Como usar
- Escolha uma amostra, duas amostras independentes ou amostras pareadas.
- Cole os dados ou troque para informar a média, o DP e o n de cada grupo.
- Escolha a hipótese alternativa e o nível de confiança; os resultados são atualizados na hora.
Opções explicadas
- Welch ou Student
- O teste t de Welch é o padrão porque não supõe variâncias iguais, que é a recomendação atual. Desmarque a opção para usar o teste de Student com variâncias iguais.
- Tamanho do efeito
- d de Cohen = diferença das médias ÷ desvio padrão combinado; em amostras pareadas, diferença das médias ÷ DP das diferenças.
Um exemplo resolvido
Os dados padrão são os dois grupos de horas extras de sono do conjunto de dados integrado sleep do R (10 valores cada). Com Duas amostras independentes selecionado:
| Resultado | Welch (padrão) | Student (caixa desmarcada) |
|---|---|---|
| Médias dos grupos | 0,75 e 2,33 | 0,75 e 2,33 |
| Diferença das médias (1 − 2) | −1,58 | −1,58 |
| t | −1,861 | −1,861 |
| Graus de liberdade | 17,776 | 18 |
| Valor-p (bilateral) | 0,0794 | 0,0792 |
| Intervalo de confiança de 95% | −3,365 … 0,205 | −3,364 … 0,204 |
| d de Cohen | −0,832 | −0,832 |
O erro padrão de Welch é √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂), com a fórmula de Welch–Satterthwaite para os graus de liberdade. O de Student usa a variância combinada e n₁ + n₂ − 2 graus de liberdade. O d de Cohen é o mesmo nos dois porque sempre usa o DP combinado.
Os mesmos números se tornam muito mais significativos se você os tratar como as mesmas dez pessoas medidas duas vezes. Escolha Amostras pareadas e o teste roda sobre as dez diferenças: t = −4,062 com 9 graus de liberdade e p = 0,0028. O pareamento remove a variação entre as pessoas, e é por isso que pode detectar uma diferença que o teste independente não detecta. Dados pareados exigem o mesmo número de valores nas duas caixas, na mesma ordem.
Perguntas frequentes
Posso confiar nos resultados?
Eles foram conferidos com o conjunto de dados sleep do R: t, graus de liberdade, valor-p e intervalo de confiança coincidem com o t.test().
E se meus dados não forem normais?
Com amostras maiores o teste t é bastante robusto. Para amostras pequenas e claramente assimétricas, considere testes não paramétricos, como o U de Mann–Whitney ou o de Wilcoxon.
Meus dados são enviados?
Não. Os cálculos são feitos no seu navegador.
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