Calculadora de Teste t
Execute testes t uniamostrais ou bi-amostrais com estatística t, valor p e um gráfico de distribuição t mostrando regiões de rejeição.
Distribuição t com |t| observado e região crítica
Use um teste t para verificar se uma média difere de um valor hipotético (uma amostra) ou se as médias de dois grupos diferem entre si (duas amostras). O resultado informa a estatística t, os graus de liberdade, o valor-p bicaudal e se a hipótese nula deve ser rejeitada no nível de significância escolhido.
Uma amostra, amostras agrupadas e Welch
Teste t de uma amostra: testa H₀: μ = μ₀. t = (x̄ − μ₀) / (s/√n), df = n−1. Use quando você tiver uma única amostra e um valor de referência.
Teste t de duas amostras agrupado (pooled): testa H₀: μ₁ = μ₂ assumindo variâncias iguais. Utiliza o desvio padrão agrupado sₚ. df = n₁ + n₂ − 2.
Teste t de duas amostras de Welch: mesma hipótese, mas sem assumir variâncias iguais. SE = √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂), df obtido pela aproximação de Satterthwaite. Recomendação moderna: use Welch por padrão, a menos que você tenha verificado explicitamente a igualdade das variâncias.
Premissas
Observações independentes dentro de cada grupo.
Distribuição de amostragem da média aproximadamente normal — garantida automaticamente para n ≥ 30 pelo Teorema Central do Limite (CLT); verifique assimetrias/outliers em amostras menores.
Amostragem aleatória — ou, pelo menos, condições intercambiáveis entre os grupos.
Variâncias iguais (apenas para o teste t agrupado). O teste t de Welch descarta essa suposição e é essencialmente sempre seguro.
Exemplo prático — vida útil da bateria
Um fabricante afirma que uma bateria dura 22 horas. Você testa 10 unidades e obtém uma média de 23,4 horas, com s = 1,7.
t = (23,4 − 22) / (1,7 / √10) = 1,4 / 0,5376 ≈ 2,604. df = 9.
Valor-p bicaudal ≈ 0,029 — significativo a α = 0,05. A amostra fornece evidências de que a média real difere de 22 (provavelmente maior).
O IC de 95% da média é 23,4 ± t₀,₉₇₅,₉ · 0,5376 ≈ 23,4 ± 1,216 → (22,2, 24,6), o que é consistente com a rejeição do valor 22.
Interpretando o valor-p
O valor-p é a probabilidade, sob H₀, de observar um valor t pelo menos tão extremo quanto o que foi encontrado.
Valor-p pequeno (≤ α): rejeite H₀. A diferença observada é improvável sob a hipótese nula.
Valor-p grande: falha em rejeitar H₀. Os dados não refutam a hipótese nula — mas também não a provam; a ausência de evidência não é evidência de ausência.
Sempre relate o tamanho do efeito junto com o valor-p. Uma diferença estatisticamente significativa de 0,2 horas de vida útil da bateria provavelmente não tem relevância prática.
Erros comuns
Testes múltiplos: realizar 20 testes t a α = 0,05 produzirá, em média, um falso positivo. Use uma correção (Bonferroni, Holm, FDR).
Usar o teste t agrupado quando as variâncias são obviamente diferentes. O teste de Welch é a opção padrão segura.
Dados pareados tratados como independentes. Se cada indivíduo for medido duas vezes, use um teste t pareado (ou um teste t de uma amostra sobre as diferenças).
Relatar apenas o valor-p sem o Intervalo de Confiança (IC). O intervalo mostra a magnitude do efeito, que é o que embasa as decisões.
Perguntas frequentes
Quando devo preferir um teste não-paramétrico?
Quando n é pequeno E os dados são fortemente assimétricos ou ordinais. Mann-Whitney U substitui o teste t de duas amostras; Wilcoxon signed-rank substitui o teste t pareado.
Por que bicaudal por padrão?
Bicaudal pergunta 'existe alguma diferença?', a pergunta que quase todo mundo realmente tem. Use unicaudal apenas quando você já se comprometeu com uma direção.
De que tamanho de amostra eu preciso?
Depende do tamanho do efeito e da potência desejada. d de Cohen = 0,5, α = 0,05, potência de 80% requer cerca de 64 por grupo. Veja nossa calculadora de tamanho de amostra.
Isso lida com dados pareados?
Use o modo de uma amostra nas diferenças intra-sujeitos (pós − pré). Isso é matematicamente idêntico a um teste t pareado.
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