Fatos principais
- Categoria
- Matemática, datas e finanças
- Tipos de entrada
- number, select
- Tipo de saída
- json
- Cobertura de amostras
- 4
- API disponível
- Yes
Visão geral
A Calculadora de Teste Z de Duas Proporções permite comparar duas taxas ou proporções independentes para determinar se existe uma diferença estatisticamente significativa entre elas. Ideal para testes A/B, análises de conversão e pesquisas, a ferramenta calcula a estatística Z, o valor-p e avalia a hipótese nula com base no nível de significância (alfa) escolhido, fornecendo resultados precisos em formato JSON.
Quando usar
- •Quando precisar validar os resultados de um teste A/B comparando as taxas de conversão de duas versões diferentes de uma página ou campanha.
- •Ao analisar dados de pesquisas para verificar se a proporção de respostas ou comportamentos difere significativamente entre dois grupos demográficos.
- •Para avaliar o impacto de uma mudança de processo, comparando a taxa de defeitos ou sucessos antes e depois da implementação.
Como funciona
- •Insira o número de sucessos e o total de tentativas para o primeiro grupo (Grupo 1).
- •Forneça os mesmos dados (sucessos e tentativas) para o segundo grupo (Grupo 2).
- •Defina a diferença hipotética, o tipo de hipótese alternativa (bicaudal, maior ou menor) e o nível de significância (alfa).
- •A ferramenta calculará as proporções de cada grupo, a diferença entre elas, a estatística Z e o valor-p, indicando se a hipótese nula deve ser rejeitada.
Casos de uso
Exemplos
1. Análise de Teste A/B de Landing Page
Analista de Marketing- Contexto
- A equipe lançou uma nova versão da página de checkout e quer saber se ela converte melhor que a original.
- Problema
- Determinar se a diferença na taxa de conversão entre a página A e a página B é estatisticamente significativa e não apenas obra do acaso.
- Como usar
- Inserir 60 sucessos em 100 tentativas para o grupo 1 (Página A) e 45 sucessos em 100 tentativas para o grupo 2 (Página B), usando hipótese bicaudal e alfa de 0,05.
- Configuração de exemplo
-
{ "group1Successes": 60, "group1Trials": 100, "group2Successes": 45, "group2Trials": 100, "alternative": "two-sided", "alpha": 0.05 } - Resultado
- O teste retorna um valor-p de 0.0337 e 'rejectNull: true', confirmando que a diferença de 15% na conversão é estatisticamente significativa.
2. Comparação de Taxa de Defeitos
Engenheiro de Qualidade- Contexto
- Uma fábrica mudou o fornecedor de uma peça e precisa garantir que a taxa de defeitos não aumentou.
- Problema
- Verificar se a proporção de peças defeituosas do novo fornecedor é significativamente menor ou diferente da do antigo.
- Como usar
- Inserir os defeitos e o total de peças do fornecedor antigo no grupo 1 e do novo no grupo 2, selecionando a hipótese alternativa 'Menor que'.
- Configuração de exemplo
-
{ "group1Successes": 12, "group1Trials": 500, "group2Successes": 25, "group2Trials": 520, "alternative": "less", "alpha": 0.05 } - Resultado
- A calculadora fornece a estatística Z e o valor-p, indicando de forma clara se a variação na taxa de defeitos exige uma ação corretiva ou se é apenas variação amostral.
Testar com amostras
math-&-numbersFAQ
O que é um Teste Z de duas proporções?
É um teste estatístico usado para determinar se as proporções de duas populações independentes são significativamente diferentes uma da outra.
Qual a diferença entre as hipóteses bicaudal, maior que e menor que?
A bicaudal testa qualquer diferença (para mais ou para menos). 'Maior que' ou 'menor que' (unicaudais) testam uma direção específica da diferença entre os grupos.
O que significa o valor de Alfa (nível de significância)?
O alfa (geralmente 0,05) é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira. Um valor-p menor que o alfa indica significância estatística.
Posso usar esta calculadora para amostras pequenas?
O Teste Z assume que o tamanho da amostra é grande o suficiente (geralmente pelo menos 5 a 10 sucessos e falhas em cada grupo). Para amostras muito pequenas, testes exatos podem ser mais adequados.
O que significa 'rejectNull: true' no resultado?
Significa que a diferença entre as proporções é estatisticamente significativa ao nível de alfa escolhido, rejeitando a hipótese de que as proporções são iguais.