Какая ситуация лучше всего подходит для выбора z-test вместо t-test в типичном A/B тестировании?
AСравнение средних при неизвестной дисперсии и небольшом размере выборки.
BСравнение долей конверсии в двух группах на больших выборках.
CСравнение распределений по нескольким категориям в таблице частот.
DСравнение медиан выручки при сильных выбросах в обеих группах.
Правильный ответ.
z-test обычно выбирают для разницы долей при больших выборках, а t-test — для средних с неизвестной дисперсией.Разбор
Двухпропорционный z-test хорошо работает для конверсий: на больших выборках разность долей приближается к нормальному распределению, а его параметры известны. t-test уместен для средних, особенно при небольших n и неизвестной дисперсии. Таблицы частот по нескольким категориям сравнивают через хи-квадрат, а сравнение медиан при выбросах — это область непараметрических тестов вроде Манн–Уитни. Поэтому именно «доли на больших выборках» — типичный сценарий для z-test.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В A/B тесте для конверсии вы получили
p-value = 0.03 при проверке H0 об отсутствии разницы между группами. Какая интерпретация корректна?Ещё вопросы по теме «Проверка гипотез и доверительные интервалы»
- В A/B тесте для конверсии вы получили `p-value` = 0.03 при проверке `H0` об отсутствии разницы между группами. Какая интерпретация корректна?
- Для разницы конверсий вы построили 95% доверительный интервал: от -0.2% до +1.4%. Что можно сказать о статистической значимости при уровне значимости 0.05 и двусторонней проверке?
- Вы сравниваете долю конверсии (успех/неуспех) в группах A и B на больших выборках. Какой тест чаще всего выбирают как базовый для сравнения долей?
- Команда зафиксировала уровень значимости `alpha` 0.05. Что это в первую очередь контролирует в терминах ошибок?
- В A/B-тесте при огромной выборке вы получили `p-value < 0.001`, но рост конверсии составил всего +0.02% при минимально полезном пороге +0.5%. Какое действие наиболее разумно?
- Все вопросы по «Проверка гипотез и доверительные интервалы» →