Вы измеряете бинарный исход (например, купил/не купил) у тех же пользователей до и после изменения. Какой тест обычно уместнее, чем chi-square тест независимости?
AПарный
t-test для зависимых выборокBТест Мак-Немара (
McNemar's test)CОднофакторный
ANOVA на трёх группахDТест Манна–Уитни (
Mann–Whitney)Правильный ответ. Для парных бинарных данных лучше использовать
тест Мак-Немара (McNemar's test), а не chi-square тест независимости.Разбор
Когда у одних и тех же пользователей измеряют бинарный исход до и после, наблюдения парные, и стандартный chi-square независимости тут не подходит — он предполагает независимость строк. Тест Мак-Немара построен именно на парных бинарных данных: он смотрит на дискордантные пары (изменили решение в одну или другую сторону) и игнорирует совпавшие ответы. t-test для зависимых рассчитан на непрерывные метрики, а не на бинарные. ANOVA сравнивает средние трёх и более групп. Mann–Whitney — непараметрический тест для независимых выборок.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
У вас есть только проценты конверсии по группам, но нет абсолютных размеров групп. Можно ли корректно провести тест хи-квадрат на независимость?
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» →