Вы меняете уровень значимости с alpha 0.05 на alpha 0.10, оставляя размер выборки прежним. Какой эффект на ошибки наиболее вероятен?
AРиск
Type I error вырастет, а риск Type II error обычно снизится (мощность вырастет).BРиск
Type I error снизится, а риск Type II error вырастет.CОбе ошибки гарантированно станут равны 0.
DНичего не изменится, потому что
alpha влияет только на confidence interval.Правильный ответ. Повышение
alpha делает критерий менее строгим: растёт риск Type I error, а риск Type II error обычно снижается (мощность растёт).Разбор
Более высокий alpha означает более мягкий порог для отклонения H0. Это повышает вероятность ложноположительных решений, но увеличивает шанс обнаружить реальный эффект при тех же данных. Поэтому alpha выбирают, исходя из стоимости ошибок и целей эксперимента.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы заранее выбрали
alpha 0.05. В результате теста получили p-value 0.06. Какой вывод корректнее всего?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. Какая интерпретация корректна?
- 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?
- Все вопросы по «Проверка гипотез и доверительные интервалы» →