Calculadora de Teste t

Teste se dois grupos são significativamente diferentes — calcule o valor-p em segundos

O teste t responde a uma pergunta fundamental: a diferença entre dois grupos é real, ou poderia ser devida ao acaso aleatório? Ele produz um valor-p: se p < 0,05, a diferença é estatisticamente significativa ao nível de confiança de 95%.

Esta ferramenta carrega um conjunto de dados amostral de 30 notas de dois grupos — Controle (currículo padrão) e Tratamento (novo currículo). Clique em Vincular Dados para executar um teste t de duas amostras, mostrar a comparação de box plots e ver se a diferença é significativa.

Cole seu próprio CSV de dois grupos para testar sua própria hipótese.

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O que é um valor-p?
O valor-p é a probabilidade de observar uma diferença tão grande quanto a dos seus dados (ou maior) se a hipótese nula fosse verdadeira. Um valor-p < 0,05 significa que há menos de 5% de chance de a diferença ter ocorrido por acaso aleatório — convencionalmente chamado de "estatisticamente significativo".
Qual é a hipótese nula em um teste t?
A hipótese nula (H₀) afirma que as médias dos dois grupos são iguais: μ₁ = μ₂. O teste t pergunta: dados os dados, qual é a probabilidade de observar a diferença medida se H₀ fosse verdadeira? Valor-p baixo → rejeitar H₀.
Qual a diferença entre testes unilateral e bilateral?
Um teste bilateral pergunta "há alguma diferença?" (em qualquer direção). Um teste unilateral pergunta "o Grupo A é maior que o Grupo B?" e tem mais poder para detectar uma diferença nessa direção específica. Use bilateral a menos que você tivesse uma hipótese direcional antes de coletar dados.
Qual tamanho de amostra preciso para um teste t?
O teste t funciona mesmo com amostras pequenas (n ≥ 5 por grupo), mas amostras pequenas têm baixo poder estatístico — podem perder efeitos reais. Um objetivo comum é n ≥ 30 por grupo. A IA pode informar se o tamanho da sua amostra é adequado.