В тесте chi-square независимости вы получили p-value меньше выбранного порога (например, 0.03 при 0.05). Какой вывод корректнее всего?
AЕсть основания отвергнуть
H0 о независимости категорий и считать, что между признаками есть статистическая связьB
p-value равен вероятности того, что нулевая гипотеза H0 истинна при заданных данных и выбранном порогеCЭто гарантирует большой практический эффект и означает, что наблюдаемая зависимость заведомо важна для бизнеса
DЭто доказывает прямую причинно-следственную связь между признаками, а не просто их статистическую зависимость
Правильный ответ. Малый
p-value означает, что данные плохо согласуются с H0 о независимости категорий.Разбор
При малом p-value вы отвергаете H0 и говорите, что есть статистические признаки зависимости между категориями. Это не говорит, насколько большой эффект и насколько он важен. Типичная ошибка — читать p-value как вероятность истинности H0 или как доказательство причинности.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Какой смысл у
H0 в тесте chi-square на независимость для таблицы сопряжённости?Ещё вопросы по теме «Хи-квадрат и таблицы сопряжённости»
- У вас датасет с полями `user_id`, тип устройства (iOS/Android) и признак конверсии (да/нет). Какую таблицу сопряжённости вы построите перед тестом независимости (`chi-square`)?
- Какой смысл у `H0` в тесте `chi-square` на независимость для таблицы сопряжённости?
- В таблице сопряжённости для контрольной и тестовой группы и исхода (купил/не купил) в ячейке (тестовая группа, 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» →