IC para a Diferença de Duas Proporções
Calcula o intervalo de confiança para a diferença entre duas proporções, usando o método de Wald. É o complemento do teste z de duas proporções e a base de qualquer leitura de teste A/B: além de dizer se a diferença é significativa, mostra a faixa plausível para o seu tamanho real. Se o intervalo não contém o zero, há diferença significativa. Por exemplo: a versão A converteu 45 de 100 e a B, 30 de 100 — qual o intervalo da diferença? Informe os sucessos e o total de cada grupo e a confiança.
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IC para a Diferença de Duas Proporções
Calcula o intervalo de confiança para a diferença entre duas proporções, usando o método de Wald. É o complemento do teste z de duas proporções e a base de qualquer leitura de teste A/B: além de dizer se a diferença é significativa, mostra a faixa plausível para o seu tamanho real. Se o intervalo não contém o zero, há diferença significativa. Por exemplo: a versão A converteu 45 de 100 e a B, 30 de 100 — qual o intervalo da diferença? Informe os sucessos e o total de cada grupo e a confiança.
O tamanho da diferença entre A e B
Todo teste A/B termina com a mesma pergunta: a versão que converteu mais é de fato melhor, e por quanto? O teste de duas proporções diz se a diferença é significativa, mas é o intervalo de confiança que mostra o que realmente importa para a decisão de negócio: a faixa plausível para o tamanho dessa diferença.
O cálculo, pelo método de Wald, centra o intervalo na diferença observada entre as duas proporções e estende uma margem para cada lado. Essa margem combina a incerteza de cada proporção, através de seus erros padrão somados, multiplicada pelo valor crítico da normal correspondente ao nível de confiança. Quanto maiores as amostras, mais estreito e informativo o intervalo.
Informe os sucessos e o total de cada grupo e o nível de confiança. A ferramenta devolve a diferença pontual e os limites do intervalo. A leitura é direta: se o intervalo não contém o zero, a diferença é significativa; se contém, os dois grupos podem muito bem ter a mesma taxa, e qualquer vantagem observada pode ser só ruído amostral.
Ferramentas Relacionadas
IC da Diferença de Duas Médias (t)
Calcula o intervalo de confiança para a diferença entre as médias de dois grupos independentes, usando a distribuição t com variâncias combinadas (pooled). É o complemento natural do teste t de duas amostras: em vez de só dizer se a diferença é significativa, ele mostra o intervalo plausível para o tamanho real dessa diferença. Se o intervalo não contém o zero, há diferença significativa no nível escolhido. Informe as duas amostras de valores e o nível de confiança.
Teste z para Duas Proporções
Calcula a estatística do teste z para duas proporções, que compara as taxas de sucesso de dois grupos independentes — a base de qualquer teste A/B. Por exemplo: a versão A converteu 45 de 100 e a B converteu 30 de 100; a diferença é real ou ruído? A estatística usa a proporção combinada dos dois grupos para estimar o erro padrão sob a hipótese de que as proporções são iguais. Informe os sucessos e o total de cada um dos dois grupos.
IC para a Razão de Duas Variâncias
Calcula o intervalo de confiança para a razão entre as variâncias de duas populações normais, σ₁²/σ₂². Em vez de só testar se as variâncias diferem, ele dá uma faixa plausível para quantas vezes uma é maior que a outra. Se o intervalo contém o número 1, não há evidência de que as dispersões sejam diferentes. O cálculo usa a distribuição F, e por ela ser assimétrica, os limites vêm de quantis F com os graus de liberdade trocados. Informe as duas amostras e o nível de confiança.
Intervalo de Agresti-Coull (Proporção)
Calcula o intervalo de confiança de Agresti-Coull para uma proporção, um meio-termo elegante entre a simplicidade do intervalo de Wald e a precisão do de Wilson. A ideia, quase folclórica, é adicionar alguns sucessos e fracassos fictícios à amostra antes de aplicar a fórmula de Wald — o que conserta o péssimo comportamento do Wald em amostras pequenas ou proporções extremas. Para 95% de confiança, é como acrescentar dois sucessos e dois fracassos. Informe os sucessos, o total e a confiança.
IC para Correlação (Transformação z de Fisher)
Calcula o intervalo de confiança para um coeficiente de correlação usando a transformação z de Fisher. A distribuição amostral do r é torta, sobretudo perto de −1 ou +1, o que impede aplicar a margem simétrica usual. Fisher resolveu isso com uma transformação que torna a distribuição aproximadamente normal; constrói-se o intervalo nessa escala e depois volta-se para r. O resultado é um intervalo assimétrico, mais estreito do lado próximo dos extremos. Informe o coeficiente r e o tamanho da amostra.
Intervalo de Wilson (Proporção)
Calcula o intervalo de confiança de Wilson para uma proporção, a alternativa moderna ao intervalo de Wald (a fórmula p̂ ± z·EP que se aprende primeiro). O intervalo de Wald falha feio com amostras pequenas ou proporções perto de 0 ou 1 — chega a produzir limites negativos. O de Wilson resolve isso invertendo o teste de escore, o que o mantém dentro de [0, 1] e com cobertura muito melhor. É o intervalo recomendado para proporções. Informe os sucessos, o total e o nível de confiança.
Os resultados desta ferramenta têm caráter apenas informativo e educativo e não constituem aconselhamento profissional, financeiro, médico, jurídico, tributário ou contábil. Confirme decisões importantes com um profissional qualificado e fontes oficiais.