Calculadora de Prueba t

Realice la prueba t de Welch para determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de dos grupos independientes.

Ejemplos rápidos

Grupo 1 (muestra A) mín. 2 valores

Grupo 2 (muestra B) mín. 2 valores

Parámetros de la prueba

Nivel de significación (α)

Tipo de prueba

Precisión decimal

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Calculadora de Prueba t

Bienvenido a la Calculadora de prueba t, una herramienta de análisis estadístico completa para comparar las medias de dos grupos independientes. Esta calculadora realiza la prueba t de Welch, que es robusta ante varianzas desiguales y tamaños de muestra diferentes, por lo que es la opción recomendada en la mayoría de aplicaciones prácticas.

¿Qué es una prueba t y cuándo debería usarla?

Una prueba t es un contraste de hipótesis estadístico que se utiliza para determinar si existe una diferencia significativa entre las medias de dos grupos. La prueba t independiente de dos muestras (también llamada prueba t no apareada) compara dos grupos separados de observaciones.

Usa la prueba t cuando:

tienes dos grupos independientes para comparar (por ejemplo, tratamiento vs. control)
tus datos son continuos y aproximadamente normales
quieres determinar si la diferencia observada es estadísticamente significativa

Comprender la fórmula de la prueba t

Estadístico t de Welch

El estadístico t mide cuántos errores estándar separan las medias muestrales:

$$t = \frac{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}{\sqrt{\frac{s_1^2}{n_1} + \frac{s_2^2}{n_2}}}$$

Donde $\bar{X}_1$ y $\bar{X}_2$ son las medias muestrales, $s_1^2$ y $s_2^2$ son las varianzas muestrales, y $n_1$ y $n_2$ son los tamaños de muestra.

Grados de libertad (Welch-Satterthwaite)

Para la prueba t de Welch, los grados de libertad se calculan con:

$$df = \frac{\left(\frac{s_1^2}{n_1} + \frac{s_2^2}{n_2}\right)^2}{\frac{(s_1^2/n_1)^2}{n_1-1} + \frac{(s_2^2/n_2)^2}{n_2-1}}$$

Cómo realizar una prueba t independiente de dos muestras

Introducir datos del grupo 1: Introduce los valores numéricos del primer grupo. Puedes separarlos por comas, espacios o saltos de línea.
Introducir datos del grupo 2: Introduce los valores numéricos del segundo grupo usando el mismo formato.
Seleccionar parámetros de la prueba: Elige el nivel de significación (alpha), el tipo de prueba (dos colas o una cola) y la precisión decimal.
Ejecutar el análisis: Haz clic en Calcular para realizar la prueba t y ver resultados completos (estadístico t, valor p, grados de libertad y tamaño del efecto).
Interpretar los resultados: Revisa la curva de distribución t y la interpretación para saber si la diferencia entre grupos es significativa.

Interpretación de resultados

Interpretación del valor p

El valor p representa la probabilidad de observar tus datos (o datos más extremos) si la hipótesis nula fuese cierta:

p < 0.05: significativo al 95% de confianza
p < 0.01: altamente significativo al 99% de confianza
p > 0.05: no significativo: la diferencia observada podría deberse al azar

Tamaño del efecto: d de Cohen

Mientras que los valores p indican significación estadística, la d de Cohen indica la importancia práctica o magnitud de la diferencia:

Valor de d de Cohen	Tamaño del efecto	Interpretación
\|d\| < 0.2	Despreciable	La diferencia es trivialmente pequeña
0.2 ≤ \|d\| < 0.5	Pequeño	La diferencia es pequeña pero perceptible
0.5 ≤ \|d\| < 0.8	Mediano	La diferencia es moderada y relevante
\|d\| ≥ 0.8	Grande	La diferencia es sustancial

Pruebas de dos colas vs. una cola

Prueba de dos colas (predeterminada)

Comprueba si las medias son diferentes en cualquiera de las direcciones. Úsala cuando no tengas una hipótesis direccional específica. La hipótesis alternativa es: $H_1: \mu_1 \neq \mu_2$

Pruebas de una cola

Cola izquierda: comprueba si la media del grupo 1 es menor que la del grupo 2. Hipótesis alternativa: $H_1: \mu_1 < \mu_2$

Cola derecha: comprueba si la media del grupo 1 es mayor que la del grupo 2. Hipótesis alternativa: $H_1: \mu_1 > \mu_2$

Recomendación

Usa pruebas de dos colas salvo que tengas razones teóricas fuertes para esperar una diferencia en una sola dirección. Las pruebas de una cola son más potentes, pero menos conservadoras.

