Calculadora de Teste T
Digite a média, desvio padrão, e tamanho da amostra de cada grupo para calcular a estatística t e os graus de liberdade.
Última atualização: September 5, 2026
Perguntas frequentes
O que a estatística t me diz?
Ela mede quantos erros padrão de distância há entre as médias dos dois grupos - quanto maior for |t|, menos provável é que a diferença entre grupos tenha acontecido apenas por acaso, assumindo que a hipótese nula (sem diferença real) seja verdadeira.
Como sei se meu resultado é estatisticamente significativo?
Compare seu |t| calculado com um valor crítico de uma tabela de distribuição t, usando seus graus de liberdade e nível de significância escolhido (comumente 0,05) - se |t| exceder o valor crítico, o resultado é significativo naquele nível.
Qual é a diferença entre isso e um teste t pareado?
Esta calculadora assume dois grupos independentes (como um grupo de tratamento vs. um grupo de controle de pessoas diferentes). Um teste t pareado, em vez disso, compara duas medições nos mesmos sujeitos (como antes/depois) - para isso, calcule a média e desvio padrão das diferenças, depois trate como um teste t de uma amostra contra zero.
Por que isso usa desvio padrão 'combinado'?
A combinação junta a variância de ambos os grupos em uma única estimativa ponderada, que é a abordagem padrão quando você pode razoavelmente assumir que ambos os grupos têm variância subjacente semelhante - isso usa mais dos seus dados do que confiar apenas na variância de um dos grupos.
O que significa se t for negativo?
Um t negativo simplesmente significa que a média do Grupo 1 é menor que a média do Grupo 2 - o sinal reflete direção, não intensidade. Apenas a magnitude (|t|) importa para avaliar o quão distantes os grupos estão.
Como os graus de liberdade são calculados para este teste?
Para o teste t combinado de duas amostras, graus de liberdade = n1 + n2 − 2. Com 30 pessoas em cada grupo, isso dá 30 + 30 − 2 = 58 graus de liberdade.
E se meus dois grupos tiverem tamanhos de amostra muito diferentes?
A fórmula do desvio padrão combinado já pondera a variância de cada grupo pelo seu próprio tamanho de amostra, então n1 e n2 diferentes são tratados corretamente - apenas tenha em mente que, se as variâncias dos grupos também forem muito diferentes, um teste t de variância desigual (teste de Welch) pode ser mais apropriado do que esta versão combinada.