis, o que é uma possibilidade. C) Não se rejeita a hipótese nula para o nível de significância de 5%. - Isso significa que, ao nível de 5%, a hipótese nula não é rejeitada, mas não diz nada sobre o nível de 1%. D) Não se rejeita a hipótese nula para o nível de significância de 1%. - Isso sugere que a hipótese nula é mantida em um nível mais rigoroso, mas não fornece informações sobre o nível de 5%. E) Somente para o nível de significância de 5% a hipótese nula é aceita. - Isso implica que a hipótese nula é aceita apenas em um nível menos rigoroso, o que pode não ser verdade. Sem informações adicionais sobre os resultados do teste estatístico realizado pelos estudantes, não é possível determinar qual opção é a correta. Portanto, a resposta correta não pode ser fornecida com base nas informações disponíveis. Se você tiver mais detalhes sobre os resultados do teste, ficarei feliz em ajudar! Caso contrário, você terá que criar uma nova pergunta.