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.

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Ejemplos rápidos

Grupo 1 (muestra A) mín. 2 valores

Grupo 2 (muestra B) mín. 2 valores

Grupo 1

Grupo 2

Parámetros de la prueba

Solo tengo estadísticas resumidas (media, desviación estándar, n)

¿Qué prueba t?

Diferencia hipotética (μ₀)

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 prueba t debo usar: independiente, pareada o de una muestra?

Usa la prueba t pareada cuando cada valor de un grupo corresponda a uno del otro, como al medir a las mismas personas antes y después. Para dos grupos distintos, usa la prueba independiente de dos muestras; la versión de Welch es la opción más segura porque no presupone varianzas iguales. La prueba de una muestra compara la media de un grupo con un valor fijo, como un objetivo o una media publicada.

¿Puedo realizar una prueba t con la media, la desviación estándar y el tamaño de la muestra?

Sí. Marca "Solo tengo estadísticas resumidas" e introduce la media, la desviación estándar y n de cada grupo (en una prueba pareada, los valores de las diferencias). Así se presentan la mayoría de los ejercicios de los libros de texto, y los resultados son iguales a los obtenidos con los datos sin procesar.

¿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?

¿Cómo comparo con una prueba t las calificaciones promedio de dos clases?

Introduzca por separado las calificaciones de cada estudiante en el campo de muestra de su clase y use una prueba de dos colas si quiere comprobar si hay una diferencia en cualquiera de las dos direcciones. Por ejemplo, introduzca 78, 82 y 85 en un grupo, y las calificaciones de la otra clase en el segundo. La calculadora evalúa la diferencia entre las medias de los grupos; tenga en cuenta el tamaño y la distribución de las muestras al interpretar el resultado.

¿Por qué cambia de signo el estadístico t cuando intercambio los dos grupos?

El estadístico t se basa en la media del Grupo 1 menos la media del Grupo 2. Si intercambia los grupos, se invierte la resta y el estadístico cambia de signo. En una prueba de dos colas, el valor p y la conclusión sobre si hay indicios de una diferencia deberían mantenerse iguales. En una prueba de una cola, el orden de los grupos sí importa porque determina qué dirección se evalúa; compruebe que coincida con la hipótesis planteada.

¿Qué ocurre si los dos grupos tienen tamaños de muestra o variabilidades muy distintos?

Esa es una razón habitual para usar la prueba t de Welch, que no exige que los dos grupos tengan varianzas iguales y permite tamaños de muestra desiguales. Por ejemplo, un grupo puede tener 12 observaciones y el otro 30, y uno de ellos también puede presentar mayor dispersión. La calculadora realiza la prueba de Welch de forma predeterminada. Revise los datos para detectar valores atípicos marcados o desviaciones importantes de una distribución aproximadamente acampanada, sobre todo si las muestras son pequeñas.

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

Pruebas de dos colas vs. una cola

Prueba de dos colas (predeterminada)

Pruebas de una cola

¿Qué es la prueba t de Welch?

Aplicaciones prácticas

Investigación médica

Educación

Analítica de negocios

Control de calidad

Preguntas frecuentes

¿Qué prueba t debo usar: independiente, pareada o de una muestra?

¿Puedo realizar una prueba t con la media, la desviación estándar y el tamaño de la muestra?

¿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?

¿Cómo comparo con una prueba t las calificaciones promedio de dos clases?

¿Por qué cambia de signo el estadístico t cuando intercambio los dos grupos?

¿Qué ocurre si los dos grupos tienen tamaños de muestra o variabilidades muy distintos?

Referencias

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