Para resolver essa questão, precisamos entender que estamos lidando com uma distribuição normal, onde a média é 0,5 (50% de pessoas do sexo feminino) e estamos buscando a probabilidade de que a porcentagem de pessoas do sexo feminino na amostra seja menor que 0,46 ou maior que 0,54. 1. Cálculo da Z-score: Para calcular a Z-score, usamos a fórmula: \[ Z = \frac{(X - \mu)}{\sigma} \] onde \(X\) é o valor que estamos testando (0,46 e 0,54), \(\mu\) é a média (0,5) e \(\sigma\) é o desvio padrão. Para uma amostra, o desvio padrão pode ser estimado como \(\sigma = \sqrt{\frac{p(1-p)}{n}}\), onde \(p\) é a proporção e \(n\) é o tamanho da amostra. 2. Encontrar a probabilidade: Após calcular as Z-scores para 0,46 e 0,54, consultamos a tabela da distribuição normal padrão para encontrar as probabilidades correspondentes. 3. Somar as probabilidades: A probabilidade de ser menor que 0,46 ou maior que 0,54 é a soma das duas áreas sob a curva normal. Sem os valores exatos de \(n\) (tamanho da amostra), não podemos calcular a probabilidade exata, mas, geralmente, para uma amostra grande, essa probabilidade tende a ser pequena. Analisando as alternativas: A) 0 - Improvável, pois sempre haverá alguma probabilidade. B) 0,045 - Uma probabilidade baixa, mas possível. C) 0,085 - Também uma probabilidade baixa. D) 0,125 - Um pouco mais alta, mas ainda razoável. E) 0,150 - Uma probabilidade mais alta. Com base em cálculos típicos e considerando a distribuição normal, a resposta mais comum para essa situação é a alternativa B) 0,045.