Calculadoras de Estadística: Distribuciones, Desviación y Análisis de Datos

Estas calculadoras de estadística gratuitas te ayudan a analizar datos, describir distribuciones y contrastar hipótesis sin necesidad de fórmulas manuales. Ya seas un estudiante haciendo los deberes, un investigador diseñando un estudio o un analista de negocios que resume resultados, podrás obtener respuestas precisas en segundos.Explora herramientas como las calculadoras de la Distribución Normal y la Distribución Binomial para problemas de probabilidad, las calculadoras de la Puntuación Z y del Intervalo de Confianza para la inferencia estadística, y las calculadoras de la Desviación Estándar, la Varianza y el Coeficiente de Variación para medir la dispersión. También encontrarás utilidades para Permutaciones y Combinaciones, Mediana y Moda, Regresión Lineal, Coeficiente de Correlación, Tamaño de Muestra y la Distribución de Poisson, cada una con resultados paso a paso para que puedas comprobar tus cálculos.

Distribuciones 13

Distribución de Poisson

Calcula probabilidades de Poisson a partir de la tasa media λ: la probabilidad de exactamente k sucesos, de un intervalo o de probabilidades acumuladas de «como máximo» / «al menos», además de la media y la varianza.

Puntuación Z

Convierte cualquier valor bruto en una puntuación Z a partir de la media y la desviación estándar, o deja que la calculadora las obtenga de tu propio conjunto de datos. También obtienes el percentil y las probabilidades de las colas.

Distribución binomial negativa

Calcula probabilidades exactas y acumuladas de la distribución binomial negativa: introduce la probabilidad de éxito, el número objetivo de éxitos y si cuentas ensayos totales o fracasos. Obtén P(X = x), colas acumuladas, media y varianza.

Distribución hipergeométrica

Calcule probabilidades hipergeométricas exactas y acumuladas para muestreo sin reemplazo. Introduzca el tamaño de la población, el número de éxitos, las extracciones y los éxitos deseados.

Distribución normal

Introduzca una media, una desviación estándar y un valor (o dos límites) para obtener la densidad de probabilidad, las probabilidades acumuladas P(X < x), P(X > x), P(a < X < b) y la puntuación z de una distribución normal.

Distribución Binomial

Calcula probabilidades binomiales: P(X = k), la acumulada P(X ≤ k), P(X ≥ k), o un rango de éxitos. Introduce el número de ensayos, la probabilidad de éxito y k para obtener también la media, la varianza y la desviación típica.

Distribución exponencial

Calcule probabilidades de la distribución exponencial a partir de una tasa λ o de un tiempo medio de espera: densidad, P(X ≤ t), P(X > t), probabilidad en un intervalo, media y mediana. Introduzca la tasa, un tiempo y, opcionalmente, el extremo de un intervalo.

Distribución gamma

Calcula la densidad, las probabilidades acumulada y de cola, la probabilidad en un intervalo, la media, la varianza y la moda de la distribución gamma. Introduce el parámetro de forma k, la escala θ y un valor o intervalo.

Distribución lognormal

Introduce la media y la desviación típica de ln(X) para calcular probabilidades lognormales: densidad y función de distribución en un punto, o la probabilidad en un intervalo, además de la media y la mediana de X.

Distribución uniforme

Calcula probabilidades, densidad, probabilidad acumulada, media, varianza y desviación típica para una distribución uniforme continua X ~ U(a, b). Introduce los extremos, un punto x y un intervalo [c, d].

Distribución beta

Introduce los parámetros de forma α y β para calcular la densidad de la distribución beta, las probabilidades acumulada y de cola, las probabilidades de intervalo, la media, la varianza y la moda de cualquier proporción entre 0 y 1.

Distribución de Weibull

Introduce los parámetros de forma y de escala de una distribución de Weibull para calcular la densidad, las probabilidades de fallo y de supervivencia, la tasa de fallo, el tiempo medio y la mediana hasta el fallo, o la probabilidad de fallo en un intervalo.

Distribución geométrica

Introduce la probabilidad de éxito p y un número de prueba k para obtener P(X = k), la probabilidad acumulada, la probabilidad de cola, la media y la varianza de la distribución geométrica: el tiempo de espera hasta el primer éxito.

Contraste de hipótesis 8

ANOVA

Calcula un ANOVA de un factor a partir de 3 a 6 grupos de números. Introduce los datos de cada grupo y obtén el estadístico F, los grados de libertad, el valor p, el tamaño del efecto (eta cuadrado) y una tabla ANOVA completa.

d de Cohen

Calcule la d de Cohen y la g de Hedges a partir de las medias, desviaciones estándar y tamaños de muestra de dos grupos, o pegue las muestras en bruto. También obtendrá la desviación estándar combinada, un intervalo de confianza del 95 % y una interpretación del tamaño del efecto.

Prueba t

Calcule una prueba t de una muestra o de dos muestras a partir de datos brutos o estadísticos resumidos. Introduzca sus valores, elija la hipótesis alternativa y el nivel de significancia, y obtenga el estadístico t, los grados de libertad, el valor p y la conclusión.

