Calculadoras online de probabilidades e inferencia estadística
Calcula probabilidades, consulta tablas de distribuciones estadísticas y resuelve contrastes
de hipótesis, intervalos de confianza, tamaños muestrales y test A/B.
Gratis, sin registro y directamente desde el navegador.
90+Herramientas
16Distribuciones
18Contrastes
100%Gratis
Áreas principales
Tipos de herramientas estadísticas disponibles
ProbLab reúne las principales familias de recursos estadísticos para consulta, cálculo e interpretación de resultados.
Calcula probabilidades exactas, acumuladas, de cola y percentiles para 16 distribuciones de probabilidad continuas y discretas. Cada calculadora ofrece gráfica interactiva, tabla de valores y la fórmula aplicada. Incluye distribuciones clásicas como la normal, binomial y Poisson, y distribuciones avanzadas como la gamma, beta, lognormal y Weibull, con opciones para calcular la función de densidad (PDF), distribución acumulada (CDF), cuantiles e intervalos de probabilidad.
Tablas estadísticas clásicas con función de densidad, distribución acumulada y valores críticos. Consulta la tabla de la normal estándar Φ(z), la t de Student por grados de libertad, chi-cuadrado, F de Snedecor, Binomial y Poisson directamente en pantalla o imprímelas para usar en clase o en un examen sin calculadora. Útil para verificar resultados y encontrar valores críticos rápidamente.
Calcula cuántas observaciones necesita tu estudio o encuesta para garantizar resultados estadísticamente fiables. Introduce el nivel de confianza, el margen de error y, si la prueba lo requiere, la potencia estadística deseada. Cubre los casos más habituales: una proporción o una media, comparación de dos grupos, poblaciones finitas con factor de corrección, y diseños con muestras apareadas.
Obtén el rango de valores plausibles para un parámetro poblacional —media, media apareada, proporción, diferencia de medias, diferencia de proporciones, ratio de proporciones, odds ratio o varianza— a partir de tus datos muestrales. Elige el nivel de confianza (90 %, 95 %, 99 % u otro), introduce tus datos y la calculadora proporciona los límites del intervalo, el margen de error y una representación gráfica de la distribución muestral y la región de confianza.
Realiza pruebas de hipótesis para medias, proporciones, varianzas y tablas de contingencia. La calculadora muestra el estadístico de prueba, el p-valor, la región crítica y una interpretación del resultado al nivel de significación elegido. Incluye ANOVA de un factor para comparar múltiples grupos, chi-cuadrado de independencia y bondad de ajuste, test exacto de Fisher, y pruebas de normalidad como Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk.
Diseña, analiza y simula experimentos A/B con cuatro enfoques complementarios. El test Z frecuentista calcula el p-valor y la significación estadística de la diferencia entre variantes. El análisis bayesiano Beta-Binomial estima la probabilidad de que B supere a A. La calculadora de MDE y potencia te ayuda a planificar el tamaño muestral antes de lanzar el experimento. La simulación Monte Carlo muestra la distribución de resultados posibles. Ideal para equipos de producto, marketing digital y CRO.
Experimentos interactivos que generan datos aleatorios en tiempo real para construir intuición estadística. Ajusta parámetros y observa cómo cambia el comportamiento de distribuciones, estimadores y procesos estocásticos. Cada simulación incluye visualizaciones dinámicas, comparación entre resultados empíricos y teóricos, e interpretaciones paso a paso de los resultados.
La pregunta clave es en qué fase del análisis te encuentras. Si todavía no has recogido los datos, empieza por las calculadoras de tamaño muestral: te dicen cuántas observaciones necesitas para que tu encuesta o experimento alcance la precisión y la potencia estadística deseadas. Calcular el tamaño muestral antes de medir evita dos problemas muy habituales: quedarse corto y obtener resultados no concluyentes, o pasarse y asumir un coste de recogida de datos innecesario.
Si ya tienes los datos y quieres estimar un parámetro poblacional —una media, una proporción, una varianza—, lo apropiado es un intervalo de confianza: obtendrás un rango de valores plausibles junto con su margen de error. Si en cambio quieres tomar una decisión sobre una afirmación concreta («la media es 50», «el nuevo proceso reduce los defectos»), necesitas un contraste de hipótesis, que responde con un estadístico de prueba, un p-valor y una interpretación al nivel de significación elegido.
Cuando lo que buscas es una probabilidad concreta o un valor crítico —P(X≤x), un percentil, el valor z o t que deja el 5 % en la cola—, ve directamente a las calculadoras de distribuciones o, si prefieres el formato clásico de los exámenes, a las tablas estadísticas consultables e imprimibles.
Dos casos de uso completan la suite. Los equipos de producto y marketing digital disponen de una sección propia de test A/B con significación frecuentista, análisis bayesiano, potencia y simulación de experimentos. Y quien está aprendiendo estadística puede construir intuición con las simulaciones interactivas, que muestran en vivo fenómenos como el teorema central del límite, el bootstrap o los errores tipo I y tipo II.
Si aun así no tienes claro por dónde empezar, el asistente «¿Qué necesito?» de la barra superior te guía con dos o tres preguntas hasta la calculadora exacta para tu problema.
