Вы нашли значимую связь в таблице сопряжённости между каналом привлечения и покупкой с помощью chi-square. Можно ли сделать вывод, что канал вызывает покупку?
AНет,
chi-square показывает ассоциацию, а причинность требует эксперимента или контроля смешивающих факторовBДа, значимый
p-value доказывает причинностьCДа, если
ожидаемые частоты большие, то это причинностьDМожно, если таблица 2×2, потому что она проще
Правильный ответ.
chi-square в таблица сопряженности показывает ассоциацию, а не причинность.Разбор
Даже если p-value мал, это означает лишь несовместимость данных с H0 о независимости категорий. Причина может быть в скрытом факторе: например, разные каналы приводят разную аудиторию. Чтобы говорить о причинности, нужен экспериментальный дизайн с рандомизацией control/treatment или иной контроль.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В
chi-square тесте независимости вы получили p-value меньше выбранного порога (например, 0.03 при 0.05). Какой вывод корректнее всего?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» →