Valor p

Introduce un estadístico de contraste z, t, chi-cuadrado o F para hallar el valor p en pruebas de dos colas, cola izquierda o cola derecha. Elige la distribución, los grados de libertad y el nivel de significación para saber si tu resultado es estadísticamente significativo.

Prueba chi-cuadrado

Calcule el estadístico chi-cuadrado, los grados de libertad y el valor p para una prueba de independencia (tabla de contingencia) o una prueba de bondad de ajuste (frecuencias observadas frente a esperadas).

Odds Ratio y Riesgo Relativo

Introduce los cuatro recuentos de una tabla 2×2 (grupos expuestos y no expuestos, con o sin el desenlace) para calcular el odds ratio, el riesgo relativo, las tasas del desenlace y los intervalos de confianza del 95 %, con una interpretación en lenguaje sencillo.

Prueba de McNemar

Introduce los recuentos de pares emparejados en una tabla 2×2 y esta calculadora ejecuta la prueba de McNemar —exacta binomial o chi-cuadrado— para comparar resultados binarios emparejados antes y después de una intervención.

Prueba exacta de Fisher

Introduce las cuatro frecuencias de una tabla de contingencia 2×2 y obtén el valor p exacto de la prueba exacta de Fisher (bilateral y unilateral), junto con la odds ratio muestral y su interpretación al nivel 0.05.

Estadística descriptiva 7

Coeficiente de Variación

Calcula el coeficiente de variación (CV) a partir de tu propio conjunto de datos o de una desviación estándar y una media conocidas. Introduce números separados por comas, espacios o saltos de línea y obtén el CV, la desviación estándar, la media y una interpretación.

Desviación estándar

Introduce tus números para calcular al instante la desviación estándar muestral o poblacional, la varianza, la media y el recuento. Admite datos separados por comas, espacios o saltos de línea, así como decimales y valores negativos.

Asimetría y curtosis

Introduce un conjunto de datos y obtén al instante la asimetría y la curtosis excesiva, con fórmulas muestrales (Excel/SPSS) o poblacionales, además de una interpretación de la forma de la distribución.

Mediana y Moda

Introduce un conjunto de datos separado por comas, espacios, punto y coma o saltos de línea y obtén al instante la mediana, la moda (o modas), el número de valores, la media y los datos ordenados, con una explicación completa de cada resultado.

Varianza

Introduce un conjunto de datos y elige varianza muestral o poblacional para obtener la varianza, la desviación estándar, la media y un desglose completo de los pasos del cálculo.

Percentil

Encuentre el valor en cualquier percentil de su conjunto de datos, o determine el rango percentil de un valor específico. Admite interpolación lineal (PERCENTILE.INC de Excel) y el método de rango más cercano. Solo pegue sus números.

Supervivencia de Kaplan–Meier

Estima la curva de supervivencia a partir de datos de tiempo hasta el evento con censura. Introduce el tiempo de seguimiento y el estado de evento de cada sujeto, y la calculadora devuelve las probabilidades de supervivencia de Kaplan–Meier, S(t) en el tiempo que elijas y la mediana de supervivencia.

Correlación y regresión 4

Regresión lineal

Ajuste una recta a datos emparejados X–Y mediante mínimos cuadrados ordinarios. Introduzca ambos conjuntos de datos y obtenga la pendiente, la ordenada al origen, el coeficiente de correlación, el R², los residuos y un valor predicho de Y para cualquier X.

Coeficiente de correlación

Introduce dos conjuntos de datos emparejados y obtén al instante el coeficiente de correlación de Pearson r, el coeficiente de determinación r², la covarianza y una interpretación en lenguaje claro de la fuerza y dirección de la relación.

Correlación de rangos de Spearman

Introduce dos conjuntos de valores emparejados y esta calculadora obtiene el coeficiente de correlación de rangos de Spearman (ρ), asigna los rangos a cada variable y contrasta la asociación con un valor p aproximado.

Tau de Kendall

Introduce dos listas emparejadas de valores para calcular la tau-b de Kendall, el número de pares concordantes y discordantes, el estadístico z y el valor p de la asociación de rangos entre las variables.

Probabilidad 3

Probabilidades

Introduce las probabilidades de dos sucesos, A y B, elige cómo se relacionan y obtén al instante la unión, la intersección, los complementarios y la probabilidad de que ocurra exactamente uno o ninguno.

Teorema de Bayes

Introduce la probabilidad a priori, la verosimilitud de la evidencia y, o bien la probabilidad total de la evidencia, o bien la tasa de falsas alarmas, para calcular la probabilidad a posteriori P(H|E) mediante el teorema de Bayes.

Permutaciones y combinaciones

Calcula permutaciones (nPr), combinaciones (nCr) y factoriales al instante, con o sin repetición. Introduce el número total de elementos n, cuántos eliges r, y lee todos los resultados a la vez.

Tamaño de la muestra 2

Intervalo de confianza

Calcule un intervalo de confianza para una media o una proporción poblacional. Introduzca las estadísticas de su muestra, elija un nivel de confianza y obtenga el margen de error y los límites inferior y superior.

Tamaño de la muestra

Calcula cuántos encuestados u observaciones necesita tu encuesta o estudio. Introduce el nivel de confianza, el margen de error, la proporción esperada (o la desviación típica) y el tamaño de la población para obtener el tamaño de muestra requerido.