Valor-p a partir da estatística F
Um F de 4 com 5 e 10 graus de liberdade tem valor-p da cauda superior um pouco abaixo de 3%, então é significativo a 5%. Digite F e os dois graus de liberdade; nenhuma tabela impressa é necessária. Grátis no seu navegador.
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Exemplo resolvido
- F
- 4
- Df1
- 5
- Df2
- 10
- Valor P
- 0,0296752952
- Cauda
- upper
A distribuição F é a lei de referência de muitos testes de razão de variâncias: ANOVA de um fator, testes F globais de regressão, igualdade de duas variâncias amostrais e comparações de modelos aninhados. Quando você já dispõe de uma estatística F observada e de seus graus de liberdade do numerador e do denominador, a pergunta prática é quase sempre a mesma: quão extremo é esse quociente sob a hipótese nula? O valor-p de cauda superior responde com um único número entre zero e um. Esta calculadora aceita apenas a tripla clássica —F, df1 e df2— e devolve P(F maior que o valor observado) pela identidade da beta incompleta regularizada, sem tabelas para consultar nem macros de planilha. Graus de liberdade abaixo de um são rejeitados, pois ficam fora da família F usual de livros e softwares.
O que significa o valor-p de cauda superior de F
Sob uma hipótese nula em que duas variâncias qui-quadrado independentes compartilham a mesma escala, a razão de seus quadrados médios segue uma lei F com graus de liberdade do numerador iguais aos do primeiro qui-quadrado e do denominador iguais aos do segundo.
Valores F observados grandes indicam que o quadrado médio do numerador é muito maior que o do denominador, que é exatamente a direção que a maioria dos testes clássicos valoriza: variância entre grupos maior que a residual, modelo de regressão maior que o residual, ou variância da primeira amostra maior que a da segunda. O valor-p de cauda superior é a probabilidade, sob essa distribuição F nula, de obter um F pelo menos tão grande quanto o observado.
Um valor-p pequeno é evidência contra a nula nesse sentido unilateral; um grande indica que a razão é ordinária para aqueles graus de liberdade. Graus de liberdade contínuos são permitidos quando são pelo menos um; df fracionários aparecem em algumas aproximações de Satterthwaite e Kenward–Roger, e a representação beta incompleta os trata da mesma forma que os inteiros.
Onde uma calculadora de valor-p a partir de F se justifica
Cursos introdutórios de estatística e de delineamento experimental atribuem inúmeros exercícios de ANOVA e de F de regressão: os alunos calculam à mão a razão de quadrados médios e depois precisam de uma probabilidade de cauda superior confiável sem folhear tabelas F impressas que listam apenas alguns valores críticos. Pesquisadores aplicados que comparam duas variâncias residuais, ou que leem um F de uma tabela ANOVA publicada sem valor-p, podem recuperar o nível de significância apenas a partir da estatística e dos graus de liberdade reportados.
Engenheiros de qualidade e analistas de processo que já têm um F de um estudo de medidores ou de um modelo aninhado de componentes de variância podem mapeá-lo a um valor-p para relatórios sem abrir software de desktop. Se mais tarde você precisar de testes pareados Tukey HSD após ANOVA, de uma matriz de delineamento multifatorial completa ou de um valor-p de adequação qui-quadrado, trate-os como intenções de busca e landings separadas em vez de sobrecarregar esta página de F para valor-p.
Casos de uso
Checagem de lições de ANOVA e F de regressão
Informe o F observado com os df do numerador e do denominador de uma ANOVA de um fator ou de uma tabela de regressão global para obter o valor-p de cauda superior em relatórios e autoavaliadores.
Recuperar a significância de uma tabela F publicada
Quando um artigo reporta F e graus de liberdade mas omite o valor-p, recalcule a probabilidade de cauda superior para notas meta e relatórios secundários.
Testes F de duas variâncias no laboratório
Converta uma razão de variâncias amostrais com df conhecidos em P(F > f) para checagens de igualdade de variâncias sem tabelas de valores críticos impressas.
Perguntas frequentes
Qual valor-p esta calculadora devolve?
A probabilidade de cauda superior P(F > f) sob a distribuição F com os graus de liberdade do numerador e do denominador informados, calculada via função beta incompleta regularizada.
O que acontece se um grau de liberdade for menor que um?
Esta capacidade exige df1 ≥ 1 e df2 ≥ 1; valores fracionários só são permitidos quando ainda são pelo menos um.
Esta ferramenta executa ANOVA nos meus dados brutos?
Não. Você fornece uma estatística F já calculada e seus graus de liberdade. Para montar a tabela ANOVA completa a partir de observações, use um fluxo dedicado de ANOVA ou de regressão.
