Fatos principais
- Categoria
- Matemática, datas e finanças
- Tipos de entrada
- textarea, number, select
- Tipo de saída
- json
- Cobertura de amostras
- 4
- API disponível
- Yes
Visão geral
A Calculadora de Teste t Pareado permite analisar se há uma diferença estatisticamente significativa entre duas amostras dependentes. Ideal para estudos de antes e depois, você pode inserir os valores brutos das duas medições ou as diferenças pré-calculadas para obter rapidamente a estatística t, o valor-p, os graus de liberdade e a decisão sobre a hipótese nula.
Quando usar
- •Quando precisar comparar medições feitas nos mesmos sujeitos antes e depois de uma intervenção ou tratamento.
- •Para analisar pares combinados em experimentos, como testar dois métodos diferentes aplicados ao mesmo grupo de indivíduos.
- •Quando você já possui as diferenças pareadas calculadas e precisa verificar a significância estatística dessas variações.
Como funciona
- •Insira os dados da primeira medição no campo 'Valores antes' e os da segunda em 'Valores depois', separados por vírgula ou espaço.
- •Alternativamente, insira diretamente os valores no campo 'Diferenças' se já os tiver calculado previamente.
- •Defina a diferença média hipotética, o tipo de hipótese alternativa (bicaudal, maior ou menor) e o nível de significância (alfa).
- •A ferramenta processa os dados e retorna um objeto JSON com a estatística t, os graus de liberdade, o valor-p e a indicação de rejeição da hipótese nula.
Casos de uso
Avaliação da eficácia de um novo medicamento, medindo a pressão arterial dos pacientes antes e depois do período de tratamento.
Análise de desempenho educacional, comparando as notas de um pré-teste e um pós-teste de alunos após um curso de capacitação.
Testes de usabilidade de software, medindo o tempo de conclusão de uma tarefa na versão antiga versus a nova versão com os mesmos usuários.
Exemplos
1. Avaliação de dieta de perda de peso
Nutricionista- Contexto
- Um nutricionista acompanhou 6 pacientes e registrou seus pesos antes e depois de um mês de dieta rigorosa.
- Problema
- Verificar se a dieta resultou em uma perda de peso estatisticamente significativa no grupo.
- Como usar
- Inserir os pesos iniciais em 'Valores antes' e os pesos finais em 'Valores depois', mantendo o alfa em 0.05 e a hipótese alternativa como bicaudal.
- Configuração de exemplo
-
Valores antes: 85, 90, 78, 92, 88, 76 Valores depois: 82, 88, 77, 89, 85, 75 - Resultado
- A calculadora retorna a estatística t e um valor-p baixo, confirmando a rejeição da hipótese nula e comprovando a eficácia da dieta.
2. Análise de tempo de resposta de sistema
Engenheiro de Software- Contexto
- Um engenheiro otimizou uma consulta de banco de dados e mediu o tempo de resposta (em ms) de 5 queries específicas antes e depois da mudança.
- Problema
- Provar estatisticamente que a otimização reduziu o tempo de resposta do sistema.
- Como usar
- Inserir os tempos antigos e novos, selecionando a hipótese alternativa 'Maior que', pois espera-se que o tempo antes seja maior que o tempo depois.
- Configuração de exemplo
-
Valores antes: 120, 150, 135, 140, 160 Valores depois: 90, 110, 105, 100, 115 Hipótese alternativa: Maior que - Resultado
- O resultado mostra a estatística t e um valor-p próximo a zero, indicando que a redução no tempo de resposta é estatisticamente significativa.
Testar com amostras
barcodeAmostras de Áudio AAC Livres de Direitos Autorais
Coleção de áudio AAC de alta qualidade para testes e desenvolvimento, incluindo sons da natureza e música de meditação
keywords test,samples
Amostras de Áudio FLAC Livres de Direitos Autorais
Coleção de áudio FLAC sem perdas para testes e desenvolvimento, incluindo sons da natureza e música de meditação
keywords test,samples
Exemplos Hardhat Development Framework
Exemplos do ambiente de desenvolvimento Ethereum Hardhat incluindo contratos inteligentes, testes, deploy, scripts, plugins e workflows de desenvolvimento
keywords test,samples
Amostras de Calendario ICS
Arquivos iCalendar (.ics) para testar importacao de calendario, analise de eventos, lembretes e agendas recorrentes
keywords test,samples
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FAQ
O que é um teste t pareado?
É um teste estatístico usado para comparar as médias de duas amostras dependentes, geralmente medições feitas nos mesmos indivíduos em dois momentos diferentes.
Qual a diferença entre teste t pareado e independente?
O teste pareado compara dados do mesmo grupo (ex: antes e depois), enquanto o independente compara as médias de dois grupos distintos e não relacionados.
Posso usar apenas as diferenças pré-calculadas?
Sim. Você pode deixar os campos 'Valores antes' e 'Valores depois' em branco e inserir apenas os resultados no campo opcional 'Diferenças'.
O que significa o valor de alfa?
O alfa (padrão 0.05) é o nível de significância. Ele define o limite de probabilidade para rejeitar a hipótese nula se o valor-p calculado for menor que ele.
Como os dados devem ser formatados?
Insira os números separados por vírgulas ou espaços. Certifique-se de que as listas 'antes' e 'depois' tenham exatamente a mesma quantidade de valores.