В A/B тесте для конверсии вы получили p-value 0.03 при проверке H0 об отсутствии разницы. Какая интерпретация корректна?
A
p-value — это вероятность получить такие же или более экстремальные данные, если H0 верна.B
p-value — это вероятность того, что H0 верна и эффект отсутствует.C
p-value — это вероятность того, что вариант B лучше варианта A.D
p-value — это размер эффекта в процентах.Правильный ответ.
p-value оценивает согласованность данных с H0, а не вероятность истинности H0.Разбор
p-value вычисляется при предположении, что H0 верна, и показывает, насколько необычны наблюдаемые данные в этом случае. Он не отвечает на вопрос, насколько вероятна сама H0, и не говорит, насколько велик эффект. Для решения обычно сравнивают p-value с заранее выбранным alpha.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Для uplift выручки 95%
confidence interval равен от +0.1% до +0.3% (0 не входит), но бизнес считает полезным только эффект от +2% и выше. Какой вывод наиболее корректен?Ещё вопросы по теме «Проверка гипотез и доверительные интервалы»
- Для разницы конверсий вы построили 95% `confidence interval`: от -0.2% до +1.4%. Что можно сказать о статистической значимости при `alpha` 0.05 и двусторонней проверке?
- Вы сравниваете долю конверсии (успех/неуспех) в 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?
- Вы заранее выбрали `alpha` 0.05. В результате теста получили `p-value` 0.06. Какой вывод корректнее всего?
- Все вопросы по «Проверка гипотез и доверительные интервалы» →