В таблице сопряжённости есть ячейка с observed count равным 0 (например, в одном сегменте никто не купил). Что важнее всего проверить перед выводами по chi-square?
AСразу удалить этот сегмент из данных
BВсегда заменять нули на 1, чтобы тест работал
CПосмотреть ожидаемые частоты: если они малы, тест может быть ненадёжным; если нет — ноль допустим
DСчитать
p-value недействительным при любом нулеПравильный ответ. Ноль в наблюдаемой ячейке сам по себе не запрет, важны
ожидаемые частоты.Разбор
Если ожидаемые частоты в ячейке тоже малы, приближение chi-square может работать хуже. Если же ожидаемое значение достаточно велико, наблюдаемый ноль — это сильное отклонение и может дать большой вклад в статистику. Типичная ошибка — автоматически «лечить» нули без проверки ожиданий.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
У вас датасет с полями
user_id, device (iOS/Android) и converted (да/нет). Какую таблицу сопряжённости вы построите перед chi-square тестом 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?
- Какой смысл у `H0` в `chi-square` тесте независимости для таблицы сопряжённости?
- 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?
- Все вопросы по «Хи-квадрат и таблицы сопряжённости» →