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?
A
t-test для зависимых выборокB
тест Мак-Немара (McNemar's test)C
ANOVAD
Mann-WhitneyПравильный ответ. Для парных бинарных данных лучше использовать
тест Мак-Немара (McNemar's test), а не chi-square тест независимости.Разбор
До/после на тех же пользователях означает зависимые наблюдения, и предпосылка независимости нарушена. Тест Мак-Немара (McNemar's test) учитывает парность и использует информацию о смене исхода. Частая ошибка — применять chi-square к обычной таблице сопряженности и получать неверный p-value.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В таблице сопряженности строки —
control/treatment, столбцы — купил/не купил. Какие проценты чаще всего полезнее считать, чтобы сравнить конверсию между группами и сформировать гипотезу до chi-square?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» →