Calculadora de teste t

Um teste t para duas amostras independentes avalia se as médias de dois grupos não relacionados diferem além do que a variação da amostragem aleatória costuma produzir. Esta calculadora usa o teste t de Welch, que não exige variâncias iguais nas duas populações. Ela trabalha com estatísticas resumidas: média, desvio padrão amostral e tamanho de cada grupo. Isso é útil quando as observações originais não estão disponíveis, mas existem resumos confiáveis. A estatística do teste é a diferença entre as médias dividida pelo seu erro padrão. No método de Welch, o erro padrão é √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂). Uma estatística positiva indica que a primeira média é maior; uma negativa indica que a segunda é maior. Inverter a ordem dos grupos muda o sinal, mas não o valor p bilateral. O valor absoluto expressa a diferença observada em unidades de erro padrão estimado. Os graus de liberdade de Welch–Satterthwaite consideram as variâncias e os tamanhos dos dois grupos. É comum e esperado que sejam fracionários. Quando os tamanhos e os desvios padrão são iguais, os graus de liberdade se reduzem a n₁ + n₂ − 2, como no teste clássico com variância combinada. Quando a variabilidade ou os tamanhos diferem, o ajuste de Welch costuma controlar o erro do tipo I com mais confiabilidade do que combinar as variâncias automaticamente. O valor p informado é bilateral. Sob a hipótese nula de médias populacionais iguais e os pressupostos do modelo, ele é a probabilidade de obter uma estatística t pelo menos tão extrema em qualquer direção. Um valor p pequeno indica incompatibilidade com o modelo nulo; não mede a probabilidade de a hipótese nula ser verdadeira. Compare-o com um nível de significância escolhido antes da análise e não trate um limite arbitrário como medida de importância prática. O procedimento pressupõe observações independentes dentro dos grupos e entre eles, um desfecho quantitativo e amostras que representem adequadamente suas populações-alvo. Em amostras pequenas, assimetria acentuada ou valores atípicos influentes podem prejudicar o teste. Amostras maiores tornam a inferência mais robusta à não normalidade moderada, mas independência e boa amostragem continuam essenciais. Se as observações forem pareadas, como medidas antes e depois nas mesmas pessoas, o teste independente é inadequado: use um teste t pareado sobre as diferenças de cada par. A significância estatística deve ser apresentada com a diferença real entre médias, a incerteza e o contexto. Um intervalo de confiança comunica diferenças populacionais plausíveis, enquanto um tamanho de efeito, como o d de Cohen, ajuda a expressar a magnitude. Esta calculadora fornece uma estatística de Welch e um valor p precisos para análises rápidas ou conferência de contas. As decisões também devem considerar o desenho do estudo, comparações múltiplas, qualidade da medição e relevância da diferença na área estudada.