Calculadora do teste t

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Resultado

t2,608
Graus de liberdade52,87
Valor p0,01183
Valor crítico±2,006
DecisãoRejeitar H₀
Erro-padrão1,956
Intervalo de confiança (95%)[1,177, 9,023]

Faça um teste t para uma amostra, duas amostras ou pareado a partir de estatísticas resumidas ou dos seus dados. A calculadora fornece a estatística t, os graus de liberdade (com a equação de Welch–Satterthwaite quando as variâncias não são supostas iguais), o valor-p exato da distribuição t, o valor crítico, o intervalo de confiança e a decisão no seu nível de significância. Todos os passos são mostrados, para você acompanhar o método na prova.

Solução passo a passo

Hipóteses

H₀: μ₁ − μ₂ = 0, H₁: μ₁ − μ₂ ≠ 0
α = 0,05

Erro-padrão

SE = √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂) = √(6,4²/25 + 8,1²/30) = √(1,638 + 2,187) = 1,956

Estatística de teste

t = (x̄₁ − x̄₂)/SE = (78,2 − 73,1)/1,956 = 2,608

Graus de liberdade

Equação de Welch–Satterthwaite:
df = (s₁²/n₁ + s₂²/n₂)²/[(s₁²/n₁)²/(n₁ − 1) + (s₂²/n₂)²/(n₂ − 1)]
df = 3,825²/(1,638²/24 + 2,187²/29) = 52,87

Valor-p a partir da distribuição t

p = 2·P(T > |t|) = 2·P(T > 2,608) = 0,01183
P(T > t) = ½·Ix(df/2, ½), x = df/(df + t²)

Decisão

p = 0,01183 ≤ α = 0,05 → Rejeitar H₀
Valor crítico: |t| = 2,608 ≥ 2,006

Intervalo de confiança

5,1 ± 2,006·1,956 = [1,177, 9,023]

Fórmulas principais

t para uma amostra
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
t de Welch (duas amostras)
t = (x̄1 − x̄2)/√(s1²/n1 + s2²/n2)
gl de Welch
df = (s1²/n1 + s2²/n2)² / [(s1²/n1)²/(n1 − 1) + (s2²/n2)²/(n2 − 1)]
Intervalo de confiança
x̄ ± tcrit(df)·s/√n
Decisão
rejeite H₀ se |t| > tcrit(gl)

Como fazer um teste t

  1. Enuncie as hipóteses. H₀ diz que a média (ou a diferença entre médias) é igual a um valor; H₁ diz que é diferente (bilateral), menor (unilateral à esquerda) ou maior (unilateral à direita).
  2. Calcule o erro-padrão: s/√n para uma amostra ou para as diferenças pareadas, e √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂) para duas amostras independentes (ou a versão combinada quando as variâncias são supostas iguais).
  3. Calcule t = (estimativa − valor hipotético)/erro-padrão.
  4. Encontre os graus de liberdade: n − 1 para uma amostra ou para pares, n₁ + n₂ − 2 para o teste combinado e a equação de Welch–Satterthwaite nos demais casos.
  5. Encontre o valor-p na distribuição t ou compare t com o valor crítico de uma tabela t.
  6. Rejeite H₀ se p ≤ α, o que equivale a t estar além do valor crítico. Caso contrário, não rejeite H₀.

Perguntas e respostas

Devo usar o teste t de Welch ou o teste t combinado?

O teste de Welch não supõe variâncias iguais e é a opção padrão mais segura: perde muito pouco poder quando as variâncias são iguais e continua confiável quando não são. Use o teste combinado quando seu curso ou a questão mandar supor variâncias populacionais iguais.

Quando uso um teste t pareado?

Quando cada valor de uma amostra corresponde a um valor da outra, por exemplo os mesmos alunos antes e depois de um curso, ou duas medições no mesmo item. O teste então trabalha com as diferenças, o que remove a variação entre os indivíduos.

O que significa o valor-p?

É a probabilidade de obter uma estatística t pelo menos tão extrema quanto a sua se H₀ fosse verdadeira. Um valor-p pequeno significa que os dados são difíceis de explicar só pelo acaso. Não é a probabilidade de H₀ ser verdadeira.

Por que os graus de liberdade de Welch não são um número inteiro?

A equação de Welch–Satterthwaite dá um número aproximado de graus de liberdade, que em geral não é inteiro. A calculadora usa o valor exato; com uma tabela impressa você arredonda para baixo, o que dá uma resposta um pouco mais conservadora.

“Não rejeitar H₀” é o mesmo que aceitá-la?

Não. Significa apenas que os dados não dão evidência suficiente contra H₀ no nível de significância escolhido. A diferença pode ser real, mas pequena demais para ser detectada pela sua amostra.

O que o teste t pressupõe?

Observações independentes e, para cada amostra (ou para as diferenças), uma população aproximadamente normal. Com amostras maiores, cerca de 30 ou mais por grupo, o teste é bastante robusto a dados não normais por causa do teorema central do limite.

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