¿Qué es la prueba t de Welch?

La prueba t de Welch es una variante de la prueba t para muestras independientes que no asume varianzas iguales entre los dos grupos. Es más robusta y se recomienda como opción predeterminada para comparar dos muestras independientes, especialmente cuando difieren los tamaños de muestra o las varianzas.

Ventajas de la prueba t de Welch:

no asume varianzas poblacionales iguales (robusta a heterocedasticidad)
mejor control del error de tipo I cuando las varianzas difieren
generalmente recomendada frente a la prueba t de Student en la mayoría de aplicaciones
funciona bien incluso si las varianzas son iguales (sin penalización)

Aplicaciones prácticas

Investigación médica

Comparar la eficacia de tratamientos entre grupos experimental y control, evaluar la eficacia de fármacos o analizar resultados clínicos.

Educación

Evaluar si distintos métodos de enseñanza, currículos o intervenciones producen resultados diferentes en los estudiantes.

Analítica de negocios

Pruebas A/B para campañas de marketing, comparar satisfacción del cliente entre versiones de un producto o analizar el rendimiento de ventas por regiones.

Control de calidad

Comparar especificaciones de producto entre procesos de fabricación, proveedores o periodos distintos.

Preguntas frecuentes

¿Qué es una prueba t y cuándo debo usarla?

Una prueba t es un contraste de hipótesis estadístico que se utiliza para determinar si existe una diferencia significativa entre las medias de dos grupos. Úsala al comparar dos muestras independientes (por ejemplo, grupo control vs. tratamiento) con datos continuos y aproximadamente normales.

¿Cuál es la diferencia entre una prueba t de dos colas y una cola?

Una prueba de dos colas comprueba si las medias son diferentes en cualquiera de las direcciones (mayor o menor). Una prueba de una cola comprueba una diferencia solo en una dirección específica. Las pruebas de dos colas son más conservadoras y se usan habitualmente salvo que tengas una hipótesis direccional concreta.

¿Qué significa el valor p en una prueba t?

El valor p representa la probabilidad de observar tus datos (o datos más extremos) si la hipótesis nula fuese cierta. Un valor p por debajo del nivel de significación elegido (normalmente 0.05) sugiere significación estadística, es decir, que la diferencia observada es poco probable que se deba al azar.

¿Qué es la d de Cohen y por qué es importante?

La d de Cohen es una medida del tamaño del efecto que cuantifica la magnitud de la diferencia entre dos grupos en unidades de desviación estándar. Mientras que los valores p indican significación estadística, la d de Cohen indica la importancia práctica. Valores de 0.2, 0.5 y 0.8 representan efectos pequeño, mediano y grande, respectivamente.

¿Qué es la prueba t de Welch?

Referencias

Cite este contenido, página o herramienta como:

"Calculadora de Prueba t" en https://MiniWebtool.com/es/calculadora-de-t-test/ de MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

by miniwebtool team. Updated: Jan 13, 2026

API para desarrolladores disponible: Ejecuta esta herramienta desde tu app, automatización o agente con una solicitud HTTP JSON. Ver documentación de la API

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¿Qué es una prueba t y cuándo debería usarla?

Comprender la fórmula de la prueba t

Estadístico t de Welch

Grados de libertad (Welch-Satterthwaite)

Cómo realizar una prueba t independiente de dos muestras

Interpretación de resultados

Interpretación del valor p

Tamaño del efecto: d de Cohen

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Prueba de dos colas (predeterminada)

Pruebas de una cola

¿Qué es la prueba t de Welch?

Aplicaciones prácticas

Investigación médica

Educación

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Control de calidad

Preguntas frecuentes

¿Qué es una prueba t y cuándo debo usarla?

¿Cuál es la diferencia entre una prueba t de dos colas y una cola?

¿Qué significa el valor p en una prueba t?

¿Qué es la d de Cohen y por qué es importante?

¿Qué es la prueba t de Welch?

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