Tus datos.
Una imagen más clara.

• Prueba t independiente (Welch): contrasta una diferencia de medias poblacionales entre grupos independientes. Usa la varianza de cada muestra y los grados de libertad de Welch–Satterthwaite, sin suponer varianzas iguales. Las observaciones deben ser independientes, con un diseño de muestreo adecuado. En muestras pequeñas, son importantes la normalidad aproximada y la ausencia de valores atípicos extremos.
• Prueba t pareada: contrasta si la media de las diferencias pareadas A − B es cero. Empareja observaciones de la misma persona o de unidades correspondientes y mantén independientes los distintos pares. Con pocos pares, las diferencias deben ser aproximadamente normales y sin valores atípicos extremos. No es necesario que las distribuciones individuales de A y B sean ambas normales.
• Suma de rangos de Wilcoxon (U de Mann–Whitney): contrasta dos distribuciones independientes mediante los rangos combinados. Para interpretarla en términos de localización o mediana, las distribuciones deben tener la misma forma. Mostramos U para la muestra A y su suma de rangos W_A. Una U mayor favorece a A. Solo se usan valores p exactos si no hay empates entre los datos combinados y hay como máximo 30 observaciones en total; en los demás casos, se usa una aproximación normal con correcciones por empates y de continuidad. La aproximación puede ser poco fiable con muestras pequeñas que contienen empates.
• Rangos con signo de Wilcoxon: contrasta las diferencias pareadas respecto a cero, suponiendo una distribución simétrica de las diferencias y pares independientes. Mostramos W+, la suma de rangos de las diferencias A − B positivas, para todas las alternativas. Las diferencias nulas se eliminan antes de asignar rangos; los empates en las diferencias absolutas reciben rangos medios. Solo se usan valores p exactos si no hay diferencias nulas ni empates en las diferencias absolutas y hay como máximo 30 pares; en los demás casos, se usa una aproximación normal con correcciones por empates y de continuidad. Se indica el recuento efectivo de diferencias no nulas.
• Dirección e incertidumbre: la hipótesis nula es una diferencia media nula para las pruebas t, distribuciones iguales para la suma de rangos y simetría alrededor de cero para los rangos con signo. Elige bilateral para cualquiera de las dos direcciones, o una dirección unilateral antes de examinar los datos. Para los rangos con signo, «mayor» significa un desplazamiento positivo de A − B. El intervalo del 95% para la diferencia de medias solo está disponible para las pruebas t y siempre es bilateral. Puede no concordar con un valor p unilateral con un umbral del 5%.
• Límites: aquí no se define la inferencia para una prueba t con error estándar nulo, una suma de rangos con todos los valores combinados empatados o una prueba de rangos con signo con todas las diferencias nulas. Mostramos una explicación en lugar de un valor p engañoso. No se usa muestreo de Monte Carlo. La calculadora no puede comprobar el diseño del estudio, la independencia, la forma de la distribución ni si las pruebas repetidas necesitan un ajuste.
• Precisión: los números del navegador conservan aproximadamente entre 15 y 17 cifras significativas. Los valores casi iguales pueden redondearse al mismo número y la resta pareada puede modificar los empates. Comprueba la precisión de medición y considera volver a centrar o cambiar la escala antes de introducir los datos. El redondeo visual no cambia el cálculo interno. Un valor p menor que lo que puede representar la aritmética del navegador se indica como inferior al límite numérico, nunca como un cero exacto.

Referencias del método: en SciPy, prueba t independiente, prueba t pareada, U de Mann–Whitney, y Rangos con signo de Wilcoxon. Los umbrales del método exacto y la convención para mostrar W+ de esta calculadora se indican arriba; los paquetes de software pueden usar otros valores predeterminados.