Calculadora de valor crítico

Calcular valores críticos para várias distribuições estatísticas.

Calculadora

Digite seus parâmetros

Nível de confiança (%)

Indicar o nível de confiança (por exemplo, 95 para 95)%)

Graus de Liberdade

Digite graus de liberdade

Tipo de Distribuição

Selecione o tipo de distribuição

Sumário

1 Guia abrangente para valores críticos

2 O que é um valor crítico?

3 Distribuição estatística

4 Como usar valores críticos

5 Exemplos

Guia completo

Guia abrangente para valores críticos

Compreender valores críticos na análise estatística

Os valores críticos são pontos-limiares cruciais nas distribuições de probabilidade utilizadas em testes de hipóteses para determinar se rejeitar ou não rejeitar uma hipótese nula. São a espinha dorsal da tomada de decisão estatística, estabelecendo limites claros para o que constitui resultados estatisticamente significativos.

Funções-chave dos valores críticos:

Definir regiões de rejeição em testes de hipóteses
Estabelecer limiares de significância estatística
Permitir a construção de intervalos de confiança
Facilitar a comparação entre as estatísticas da amostra e os parâmetros da população
Habilitar regras de decisão consistentes em diferentes estudos

A Fundação Matemática

Os valores críticos são determinados calculando quantis específicos de distribuições de probabilidade. O valor exato depende de:

Tipo de distribuição(t, z, F, qui-quadrado)
Nível de significância (α)- frequentemente 0,05, 0,01 ou 0,10
Graus de liberdade(para as distribuições t, F e qui-quadrado)
Tipo de ensaio(uma cauda vs. duas caudas)

Valores críticos para diferentes testes

Distribuição	Teste à Esquerda	Teste Direito	Teste de duas camadas
z (normal padrão)	z_α	z_1-α	±z_1-α/2
t (Estudante)	t_α,df	t_1-α,df	±t_1-α/2,df
χ2 (qui- quadrado)	χ²_α,df	χ²_1-α,df	χ²_α/2,dfe χ2_1-α/2,df
F (Fisher)	F_α,df1,df2	F_1-α,df1,df2	F_α/2,df1,df2e F_{1-α/2,df1,df2}

O Quadro de Teste de Hipótese de 5 Passos

Selecione a estatística e teste apropriados- Escolha com base em sua pergunta de pesquisa, tipo de dados, tamanho da amostra e pressupostos
Indicar as hipóteses nula (H0) e alternativa (H1)- The null hypothesis typically represents "no effect" or "no difference"
Definir o nível de significância (α)- Não. Isso determina o valor crítico e define sua tolerância para erro Tipo I
Calcular a estatística do teste- Aplicar a fórmula para o seu teste escolhido aos seus dados
Tomar uma decisão- Compare sua estatística de teste com o valor crítico:
- Se a estatística de teste > valor crítico: Rejeitar H0
- Se a estatística do teste ≤ valor crítico: Falha ao rejeitar H0

Níveis comuns de significância e seus z-Valores críticos

Nível de significância (α)	Valor crítico de duas camadas	Nível de Confiança
0.10	±1.645	90%
0.05	±1.96	95%
0.01	±2.576	99%
0.001	±3.291	99.9%

Valores críticos no mundo real

Valores críticos têm aplicações significativas em vários campos:

Investigação Médica:Teste de eficácia de novos tratamentos e produtos farmacêuticos
Controle de qualidade:Garantir que os processos de fabricação atendam às especificações
Psicologia:Verificação da eficácia das intervenções terapêuticas
Economia:Testando teorias econômicas e impactos políticos
Ciência Ambiental:Detecção de alterações ambientais significativas

Pistácios e melhores práticas comuns

Cuidado com:

P-hacking:Testes repetidos até encontrar resultados significativos
Erro de especificação:Usando a distribuição ou teste errado
Problemas de tamanho da amostra:Amostras muito pequenas falta de energia, muito grande pode encontrar efeitos triviais significativos
Sobreconfiança:Utilizar a significância como único critério de importância
Violações de presunção:Não verificar se os dados cumprem os requisitos de ensaio

Apesar desses desafios, os valores críticos permanecem fundamentais para a inferência estatística. Entendendo tanto seu poder quanto suas limitações, os pesquisadores podem tomar decisões mais informadas e tirar conclusões mais confiáveis de seus dados.

Conceito

O que é um valor crítico?

Um valor crítico é um ponto sobre a distribuição de uma estatística de teste que marca o limite da região de rejeição para um teste de hipótese. Ajuda a determinar se rejeitar ou não rejeitar a hipótese nula.

Pontos-chave:

Os valores críticos dependem do nível de significância (α)
Variam segundo o tipo de distribuição
Ajudam a tomar decisões em testes de hipóteses
São utilizados para determinar intervalos de confiança

Guia

Distribuição estatística

Esta calculadora suporta quatro distribuições estatísticas comuns:

Distribuição em t

Utilizado para amostras pequenas ou quando o desvio-padrão populacional é desconhecido.

distribuição- z

Utilizado para grandes tamanhos de amostra com desvio padrão populacional conhecido.

Qui- quadrado

Usado para testar variância e bondade de ajuste.

Distribuição F

Utilizado para comparar variâncias e ANOVA.

Passos

Como usar valores críticos

1

Escolha o tipo de distribuição
Selecione a distribuição apropriada com base em seu teste estatístico.
2

Definir o nível de confiança
Digite seu nível de confiança desejado (por exemplo, 95 para 95%).
3

Digite graus de liberdade
Forneça os graus adequados de liberdade para o seu teste.
4

Calcular e interpretar
Use o valor crítico para tomar decisões em seu teste de hipótese.

Exemplos

Exemplo 1Ensaio t

Para um teste t bicaudal com 95% confiança e 10 graus de liberdade:

Valor crítico ±2.228

Isso significa que nós rejeitamos a hipótese nula se o valor de 2,228

Exemplo 2Teste qui-quadrado

Para um teste qui-quadrado com 95% confiança e 5 graus de liberdade:

Valor crítico □ 11.070

Rejeitamos a hipótese nula se χ2 > 11.070

Exemplo 3Ensaio F

Para um teste F com 95% confiança, 5 e 10 graus de liberdade:

Valor crítico □ 3.326

Rejeitamos a hipótese nula se F > 3.326

Ferramentas

Calculadoras Estatísticas

P Value Normality Error Function Chi Square Normal Distribution

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