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Calculadora de Prueba Chi-cuadradoCalculadora de la Prueba de Kruskal-WallisCalculadora de la Prueba U de Mann-WhitneyCalculadora de Significancia de Pruebas A/BCalculadora ANOVACalculadora de d de CohenCalculadora de Intervalos de Confianza
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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.

Calculadora de Prueba t
Ejemplos rápidos
Grupo 1 (muestra A) mín. 2 valores
Grupo 2 (muestra B) mín. 2 valores
Parámetros de la prueba

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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:

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

  1. Introducir datos del grupo 1: Introduce los valores numéricos del primer grupo. Puedes separarlos por comas, espacios o saltos de línea.
  2. Introducir datos del grupo 2: Introduce los valores numéricos del segundo grupo usando el mismo formato.
  3. Seleccionar parámetros de la prueba: Elige el nivel de significación (alpha), el tipo de prueba (dos colas o una cola) y la precisión decimal.
  4. 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).
  5. 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:

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:

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?

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.

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

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Estadísticas y análisis de datos:

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