# Calculadora de Prueba Z de Dos Proporciones Compara dos proporciones independientes con prueba Z de dos proporciones agrupada e intervalo de confianza > Página canónica: https://elysiatools.com/es/tools/two-proportion-z-test-calculator - **Categoría:** Math & Numbers - **Palabras clave:** z dos proporciones, diferencia de proporciones, ab test, conversion, valor p ## Descripción general La Calculadora de Prueba Z de Dos Proporciones permite comparar estadísticamente dos proporciones independientes para determinar si existe una diferencia significativa entre ellas. Ideal para pruebas A/B, análisis de tasas de conversión y estudios de mercado, esta herramienta calcula el estadístico Z, el valor p y evalúa la hipótesis nula basándose en el nivel de significancia (alfa) seleccionado, entregando resultados precisos en formato JSON. ## Entradas - **Exitos grupo 1** (number) - **Pruebas grupo 1** (number) - **Exitos grupo 2** (number) - **Pruebas grupo 2** (number) - **Diferencia hipotetica** (number) - **Hipotesis alternativa** (select) - **Alfa** (number) - **Decimales** (number) ## Cuándo usarlo - Cuando necesitas evaluar los resultados de una prueba A/B para comparar dos tasas de conversión de manera rigurosa. - Al analizar encuestas o estudios de mercado para verificar si dos grupos demográficos difieren significativamente en sus respuestas. - Para comprobar si un cambio en un proceso ha alterado la proporción de eventos (como defectos o ventas) entre dos periodos o lotes distintos. ## Cómo funciona - Ingresa el número de éxitos y el total de pruebas tanto para el Grupo 1 como para el Grupo 2. - Define la diferencia hipotética (generalmente 0) y selecciona el tipo de hipótesis alternativa (bilateral, mayor que o menor que). - Ajusta el nivel de significancia (alfa, por defecto 0.05) y la cantidad de decimales deseados para el resultado. - La calculadora procesa los datos y devuelve un objeto JSON con las proporciones individuales, la diferencia, el estadístico Z, el valor p y la decisión sobre la hipótesis nula. ## Casos de uso - Analistas de marketing digital que comparan el CTR (Click-Through Rate) de dos campañas publicitarias distintas. - Investigadores que evalúan la proporción de pacientes que experimentan mejoras con dos tratamientos médicos diferentes. - Gerentes de producto que miden la tasa de retención de usuarios entre dos versiones de una aplicación móvil. ## Preguntas frecuentes ### ¿Qué es una prueba Z de dos proporciones? Es un método estadístico utilizado para comparar las proporciones de éxito de dos muestras independientes y determinar si provienen de poblaciones con la misma proporción. ### ¿Cuándo debo usar una prueba bilateral frente a una unilateral? Usa la prueba bilateral para detectar cualquier diferencia (ya sea mayor o menor). Usa la unilateral (mayor que o menor que) si solo te interesa saber si una proporción es específicamente superior o inferior a la otra. ### ¿Qué significa el valor p (p-value)? El valor p indica la probabilidad de obtener los resultados observados si la hipótesis nula fuera cierta. Un valor p menor que tu nivel alfa (ej. 0.05) sugiere una diferencia estadísticamente significativa. ### ¿Qué es el nivel alfa? Es el umbral de significancia estadística (comúnmente 0.05). Define el riesgo máximo que estás dispuesto a asumir de rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es verdadera. ### ¿Puedo usar esta calculadora para muestras pequeñas? La prueba Z asume que el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande (generalmente al menos 5 a 10 éxitos y fracasos por grupo). Para muestras muy pequeñas, otras pruebas estadísticas podrían ser más adecuadas. ## Herramientas relacionadas - [Calculadora de Empuje Activo (Rankine)](https://elysiatools.com/es/tools/active-earth-pressure): Calcula el empuje activo de un suelo sin cohesión sobre un muro vertical liso según Rankine. K_a = tan²(45°−φ/2). Admite sobrecarga uniforme q. Devuelve la presión en la base p₀, el empuje total P y la altura del resultante. - [Calculadora del teorema de Bayes](https://elysiatools.com/es/tools/bayes-theorem-calculator): Calcula probabilidad posterior con prior y verosimilitud - [Calculadora de Tensión de Flexión](https://elysiatools.com/es/tools/bending-stress-calculator): Calcula la tensión normal máxima de flexión en la fibra extrema σ_max = M·c/I = M/Z. Soporta círculo sólido, rectángulo, tubo circular y perfil I, calculando automáticamente I, el módulo de sección Z y la distancia c. Tensión en MPa. - [Calculadora de Momento y Flecha de Voladizo](https://elysiatools.com/es/tools/cantilever-beam-calculator): Calcula el momento máximo M_max, el cortante máximo V_max y la flecha máxima δ_max en el extremo libre de un voladizo bajo carga puntual P en el extremo o carga distribuida q. Puntual: δ = PL³/(3EI); distribuida: δ = qL⁴/(8EI). - [Calculadora factorial](https://elysiatools.com/es/tools/factorial-calculator): Calcula n! para un entero no negativo con salida exacta en BigInt, pasos opcionales y valores relacionados como ceros finales - [Calculadora de Prueba Exacta de Fisher](https://elysiatools.com/es/tools/fisher-exact-test-calculator): Ejecuta la prueba exacta de Fisher para una tabla 2 x 2 con valores p exactos - [Calculadora de Kruskal-Wallis](https://elysiatools.com/es/tools/kruskal-wallis-calculator): Compara tres o mas grupos independientes con la prueba no parametrica H de Kruskal-Wallis - [Calculadora de Prueba U de Mann-Whitney](https://elysiatools.com/es/tools/mann-whitney-u-test-calculator): Compara dos muestras independientes con la prueba no parametrica U de Mann-Whitney ## Ejemplos - [Ejemplos de Procesamiento de Imágenes Android Java](https://elysiatools.com/es/samples/android-image-processing-java): Ejemplos de procesamiento de imágenes Android Java incluyendo lectura/escritura, escalado y conversión de formato - [Ejemplos de Procesamiento de Imágenes Android Kotlin](https://elysiatools.com/es/samples/android-image-processing-kotlin): Ejemplos de procesamiento de imágenes Android Kotlin incluyendo lectura/escritura, escalado y conversión de formato - [Ejemplos de Procesamiento de Imágenes Web Python](https://elysiatools.com/es/samples/web-image-processing-python): Ejemplos de procesamiento de imágenes Web Python usando PIL/Pillow incluyendo lectura, guardado, redimensionamiento y conversión de formato - [Ejemplos de Procesamiento de Imágenes Web Rust](https://elysiatools.com/es/samples/web-image-processing-rust): Ejemplos de procesamiento de imágenes Web Rust incluyendo lectura/escritura, escalado y conversión de formato ## Contenido relacionado - [Diseño de experimentos A/B, tamaño muestral y potencia estadística](https://elysiatools.com/es/hubs/ab-testing-experiment-design-and-statistical-power): Planifica un experimento A/B, dimensiona la evidencia, elige la prueba adecuada y revisa efecto e incertidumbre antes de actuar.