Herramientas estadísticas online para calcular, interpretar y aprender
ProbLab es una suite gratuita de más de 90 herramientas estadísticas online para resolver cálculos de probabilidad e inferencia directamente desde el navegador, sin instalar software ni crear una cuenta. Encontrarás calculadoras de 16 distribuciones de probabilidad —normal, binomial, Poisson, t de Student, chi-cuadrado, F de Snedecor, exponencial, gamma, beta, lognormal, Weibull y más—, tablas estadísticas clásicas, tamaños muestrales, intervalos de confianza, contrastes de hipótesis y herramientas completas para test A/B.
La plataforma está orientada a estudiantes de estadística y probabilidad, docentes universitarios, investigadores, analistas de datos y equipos de producto que necesitan resultados rigurosos y verificables. Cada calculadora incluye un formulario interactivo, la fórmula utilizada, una representación gráfica de la distribución y una interpretación del resultado que ayuda a entender el significado estadístico, no solo a copiar un número.
A diferencia de una tabla estática en papel o una calculadora aislada, ProbLab permite ajustar parámetros al instante y ver cómo cambia la distribución o el resultado. Puedes pasar de calcular la probabilidad acumulada de una distribución normal a consultar los valores críticos de la t de Student, estimar cuántas observaciones necesitas para tu estudio o ejecutar un contraste de hipótesis sobre medias o proporciones —todo sin salir del navegador y con explicación del procedimiento en cada paso.
Los procedimientos de cálculo, las fórmulas y las aproximaciones numéricas que emplea cada calculadora están documentados en la página de metodología, y en Sobre ProbLab puedes conocer el origen del proyecto y cómo proponer correcciones o nuevas herramientas. Si quieres profundizar en los conceptos, también hay una selección de libros de estadística recomendados.
Preguntas frecuentes sobre ProbLab
¿Qué calculadoras estadísticas incluye ProbLab?
ProbLab reúne más de 90 herramientas y simulaciones estadísticas: 16 distribuciones de probabilidad, 8 tablas estadísticas, 25 calculadoras de tamaño muestral (10 para intervalos de confianza y 15 para contrastes), 11 calculadoras de intervalos de confianza, 18 contrastes de hipótesis, 5 herramientas para test A/B y 7 simulaciones interactivas (TCL, intervalos de confianza, cadenas de Markov, proceso de Poisson, paseo aleatorio, errores tipo I y tipo II, y bootstrap).
¿Puedo calcular probabilidades de una normal, binomial o Poisson?
Sí. Hay calculadoras para la distribución normal, binomial y Poisson, además de t de Student, chi-cuadrado, F de Snedecor, exponencial, uniforme, gamma, beta, lognormal, Weibull, binomial negativa, geométrica, hipergeométrica y Bernoulli. Cada una calcula PDF, CDF, percentiles y valores críticos.
¿Qué es el p-valor y cómo se interpreta?
El p-valor es la probabilidad de obtener un resultado tan extremo como el observado si la hipótesis nula fuese cierta. Si el p-valor es menor que el nivel de significación elegido (habitualmente 0,05), se rechaza la hipótesis nula. Las calculadoras de contrastes de ProbLab muestran el p-valor con una interpretación contextual para ayudarte a tomar la decisión correcta.
¿Cómo calculo el tamaño muestral para una encuesta o experimento?
Elige la calculadora según tu diseño: "Una proporción" para encuestas con respuesta sí/no, "Una media" si mides una variable continua, o "Dos proporciones" para comparar dos grupos. Introduce el nivel de confianza (normalmente 95 %), el margen de error máximo aceptable y la variabilidad esperada. La calculadora te da el número mínimo de observaciones necesarias.
¿Sirve para contrastes de hipótesis?
Sí. Incluye pruebas para una media, dos medias independientes o apareadas, proporciones, varianzas, ANOVA de un factor, chi-cuadrado de independencia y bondad de ajuste, test exacto de Fisher, Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk. Cada contraste muestra el estadístico de prueba, el p-valor y una interpretación del resultado.
¿Incluye intervalos de confianza?
Sí. ProbLab ofrece calculadoras para intervalos de confianza de la media con sigma conocida (usando la normal estándar) o sigma desconocida (usando la t de Student), intervalos para proporciones, diferencias de medias y varianza. Cada calculadora incluye representación gráfica de la distribución y la región de confianza.
¿Las calculadoras son gratuitas?
Sí. Todas las herramientas de ProbLab son gratuitas, sin instalación y sin registro. Funcionan directamente en el navegador, en ordenador o móvil, sin necesidad de descargar ninguna aplicación.
¿Para qué sirven las distribuciones de probabilidad en estadística?
Las distribuciones de probabilidad modelan cómo se distribuyen los valores de una variable aleatoria. La distribución normal describe muchos fenómenos naturales y es la base de la inferencia estadística clásica. La binomial y la de Poisson modelan eventos discretos. La t de Student se usa cuando el tamaño muestral es pequeño y no se conoce la desviación típica poblacional. Elegir la distribución correcta es el primer paso para calcular probabilidades o realizar contrastes de hipótesis fiables.