Calculadora de Prueba T
Realice una prueba t de dos muestras (Welch) a partir de la media, la desviación estándar y el tamaño de cada grupo, con el estadístico t y el valor p bilateral.
Estadístico t
3.0945
¿Significativo?
Sí (p<0.05)
Resultados de prueba T
| Estadístico t | 3.0945 |
| Grados de libertad (Welch) | 57.4 |
| valor p (bilateral) | 0.0030 |
| Diferencia de medias | 3.2000 |
Use la calculadora de Prueba T de arriba para calcular sus resultados. Ingrese sus valores y vea resultados instantáneos — todos los cálculos se ejecutan en su navegador.
Aviso: Esta calculadora es solo para fines informativos. Los resultados son estimaciones basadas en la información que proporciona y en los supuestos descritos en esta página.
Cómo funciona
La Calculadora de Prueba T determina si existe una diferencia significativa entre las medias de dos grupos. Es crucial para la investigación y el análisis de datos para validar hipótesis, como comparar la efectividad de dos tratamientos o el rendimiento de dos productos.
Hay dos versiones principales: la prueba t de muestras independientes (para dos grupos no relacionados) y la prueba t de muestras pareadas (cuando se mide dos veces a los mismos sujetos). Esta calculadora aplica la versión independiente a partir de estadísticos resumidos: introduzca la media, la desviación estándar y el tamaño de cada grupo. El estadístico t es la diferencia entre las medias dividida por su error estándar, √(s1²/n1 + s2²/n2), que no supone varianzas iguales, así que la calculadora lo combina con los grados de libertad de Welch–Satterthwaite, como hace el manual del NIST (cercanos a n1 + n2 − 2 cuando los grupos tienen dispersión y tamaño parecidos); el valor p bilateral resultante indica lo sorprendente que sería la diferencia observada si no hubiera ninguna diferencia real. Para datos pareados, calcule primero la diferencia de cada sujeto y pruebe si la diferencia media es cero; esta calculadora no hace ese paso.
Asegúrese de que sus datos cumplan con los supuestos de la prueba t (por ejemplo, distribución normal, varianzas iguales para muestras independientes). Un error común es malinterpretar un resultado estadísticamente significativo como una diferencia grande o importante; la significancia solo indica que es poco probable que la diferencia observada se deba al azar.
Fuente: NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods — 1.3.5.3 Two-Sample t-Test for Equal Means · Última actualización: septiembre de 2026
Preguntas frecuentes
¿Cuándo debo usar una prueba t en lugar de una prueba z?
¿Cuál es la diferencia entre una prueba t de una muestra y una de dos muestras?
¿Qué significan los grados de libertad en una prueba t?
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