Вы подозреваете, что связь между числом пушей и оттоком объясняется тем, что пуши чаще получают новички. Что лучше сделать, чтобы снизить влияние смешивающего фактора в анализе?
AУвеличить уровень значимости, чтобы быстрее получить статистически значимый вывод и не учитывать сегменты
BСтратифицировать пользователей по статусу новичок/опытный или добавить этот фактор в линейную регрессию
CЗаменить коэффициент корреляции Пирсона на ранговый Спирмена и при этом не учитывать никакие сегменты
DОставить только пользователей, которые получили 0 пушей, и сравнить их со всеми остальными по оттоку
Правильный ответ. Контроль смешивающего фактора достигается стратификацией по сегментам или добавлением фактора в модель.
Разбор
Если статус пользователя влияет и на получение пушей, и на отток, он искажает оценку связи между ними. Разбиение на сегменты или добавление переменной в регрессию делает сравнение более сопоставимым внутри однородных групп. Это не гарантирует причинность, но снижает риск неправильной интерпретации из-за смешивающего фактора. Изменение уровня значимости, замена коэффициента корреляции и фильтрация только по нулю пушей проблему не решают.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
У вас миллион наблюдений,
Pearson r между двумя метриками равен 0.03, а p-value очень маленький. Какой вывод наиболее корректен для продукта?Ещё вопросы по теме «Корреляция и регрессия»
- В отчёте нашли положительную корреляцию между числом пушей на пользователя и выручкой. Какой вывод наиболее корректен?
- В данных по товарам коэффициент корреляции Пирсона между ценой и конверсией равен -0.7. Как это интерпретировать?
- У вас 100 наблюдений, где почти нет связи между `x` и `y`, но есть одна точка с очень большим `x` и `y`. После добавления этой точки `Pearson r` стал 0.8. Что это чаще всего означает?
- Конверсия растёт со скидкой до порога, а затем почти не меняется. При этом `Pearson r` между скидкой и конверсией близок к 0. Какой вывод корректен?
- Вы видите положительную корреляцию между продажами мороженого и количеством утоплений по дням. Это типичный пример ложной связи. Что наиболее вероятно объясняет наблюдение?
- Все вопросы по «Корреляция и регрессия» →