Calculadora de Teste U de Mann-Whitney

Compara duas amostras independentes com o teste nao parametrico U de Mann-Whitney

Exemplos de resultados

1 Exemplos

Comparar duas amostras independentes por postos

Use Mann-Whitney U quando a normalidade for duvidosa

{
  "result": {
    "uStatistic": 1.5,
    "zStatistic": -2.2001,
    "pValue": 0.0278,
    "rejectNull": true
  }
}
Ver parâmetros de entrada
{ "group1Values": "12, 15, 14, 18, 16", "group2Values": "9, 11, 10, 13, 12", "alternative": "two-sided", "alpha": 0.05, "decimalPlaces": 4 }

Fatos principais

Categoria
Matemática, datas e finanças
Tipos de entrada
textarea, select, number
Tipo de saída
json
Cobertura de amostras
4
API disponível
Yes

Visão geral

A Calculadora de Teste U de Mann-Whitney permite comparar duas amostras independentes para determinar se provêm da mesma distribuição. Este teste não paramétrico é a alternativa ideal ao teste t de Student quando os dados não seguem uma distribuição normal ou são ordinais, fornecendo a estatística U, o valor Z e o valor p com precisão.

Quando usar

  • Quando os dados não atendem aos pressupostos de normalidade exigidos por testes paramétricos.
  • Para comparar as medianas de dois grupos independentes com tamanhos de amostra pequenos ou desiguais.
  • Ao analisar dados ordinais, como escalas Likert, onde a média aritmética não é a medida de tendência central mais adequada.

Como funciona

  • Insira os valores numéricos do primeiro e do segundo grupo nos campos de entrada, separados por vírgulas ou espaços.
  • Selecione a hipótese alternativa desejada: bicaudal (diferença), maior que ou menor que.
  • Defina o nível de significância (alfa) e o número de casas decimais para o resultado final.
  • O sistema classifica todos os dados combinados em postos e calcula a estatística U para determinar a probabilidade (valor p) de as amostras serem diferentes.

Casos de uso

Comparação da eficácia de dois tratamentos médicos aplicados a grupos distintos de pacientes.
Análise de pontuações de satisfação do cliente entre duas unidades de uma mesma franquia.
Avaliação do tempo de resposta de dois sistemas de software diferentes sob condições de carga variadas.

Exemplos

1. Comparação de Desempenho Acadêmico

Professor Universitário
Contexto
Um professor deseja verificar se há diferença significativa nas notas de um exame entre duas turmas que utilizaram materiais didáticos diferentes.
Problema
As notas das turmas não seguem uma distribuição normal e os tamanhos das amostras são reduzidos.
Como usar
Insira as notas da Turma 1 (ex: 12, 15, 14) e da Turma 2 (ex: 9, 11, 10) nos campos de valores e execute o teste bicaudal.
Resultado
A ferramenta retorna um valor p de 0,0278, permitindo rejeitar a hipótese nula e concluir que os materiais didáticos geraram resultados diferentes.

2. Teste de Usabilidade de Interface

Analista de UX
Contexto
Uma equipe de design testou o tempo de conclusão de uma tarefa em duas versões de um aplicativo (A e B).
Problema
Os dados de tempo são assimétricos e a equipe precisa provar que a Versão B é mais rápida que a Versão A.
Como usar
Insira os tempos da Versão A no Grupo 1 e da Versão B no Grupo 2, selecionando a hipótese alternativa 'Maior que' para o Grupo 1.
Resultado
O cálculo fornece a estatística U e o valor Z, confirmando se a redução no tempo de execução na Versão B é estatisticamente relevante.

Testar com amostras

math-&-numbers

FAQ

Qual a diferença entre o teste U de Mann-Whitney e o teste t?

O teste U é não paramétrico e não exige que os dados sigam uma distribuição normal, ao contrário do teste t.

O que indica o resultado 'rejectNull'?

Se for verdadeiro, significa que o valor p é menor que o alfa definido, indicando uma diferença estatisticamente significativa entre os grupos.

Posso usar este teste para amostras relacionadas ou pareadas?

Não, este teste é exclusivo para amostras independentes. Para dados pareados, utilize o teste de postos sinalizados de Wilcoxon.

Como a ferramenta lida com valores idênticos (empates)?

O cálculo atribui a média dos postos que os valores empatados ocupariam, ajustando a estatística conforme as normas estatísticas.

Qual o nível de significância padrão utilizado?

O padrão é 0,05 (5%), mas você pode ajustar o valor de alfa entre 0,0001 e 0,9999 conforme a necessidade do estudo.

Documentação da API

Ponto final da solicitação

POST /pt/api/tools/mann-whitney-u-test-calculator

Parâmetros da solicitação

Nome do parâmetro Tipo Requerido Descrição
group1Values textarea Não -
group2Values textarea Não -
alternative select Não -
alpha number Não -
decimalPlaces number Não -

Formato de resposta

{
  "key": {...},
  "metadata": {
    "key": "value"
  },
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)"
}
Dados JSON: Dados JSON

Documentação de MCP

Adicione este ferramenta à sua configuração de servidor MCP:

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-mann-whitney-u-test-calculator": {
      "name": "mann-whitney-u-test-calculator",
      "description": "Compara duas amostras independentes com o teste nao parametrico U de Mann-Whitney",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=mann-whitney-u-test-calculator",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Você pode encadear várias ferramentas, ex: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, máx 20 ferramentas.

Se você encontrar algum problema, por favor, entre em contato conosco em [email protected]