Realiza um teste não paramétrico para comparar diferenças entre dois grupos independentes quando a suposição de normalidade é violada. Calcula a estatística U e o valor p associado.
Passe pelas entradas com cuidado e depois compare os resultados em vez de confiar em apenas um cenário.
Tamanho da Amostra do Grupo 1 (n1), Tamanho da Amostra do Grupo 2 (n2), Soma dos Postos para o Grupo 1 → Estatística U para o Grupo 1, Estatística U para o Grupo 2, Estatística U (menor entre U1 e U2), Escore Z (para amostras grandes)
Use estes exemplos para verificar o comportamento da calculadora antes de inserir seus próprios valores.
Tamanho da Amostra do Grupo 1 (n1): 5; Tamanho da Amostra do Grupo 2 (n2): 5; Soma dos Postos para o Grupo 1: 30
Estatística U para o Grupo 1: 10; Estatística U para o Grupo 2: 15; Estatística U (menor entre U1 e U2): 10; Escore Z (para amostras grandes): -0,5222329679
Tamanho da Amostra do Grupo 1 (n1): 10; Tamanho da Amostra do Grupo 2 (n2): 10; Soma dos Postos para o Grupo 1: 120
Estatística U para o Grupo 1: 35; Estatística U para o Grupo 2: 65; Estatística U (menor entre U1 e U2): 35; Escore Z (para amostras grandes): -1,133893419
Tamanho da Amostra do Grupo 1 (n1): 15; Tamanho da Amostra do Grupo 2 (n2): 10; Soma dos Postos para o Grupo 1: 180
Estatística U para o Grupo 1: 90; Estatística U para o Grupo 2: 60; Estatística U (menor entre U1 e U2): 60; Escore Z (para amostras grandes): -0,8320502943
Utilize calculadoras para álgebra, geometria, trigonometria, probabilidade, estatística, médias, scores z, testes e tarefas de graficos.
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Calcula a estatística Qui-Quadrado e o valor p para a adequação do ajuste ou teste de independência. Requer frequências ou valores observados e esperados.
Calcula o estatístico t, usado em testes de hipóteses quando o desvio padrão da população é desconhecido. Esta calculadora ajuda a determinar se a diferença entre a média amostral e a média populacional é estatisticamente significativa.
Avalia o desempenho de um modelo de classificação usando métricas derivadas de uma matriz de confusão, incluindo acurácia, precisão, recall e especificidade.
Calcula probabilidades para uma distribuição uniforme contínua, onde todos os resultados dentro de um intervalo são igualmente prováveis.