Calculadora de teste A/B: Teste do qui-quadrado
Verifique a significância estatística das diferenças entre duas categorias de dados categóricos usando o teste Qui-Quadrado.
Amostra 1:
Amostra 2:
Veredito
Amostra 2 é mais bem-sucedido
P-value
p = 0.035
Distribuições esperadas das variantes A e B
O nível de confiança representa a porcentagem de casos em que o intervalo de confiança contém o verdadeiro parâmetro da população se você repetir o estudo várias vezes.
Um nível de confiança mais alto significa um intervalo de confiança mais amplo.
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Recursos da ferramenta "Teste Qui-Quadrado"
Verificar Significância Estatística
Usado para analisar a relação entre variáveis categóricas em pesquisas e experimentos.
Usado em Testes de Marketing e Experimentos A/B
Ajuda a avaliar o impacto de mudanças no comportamento do usuário e a eficácia de campanhas publicitárias.
Cálculo Automático de Resultados
Permite evitar cálculos complexos manualmente, simplificando a análise de grandes quantidades de dados.
Ferramentas úteis
Calculadora de Tamanho de Amostra
Calcule o tamanho de amostra necessário
Definição do tamanho da amostra
Calculadora flexível
Salvamento de resultados
Teste T para Duas Amostras
Compare médias de duas amostras
- Comparação de médias
- Teste estatístico
Salvamento de resultados
Calculadora de Amostragem Sequencial
Calcule o tamanho da amostra para testes sequenciais em A/B
- Análise estatística
- Acelere a verificação de hipóteses
- Teste sequencial
Calculadora de teste A/B: Teste do qui-quadrado
O teste qui-quadrado é usado em estatística para testar hipóteses sobre a relação entre duas variáveis categóricas. Esta ferramenta ajuda a analisar a dependência entre variáveis e identificar diferenças significativas.
Com o teste qui-quadrado, você pode determinar se as diferenças observadas são aleatórias ou indicam padrões estatisticamente significativos. É amplamente usado em pesquisa de marketing, teste A/B, análise de comportamento do usuário e estatística médica.
Nossa ferramenta calcula automaticamente o valor qui-quadrado e exibe o nível de significância. Isso a torna conveniente para pesquisadores, analistas e especialistas em processamento de dados que precisam realizar rapidamente análises estatísticas.