Intervalo de Agresti-Coull (Proporção)
Calcula o intervalo de confiança de Agresti-Coull para uma proporção, um meio-termo elegante entre a simplicidade do intervalo de Wald e a precisão do de Wilson. A ideia, quase folclórica, é adicionar alguns sucessos e fracassos fictícios à amostra antes de aplicar a fórmula de Wald — o que conserta o péssimo comportamento do Wald em amostras pequenas ou proporções extremas. Para 95% de confiança, é como acrescentar dois sucessos e dois fracassos. Informe os sucessos, o total e a confiança.
Resultado
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Intervalo de Agresti-Coull (Proporção)
Calcula o intervalo de confiança de Agresti-Coull para uma proporção, um meio-termo elegante entre a simplicidade do intervalo de Wald e a precisão do de Wilson. A ideia, quase folclórica, é adicionar alguns sucessos e fracassos fictícios à amostra antes de aplicar a fórmula de Wald — o que conserta o péssimo comportamento do Wald em amostras pequenas ou proporções extremas. Para 95% de confiança, é como acrescentar dois sucessos e dois fracassos. Informe os sucessos, o total e a confiança.
O conserto simples do intervalo de Wald
O intervalo de Wald para uma proporção, aquele do p̂ mais ou menos a margem, é o primeiro que se aprende e também o que mais falha. Em amostras pequenas ou com proporções perto de 0 ou 1, sua cobertura real fica bem abaixo do prometido. Agresti e Coull propuseram um remédio quase mágico de tão simples para esse problema.
A ideia é fingir que se observaram alguns sucessos e fracassos a mais do que de fato ocorreram, e só então aplicar a fórmula de Wald sobre essa amostra inflada. Para 95% de confiança, isso equivale a somar cerca de dois sucessos e dois fracassos. Esse pequeno empurrão em direção a meio a meio estabiliza a estimativa e aproxima a cobertura do nível nominal, sem a complexidade do intervalo de Wilson.
Informe os sucessos, o total e o nível de confiança. A ferramenta devolve a proporção observada e os limites do intervalo de Agresti-Coull. Ele é um excelente padrão para o dia a dia: quase tão fácil de explicar quanto o Wald, mas com o comportamento confiável que o Wald não tem, especialmente quando os dados são escassos.
Ferramentas Relacionadas
Intervalo de Wilson (Proporção)
Calcula o intervalo de confiança de Wilson para uma proporção, a alternativa moderna ao intervalo de Wald (a fórmula p̂ ± z·EP que se aprende primeiro). O intervalo de Wald falha feio com amostras pequenas ou proporções perto de 0 ou 1 — chega a produzir limites negativos. O de Wilson resolve isso invertendo o teste de escore, o que o mantém dentro de [0, 1] e com cobertura muito melhor. É o intervalo recomendado para proporções. Informe os sucessos, o total e o nível de confiança.
IC para a Diferença de Duas Proporções
Calcula o intervalo de confiança para a diferença entre duas proporções, usando o método de Wald. É o complemento do teste z de duas proporções e a base de qualquer leitura de teste A/B: além de dizer se a diferença é significativa, mostra a faixa plausível para o seu tamanho real. Se o intervalo não contém o zero, há diferença significativa. Por exemplo: a versão A converteu 45 de 100 e a B, 30 de 100 — qual o intervalo da diferença? Informe os sucessos e o total de cada grupo e a confiança.
IC da Diferença de Duas Médias (t)
Calcula o intervalo de confiança para a diferença entre as médias de dois grupos independentes, usando a distribuição t com variâncias combinadas (pooled). É o complemento natural do teste t de duas amostras: em vez de só dizer se a diferença é significativa, ele mostra o intervalo plausível para o tamanho real dessa diferença. Se o intervalo não contém o zero, há diferença significativa no nível escolhido. Informe as duas amostras de valores e o nível de confiança.
Os resultados desta ferramenta têm caráter apenas informativo e educativo e não constituem aconselhamento profissional, financeiro, médico, jurídico, tributário ou contábil. Confirme decisões importantes com um profissional qualificado e fontes oficiais.