В A/B-тесте группы сформированы случайно, а распределение метрики далеко от нормального. Нужно получить p-value для гипотезы «разницы нет». Что наиболее естественно использовать?

AСчитать p-value как 1 минус среднее значение метрики в объединённой выборке
BСтроить только bootstrap-интервал и называть его p-value без обоснования и оговорок
CИспользовать только визуальную проверку графиков и вообще не считать p-value
DСделать перестановочный тест: переставлять метки групп и сравнивать статистику с наблюдаемой
Правильный ответ. При случайном распределении групп перестановочный тест даёт прямой способ получить p-value без предположения нормальности.

Разбор

Перестановочный тест строит распределение статистики при гипотезе «разницы нет» через перестановки меток групп, что хорошо сочетается с логикой случайного распределения. Это особенно полезно для метрик с тяжёлыми хвостами и нестандартных статистик. Типичная ошибка — применять перестановочный тест к данным, где группы не обменяемы (например, разные источники трафика), и получать некорректный p-value. Подменять p-value средним значением или интервалом без оговорок тоже неверно.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В перестановочном тесте вы сделали 1000 перестановок и в 23 из них статистика была не менее экстремальной, чем наблюдаемая. Какая оценка p-value наиболее подходит в этом описании?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Бутстреп и перестановочные тесты»