Quanto custa a calculadora de valor-p a partir da estatística F?
A ferramenta do navegador é gratuita e roda localmente.
Os graus de liberdade podem ter casas decimais?
Sim, desde que cada um seja pelo menos um. Graus de liberdade fracionários aparecem em aproximações como as de Satterthwaite ou Kenward-Roger e são tratados do mesmo jeito que os inteiros.
Ferramentas relacionadas
Para desenvolvedores — acesso via API
Tudo nesta página está disponível via API. Esta seção é para equipes que querem integrar a ferramenta aos próprios sistemas; quem não precisa disso pode simplesmente usar a ferramenta acima.
Endpoint
Autenticação por token Bearer. Um único POST coloca a tarefa na fila; o resultado chega por webhook ou link assinado.
Chame do seu código
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/p-value-f \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"f":4,"df1":5,"df2":10}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/p-value-f", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"f": 4,
"df1": 5,
"df2": 10
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/stat/p-value-f",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"f": 4,
"df1": 5,
"df2": 10
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/p-value-f", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"f":4,"df1":5,"df2":10}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"f":4,"df1":5,"df2":10}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/p-value-f", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Exemplo de requisição
{
"f": 4,
"df1": 5,
"df2": 10
}Exemplo de resposta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "stat.p_value_f",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}A API é assíncrona: cada chamada devolve um task_id na hora. Se preferir polling, consulte o status a até 1 requisição por segundo.
Preço
Preço publicado, sem tokens nem créditos escondidos. Tarefa que falha não é cobrada.
Erros
| HTTP | Código | O que significa |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Token ausente ou inválido. Confira o header Authorization. |
402 | insufficient_balance | Saldo insuficiente para esta tarefa. Faça uma recarga e tente de novo. |
404 | unknown_type | Esse tipo de tarefa não existe. Confira o campo type no catálogo. |
429 | rate_limited | Muitas requisições em pouco tempo. Espere um instante e tente de novo. |
Notas técnicas
O caminho gratuito do navegador e a API paga compartilham um único módulo puro e determinístico, de modo que checagens de lição de casa, relatórios de laboratório e scripts de produção nunca divergem com as mesmas entradas.
O que significa o valor-p de cauda superior de F
Este endpoint não estima F a partir de dados brutos, não executa ANOVA multifatorial e não corrige comparações múltiplas: apenas converte um F já calculado e seus graus de liberdade em uma probabilidade de cauda superior precisa. Esse contrato de propósito único mantém a requisição pequena, a aritmética em tempo constante e a forma JSON estável para widgets, autoavaliadores e edge workers.
Contrato de entrada, campos de resposta e erros
F negativo é rejeitado porque uma estatística F é uma razão de quadrados médios e não pode ser negativa no suporte clássico. Checagens clássicas: F igual a quatro com cinco e dez graus de liberdade, que gera um valor-p pequeno perto de três por cento; e F igual a um com um e um graus de liberdade, que gera um meio. Envie por POST um objeto JSON com três números finitos. A estatística observada é obrigatória como f, ou como um dos aliases f_stat, f_statistic ou statistic; envie apenas um desses nomes. Os graus de liberdade do numerador são obrigatórios como df1, com aliases aceitos df_num, df_numerator e numerator_df. Os do denominador são obrigatórios como df2, com aliases df_den, df_denominator e denominator_df. Cada campo pode chegar como número JSON ou como string numérica; campos ausentes, strings vazias, NaN e Infinity falham com invalid_input nomeando o problema e não são cobrados. Em caso de sucesso, o corpo ecoa f, df1 e df2 limpos, devolve p_value como a probabilidade de cauda superior arredondada para goldens estáveis entre runtimes, define tail como a string upper e inclui a string de fórmula que documenta a identidade beta incompleta usada internamente. Combine o formulário gratuito do navegador para lições e demos com o mesmo contrato de API quando precisar de checagens por script em plugins LMS ou notebooks. Chamadas de API bem-sucedidas custam a base publicada de US$ 0,002 por item; falhas de validação não consomem saldo pré-pago.
Onde uma calculadora de valor-p a partir de F se justifica
Um oráculo determinístico que devolve JSON limpo acelera a correção, as demos e a autoavaliação sem um pacote estatístico completo. Como a implementação é parse puro de nível A, cada chamada bem-sucedida custa o preço base publicado US$ 0,002 sem tokens de modelo nem rede de saída, e a validação falha não consome saldo.
Perguntas técnicas
Quais campos devo enviar?
Envie números finitos para f (ou f_stat / f_statistic / statistic), df1 (ou df_num / df_numerator / numerator_df) e df2 (ou df_den / df_denominator / denominator_df). Forneça apenas um nome para cada quantidade.