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.
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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.
O intervalo de proporção que não estoura os limites
A primeira fórmula de intervalo de confiança para proporção que quase todo mundo aprende é a de Wald: p̂ mais ou menos z vezes o erro padrão. Ela é simples e, com amostras grandes e proporções no meio da escala, funciona. O problema aparece nas bordas: com poucos dados ou proporções perto de zero ou um, ela produz coberturas ruins e até limites impossíveis, abaixo de zero ou acima de um.
O intervalo de Wilson resolve isso por outro caminho. Em vez de centrar a margem na proporção observada, ele inverte o teste de escore, o que desloca o centro levemente em direção a 0,5 e encolhe a margem de forma assimétrica. O efeito é um intervalo que sempre fica dentro do intervalo válido e cuja cobertura real bate muito melhor com o nível de confiança escolhido.
Informe os sucessos, o total e o nível de confiança em porcentagem. A ferramenta calcula a proporção observada e os limites inferior e superior do intervalo de Wilson. Repare como, para proporções afastadas de 0,5, o intervalo não fica simétrico em torno do ponto estimado, o que é justamente o sinal de que ele está corrigindo a assimetria que Wald ignora.
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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 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.
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.