Calcula estadísticos t, valores p y valores críticos para pruebas de hipótesis estadísticas. Soporta pruebas t de una muestra, dos muestras independientes (Student y Welch) y pareadas con cálculos paso a paso.
También podrías encontrar útiles estas calculadoras
Calcula el valor p a partir de estadísticas z, t, chi-cuadrado o F
Calcula puntaje z, percentil y probabilidad
Calcula desviación estándar y varianza
Calcula media aritmética, geométrica, armónica y ponderada
Realiza pruebas t para comparar medias y hacer inferencias estadísticas. Calcula estadísticos t, valores p, grados de libertad y valores críticos para pruebas t de una muestra, dos muestras independientes y pareadas. Incluye la prueba t de Welch para varianzas desiguales con cálculos completos paso a paso.
La prueba t es una prueba de hipótesis estadística utilizada para determinar si existe una diferencia significativa entre medias. Desarrollada por William Sealy Gosset bajo el seudónimo 'Student', se usa cuando los tamaños de muestra son pequeños y la desviación estándar poblacional es desconocida. La prueba produce un estadístico t que sigue la distribución t, permitiendo calcular la probabilidad (valor p) de observar nuestros resultados si la hipótesis nula es verdadera.
Fórmula de Prueba T de Una Muestra
t = (x̄ - μ₀) / (s / √n)Comparar efectos de tratamientos, probar eficacia de medicamentos, analizar resultados de pacientes antes y después de intervenciones usando pruebas t pareadas.
Verificar si los procesos de fabricación producen artículos dentro de los límites de especificación usando pruebas t de una muestra contra valores objetivo.
Comparar tasas de conversión, engagement de usuarios o ingresos entre grupos de control y tratamiento en experimentos de marketing.
Comparar puntuaciones de exámenes entre métodos de enseñanza, evaluar efectividad de programas, analizar diferencias de rendimiento estudiantil.
Usa una prueba t cuando la desviación estándar poblacional es desconocida y la estás estimando a partir de datos muestrales, que es la mayoría de situaciones del mundo real. Usa una prueba z solo cuando conoces la verdadera desviación estándar poblacional o tienes muestras muy grandes (n > 100). La prueba t es más conservadora y apropiada para muestras más pequeñas.
La prueba t de Student asume que ambos grupos tienen varianzas iguales (varianza combinada). La prueba t de Welch no asume varianzas iguales y ajusta los grados de libertad en consecuencia. La prueba de Welch generalmente se recomienda ya que funciona bien incluso cuando las varianzas son iguales y es más robusta cuando no lo son.
El valor p es la probabilidad de observar resultados tan extremos como los tuyos si la hipótesis nula es verdadera. Si p < α (típicamente 0.05), rechaza la hipótesis nula. Un valor p pequeño (< 0.05) sugiere que la diferencia observada es improbable que se deba solo al azar, indicando significancia estadística.
Los grados de libertad (gl) representan el número de valores independientes que pueden variar en tu análisis. Para una muestra: gl = n - 1. Para dos muestras con varianza igual: gl = n₁ + n₂ - 2. Para la prueba de Welch, gl se calcula usando la ecuación de Welch-Satterthwaite. Mayor gl significa que la distribución t se aproxima a la distribución normal.
Usa una prueba bilateral cuando quieras detectar cualquier diferencia (podría ser mayor o menor). Usa una prueba unilateral cuando tengas una hipótesis direccional específica - cola izquierda (μ < μ₀) para probar si la media es menor, cola derecha (μ > μ₀) para probar si la media es mayor. Las pruebas unilaterales tienen más potencia para su dirección específica.