Какой смысл у H0 в chi-square тесте независимости для таблицы сопряжённости?
A
H0: средние значения в группах равныB
H0: данные распределены нормальноC
H0: выполняется независимость категорий между признакамиD
H0: treatment лучше controlПравильный ответ. В
chi-square тесте независимости H0 формулируется как независимость категорий.Разбор
Тест проверяет, согласуются ли наблюдаемые частоты с тем, что признаки не связаны. При H0 распределение одного признака одинаково для всех категорий другого. Частая ошибка — считать, что тест доказывает причинность, хотя он проверяет только ассоциацию.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы строите таблицу сопряжённости по событиям кликов, но один пользователь может сделать десятки кликов. Почему это может быть проблемой для
chi-square теста независимости?Ещё вопросы по теме «Хи-квадрат и таблицы сопряжённости»
- У вас датасет с полями `user_id`, `device` (iOS/Android) и `converted` (да/нет). Какую таблицу сопряжённости вы построите перед `chi-square` тестом независимости?
- В таблице сопряжённости для `control/treatment` и исхода (купил/не купил) в ячейке (treatment, купил) стоит число 250. Что это означает?
- Как по таблице сопряжённости считается ожидаемое значение (ячейка) при `H0` о независимости категорий в `chi-square` тесте?
- В каком случае выводы `chi-square` теста независимости стоит интерпретировать с осторожностью?
- У вас 12 регионов, и несколько регионов дают очень малые counts, из-за чего появляются маленькие `ожидаемые частоты`. Какой шаг чаще всего помогает перед применением `chi-square`?
- Все вопросы по «Хи-квадрат и таблицы сопряжённости» →