Аналитик пробует 5 вариантов определения конверсии (разные окна) и выбирает тот, где p-value минимален. Как правильнее всего описать проблему?

AПроблемы нет: выбор определения по минимальному p-value делает оценку точнее, потому что мы как бы сглаживаем шум за счёт перебора разных окон конверсии
BЭто форма множественных проверок и p-hacking: нужно фиксировать определение заранее или явно учитывать число попыток при интерпретации результата
CЭто допустимо: при переборе пяти определений метрика автоматически контролирует FDR на уровне 0.05, и поправка на множественность уже не нужна
DЭто допустимо только при условии, что после выбора окна вы примените поправку Bonferroni к одному окончательному значению p-value
Правильный ответ. Выбор определения после просмотра результатов фактически увеличивает число проверок и создаёт p-hacking.

Разбор

Если вы попробовали несколько определений метрики и выбрали то, где результат лучше, вы повышаете шанс случайной находки. Даже если формально вы показываете один p-value, за ним стоит несколько попыток. Типичная защита — заранее зафиксировать определение, либо явно маркировать анализ как исследовательский и подтверждать на новом запуске. Контроль FDR сам по себе не возникает, а поправка Bonferroni к одному уже выбранному окну не лечит проблему отбора по результату.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Что означает контролировать FDR (доля ложных открытий среди отвергнутых гипотез) на уровне 0.1 в наборе гипотез?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Множественные сравнения»