Что означает выбор уровня значимости alpha = 0.01 в терминах ошибки I рода?
AВероятность не заметить реально существующий эффект (ошибка II рода) при заданной мощности теста равна 0.01.
BВероятность того, что нулевая гипотеза верна при наблюдаемых данных и заданной модели, равна 0.01.
CОжидаемый размер истинного эффекта в тестируемой метрике при текущем дизайне эксперимента равен примерно 1%.
DМаксимально допустимая вероятность отвергнуть верную нулевую гипотезу (ошибка I рода) при многократных повторениях равна 0.01.
Правильный ответ. Уровень значимости
alpha контролирует риск ошибки I рода — то есть вероятность ложноположительного вывода при верной нулевой гипотезе.Разбор
alpha — это заранее выбранный порог для решения об отклонении нулевой гипотезы. Он интерпретируется как верхняя граница вероятности отвергнуть гипотезу, когда она на самом деле верна. Частая путаница — считать alpha вероятностью истинности гипотезы или путать его с вероятностью ошибки II рода. На практике низкое alpha снижает долю ложных срабатываний, но при том же размере выборки увеличивает риск пропустить реальный эффект.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Как корректно интерпретировать значение
p-value = 0.03 в проверке статистических гипотез?Ещё вопросы по теме «Основы проверки гипотез»
- В A/B тесте вы сравниваете конверсию между вариантами A и B. Какая формулировка `H0`/`H1` корректна для двусторонней проверки отличий?
- Как корректно интерпретировать значение `p-value` = 0.03 в проверке статистических гипотез?
- При уровне значимости 0.05 получено `p-value` = 0.04. Какое решение соответствует стандартному правилу проверки гипотез?
- Что обозначает параметр `beta` в проверке гипотез?
- Как связаны мощность теста `power` и вероятность ошибки II рода `beta`?
- Все вопросы по «Основы проверки гипотез» →