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Calculadora de Valor P Calcule valores P a partir de estatísticas de teste Z ou t com opções de cauda única e duas caudas.

Calculadora de Valor P illustration
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Calculadora de Valor P

Calcule valores P a partir de estatísticas de teste Z ou t com opções de cauda única e duas caudas.

1

Selecione o Tipo de Teste

Escolha o teste Z ou t e defina o tipo de cauda.

2

Insira a Estatística do Teste

Digite sua estatística Z ou t (e graus de liberdade para o teste t).

3

Visualize o Valor P

Veja o valor p, a decisão de significância e se deve rejeitar H₀.

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What Is Calculadora de Valor P?

O Calculadora de Valor P determina a probabilidade de obter resultados pelo menos tão extremos quanto os observados, supondo que a hipótese nula seja verdadeira. Ele suporta tanto testes Z (para grandes amostras ou variância populacional conhecida) quanto testes t (para pequenas amostras com variância desconhecida), com opções para testes de duas caudas, cauda esquerda e cauda direita. O calculadora compara o valor p contra o seu nível de significância escolhido (α) para determinar se deve rejeitar a hipótese nula. Entender os valores p é fundamental para testes de hipótese em estatística.

Why Use Calculadora de Valor P?

  • Suporta cálculos tanto para teste Z quanto para t
  • Opções de testes com uma cauda e duas caudas
  • Múltiplos níveis de significância (0,01, 0,05, 0,10)
  • Saída de decisão clara: rejeitar ou não rejeitar H₀

Common Use Cases

Pesquisa Acadêmica

Determinar se os resultados experimentais são estatisticamente significativos.

Teste A/B

Avaliar se as diferenças entre variantes são significativas.

Controle de Qualidade

Testar se um processo atende aos parâmetros de especificação.

Trabalhos de Estatística

Resolver problemas de teste de hipótese para aulas.

Technical Guide

Para testes Z, o valor p é calculado a partir da função de distribuição cumulativa normal padrão. Duas caudas: p = 2 × (1 - Φ(|Z|)). Cauda esquerda: p = Φ(Z). Cauda direita: p = 1 - Φ(Z). Para testes t, a função de distribuição cumulativa da distribuição t é usada com os graus de liberdade especificados. Para grandes df (≥30), a distribuição t se aproxima da distribuição normal. A função de distribuição cumulativa é computada usando a aproximação de Wilson-Hilferty para a distribuição qui-quadrado, que fornece boa precisão. A significância estatística é determinada comparando p com α: se p < α, rejeite H₀.

Tips & Best Practices

  • 1
    p < 0,05 não significa que a hipótese nula é falsa - significa que os dados são improváveis sob H₀
  • 2
    Um valor p menor indica evidências mais fortes contra a hipótese nula
  • 3
    Testes com duas caudas são mais conservadores do que testes com uma cauda
  • 4
    Sempre especifique seu nível alfa ANTES de realizar o teste para evitar viés
  • 5
    Significância estatística não implica significância prática

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Frequently Asked Questions

Q O que é um valor p?
Um valor p é a probabilidade de observar resultados tão extremos quanto os dados, supondo que a hipótese nula seja verdadeira. Um valor p pequeno sugere que os dados são inconsistentes com H₀.
Q Qual valor p é considerado significativo?
Conventionalmente, p < 0,05 é significativo. No entanto, o limiar depende do contexto: pesquisas médicas podem usar 0,01, enquanto estudos exploratórios podem usar 0,10.
Q Quando devo usar um teste com uma cauda versus dois?
Use um teste com uma cauda quando você prevê uma direção específica (por exemplo, o tratamento aumenta as pontuações). Use um teste com duas caudas ao testar para qualquer diferença em ambas as direções.
Q Qual é a diferença entre o teste Z e o t?
O teste Z é usado quando o desvio padrão populacional é conhecido ou o tamanho da amostra é grande (>30). O teste t é usado para amostras pequenas com desvio padrão populacional desconhecido.
Q Um valor p pode ser exatamente 0?
Teoricamente não, mas na prática valores p muito pequenos podem ser exibidos como 0 devido a limitações computacionais. O calculadora mostra notação científica para valores muito pequenos.

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