Какое поведение p-value вы ожидаете увидеть в корректном A/A‑тесте, если проводить много независимых прогонов?

Ap-value всегда будет около 0.5 и никогда не опустится ниже 0.05 в большом числе прогонов
Bp-value всегда будет близок к нулю, потому что выборки берутся из одной и той же популяции
Cp-value всегда будет равен 1, так как реального эффекта между группами в A/A‑тесте нет вовсе
Dp-value распределён примерно равномерно, и около 5% прогонов случайно дадут p-value ниже 0.05
Правильный ответ. В корректном A/A‑тесте p-value распределён примерно равномерно, и около 5% прогонов случайно покажут p-value ниже 0.05.

Разбор

Если статистика и данные корректны, A/A‑тест имитирует ситуацию без эффекта. При уровне значимости 0.05 примерно 5% прогонов могут случайно показать «значимость» — это и есть ожидаемая частота ложных срабатываний. Если значимых результатов намного больше или они повторяются стабильно, это повод искать проблему в разбиении или сборе данных. Распределение p-value под нулевой гипотезой при правильно выбранном тесте близко к равномерному на отрезке от 0 до 1.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В A/A-тесте вы заметили значимое отличие по инвариантным метрикам — например, по числу пользователей в эксперименте или по распределению платформ. Что это чаще всего означает?
Тренировать A/B в Telegram

Ещё вопросы по теме «QA, SRM и раскатка»