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.
Resultado
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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.
A diferença entre as duas taxas é real?
Esse é o teste por trás de praticamente todo experimento A/B. Você tem duas versões, duas campanhas, dois tratamentos, e mede a taxa de sucesso de cada um. A versão A converteu mais que a B, mas a diferença é um efeito genuíno ou só flutuação de amostragem? O teste z para duas proporções separa o sinal do ruído.
Sob a hipótese de que as duas proporções são iguais, a melhor estimativa da proporção comum vem de juntar os sucessos e os totais dos dois grupos numa proporção combinada. Essa proporção combinada alimenta o cálculo do erro padrão da diferença, e a estatística z mede quantos erros padrão separam as duas taxas observadas. Quanto maior o z em módulo, mais difícil atribuir a diferença ao acaso.
Informe os sucessos e o total de cada grupo. A ferramenta devolve a estatística z, da qual sai o valor-p do teste bilateral ou unilateral. Como em todo teste de proporção baseado na normal, os grupos precisam ser grandes o suficiente; com poucos sucessos, considere um teste exato como o de Fisher.
Ferramentas Relacionadas
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.
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 t Pareado
Calcula o teste t pareado, usado quando você mede os mesmos indivíduos duas vezes — antes e depois de um tratamento, ou por dois métodos. Ele trabalha com as diferenças de cada par e testa se a diferença média é compatível com zero. Por eliminar a variabilidade entre indivíduos, costuma ser bem mais potente do que comparar dois grupos independentes. A ferramenta devolve a estatística t, os graus de liberdade e o valor-p bilateral. Informe as duas séries pareadas.
Teste t de Welch
Calcula a estatística do teste t de Welch, a versão do teste t para duas amostras que NÃO assume variâncias iguais. Diferente do teste t de Student clássico, ele não combina as variâncias num único valor, e por isso é mais confiável quando os dois grupos têm dispersões diferentes — a recomendação padrão na estatística moderna. Os graus de liberdade saem da equação de Welch-Satterthwaite, geralmente fracionários. Informe média, desvio-padrão e tamanho 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.
Teste U de Mann-Whitney
Calcula o teste U de Mann-Whitney, a alternativa não paramétrica ao teste t para comparar dois grupos independentes. Em vez de comparar médias, ele compara as posições (ranks) dos dados combinados, o que o torna válido mesmo quando os dados não seguem distribuição normal ou são ordinais. A ferramenta calcula a estatística U e a aproximação normal z, com correção para empates. Informe os dois grupos de observações, separados por vírgula.
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.