Vamos analisar cada uma das afirmativas: A) Se o grau de significância do teste é α, significa que (1−α) é a probabilidade de se cometer erro do tipo I. Falso. Na verdade, (1−α) é a probabilidade de não rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira, ou seja, é a probabilidade de se cometer um erro do tipo II. B) Na definição de um teste, deve-se levar em conta que quanto menor o grau de significância do teste (α), maior será o poder do teste (π), uma vez que (α + π) = 1. Falso. O poder do teste (π) é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa, e não é simplesmente relacionado a (α + π) = 1. Na verdade, um menor α pode levar a um menor poder do teste. C) Um teste bicaudal de nível de significância α rejeita a hipótese nula H₀: μ = μ₀ precisamente quando μ₀ está fora do intervalo de confiança de nível (1−α) para μ. Verdadeiro. Essa afirmativa está correta, pois um teste bicaudal rejeita a hipótese nula quando a média observada está fora do intervalo de confiança. D) A hipótese nula a ser testada deve ser construída com muita atenção, porque é o objeto da inferência estatística, enquanto a hipótese alternativa só precisa ser contrária à hipótese nula. Verdadeiro, mas a afirmativa não é totalmente precisa, pois a hipótese alternativa também deve ser bem formulada, embora a ênfase na hipótese nula seja maior. E) Erro do tipo II, embora definido para uma hipótese alternativa específica, ocorrerá sempre com probabilidade igual ao poder do teste. Falso. O erro do tipo II (β) é a probabilidade de não rejeitar a hipótese nula quando a hipótese alternativa é verdadeira, e não é igual ao poder do teste, que é (1 - β). Com base nas análises, a alternativa correta é: C) Um teste bicaudal de nível de significância α rejeita a hipótese nula H₀: μ = μ₀ precisamente quando μ₀ está fora do intervalo de confiança de nível (1−α) para μ.