Calculadora de teste t: compare dois grupos a partir de um arquivo CSV ou Excel
Teste t de Welch, de Student e pareado, além de Mann-Whitney e Wilcoxon, direto da sua planilha. Com p-valor, intervalo de confiança e tamanho de efeito.
| Grupo | Nota |
|---|---|
| A | 12 |
| A | 14 |
| A | 15 |
| B | 19 |
| B | 21 |
| B | 22 |
| Estatística | Valor |
|---|---|
| Média A / B | 13,7 / 20,7 |
| t (gl) | −5,61 (4) |
| p-valor | 0,005 |
| d de Cohen | −4,58 |
Teste t de Welch com tamanho de efeito, intervalo de confiança e box plot.
Como fazer um teste t
Um guia completo, passo a passo.
Passo 1: envie seus dados
O teste aceita dois formatos comuns. No formato longo, uma coluna tem as medidas e outra diz a qual grupo cada linha pertence (por exemplo Grupo = controle / tratado). No formato largo, cada grupo fica em uma coluna; esse também é o formato para dados pareados, com uma linha por indivíduo e os valores de antes e depois lado a lado.
Passo 2: escolha as colunas e o teste
Na ferramenta Comparar grupos, indique como os dados estão organizados e escolha as colunas. Depois, escolha o teste:
- Teste t de Welch (padrão): dois grupos independentes, sem supor variâncias iguais. É a opção mais segura.
- Teste t de Student: dois grupos independentes com variâncias parecidas.
- Teste t pareado: os mesmos indivíduos medidos duas vezes (antes / depois).
- Mann-Whitney U e Wilcoxon pareado: alternativas não paramétricas para dados assimétricos ou amostras pequenas.
Passo 3: interprete o resultado
O resultado começa com uma frase em linguagem simples (por exemplo "A média de B é significativamente maior que a média de A"), seguida da estatística t, dos graus de liberdade, do p-valor, do intervalo de confiança de 95% da diferença e do tamanho de efeito (d de Cohen). Um box plot com todos os pontos mostra a comparação, e um aviso aparece se os dados parecerem muito longe da normalidade.
Detalhes técnicos e perguntas frequentes
O teste t verifica se a diferença entre duas médias é maior do que a esperada só pelo acaso da amostragem. O p-valor é a probabilidade de observar uma diferença pelo menos tão grande se os dois grupos tivessem, na verdade, a mesma média; valores abaixo de 0,05 costumam ser chamados de significativos. Como o p-valor não diz o tamanho da diferença, o flowingTable sempre mostra a diferença das médias com o intervalo de confiança de 95% e o d de Cohen.
Os cálculos usam o SciPy (scipy.stats.ttest_ind e ttest_rel) e batem com o t.test() do R. A correção de Welch é o padrão porque continua válida quando os grupos têm variâncias ou tamanhos diferentes, quase sem perda de poder quando não têm. Linhas com valor vazio ou não numérico nas colunas escolhidas são ignoradas, e o número de linhas usadas aparece no resultado.
Perguntas frequentes
Devo usar o teste t de Welch ou o de Student?
Use o de Welch, a não ser que tenha um motivo específico. Ele não supõe que os dois grupos tenham a mesma variância e dá resultados quase idênticos ao de Student quando as variâncias são iguais. O teste de Student pode dar p-valores enganosos quando variâncias e tamanhos dos grupos são diferentes. O t.test() do R também usa Welch por padrão.
Quando preciso do teste t pareado?
Quando cada valor de um grupo está ligado a um valor do outro: o mesmo paciente antes e depois do tratamento, a mesma amostra medida por dois aparelhos ou pares combinados. Coloque as duas medidas em duas colunas, uma linha por indivíduo, e escolha o formato 'Cada grupo em uma coluna'.
E se meus dados não tiverem distribuição normal?
Com amostras de tamanho moderado, o teste t é bem robusto a desvios da normalidade. Para amostras pequenas ou dados muito assimétricos, escolha Mann-Whitney U (grupos independentes) ou Wilcoxon pareado (dados pareados). O flowingTable roda o teste de Shapiro-Wilk e mostra um aviso quando um grupo parece claramente não normal.
Posso comparar mais de dois grupos?
O teste t compara exatamente dois grupos. Para três ou mais, escolha ANOVA de um fator ou Kruskal-Wallis na mesma ferramenta; os dois incluem comparações post hoc par a par que mostram quais grupos diferem, com a correção adequada para comparações múltiplas.