Calculadora de Prueba T

Prueba si dos grupos son significativamente diferentes — calcula el valor p en segundos

La prueba t responde una pregunta fundamental: ¿es la diferencia entre dos grupos real, o podría deberse al azar? Produce un valor p: si p < 0.05, la diferencia es estadísticamente significativa al nivel de confianza del 95%.

Esta herramienta carga un conjunto de datos de muestra de 30 calificaciones de prueba de dos grupos — Control (currículo estándar) y Treatment (nuevo currículo). Haz clic en Vincular Datos para ejecutar una prueba t de dos muestras, mostrar la comparación en diagrama de caja y ver si la diferencia es significativa.

Pega tu propio CSV de dos grupos para probar tu propia hipótesis.

Temas relacionados

Calculadora de EstadísticasDiagrama de CajaAjuste de DistribuciónCreador de Histogramas
¿Qué es un valor p?
El valor p es la probabilidad de observar una diferencia tan grande como la de tus datos (o mayor) si la hipótesis nula fuera verdadera. Un valor p < 0.05 significa que hay menos de un 5% de probabilidad de que la diferencia ocurriera por azar — convencionalmente llamado "estadísticamente significativo."
¿Cuál es la hipótesis nula en una prueba t?
La hipótesis nula (H₀) establece que las dos medias de grupo son iguales: μ₁ = μ₂. La prueba t pregunta: dados los datos, ¿cuál es la probabilidad de observar la diferencia medida si H₀ fuera verdadera? Valor p bajo → rechazar H₀.
¿Cuál es la diferencia entre pruebas unilaterales y bilaterales?
Una prueba bilateral pregunta "¿hay alguna diferencia?" (en cualquier dirección). Una prueba unilateral pregunta "¿es el Grupo A mayor que el Grupo B?" y tiene más potencia para detectar una diferencia en esa dirección específica. Usa bilateral a menos que hayas tenido una hipótesis direccional antes de recopilar los datos.
¿Qué tamaño de muestra necesito para una prueba t?
La prueba t funciona incluso con muestras pequeñas (n ≥ 5 por grupo), pero las muestras pequeñas tienen baja potencia estadística — pueden pasar por alto efectos reales. Un objetivo común es n ≥ 30 por grupo. La IA puede decirte si el tamaño de tu muestra es adecuado.