Как корректно интерпретировать значение p-value = 0.03 в проверке статистических гипотез?
AЭто вероятность того, что нулевая гипотеза
H0 истинна при наблюдаемых в эксперименте данных.BЭто вероятность получить такие же или более экстремальные данные при условии, что
H0 верна.CЭто вероятность того, что альтернативная гипотеза
H1 верна при наблюдаемых данных эксперимента.DЭто оценка размера наблюдаемого эффекта в процентах от исходной величины метрики.
Правильный ответ.
p-value — это вероятность получить такие же или более экстремальные данные при условии, что H0 верна.Разбор
p-value отвечает на вопрос: насколько наблюдаемые данные совместимы с H0. Это не вероятность истинности H0 и не оценка размера эффекта. Типичная ловушка на интервью — читать p-value как «вероятность ошибки» или как «вероятность того, что H1 верна». На самом деле он лишь оценивает совместимость данных с нулевой гипотезой.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Для двустороннего теста при уровне значимости 0.05 построен 95% доверительный интервал для эффекта: [-0.2; 0.1]. Что следует сказать о проверке H0: delta = 0?
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?
- При уровне значимости 0.05 получено `p-value` = 0.04. Какое решение соответствует стандартному правилу проверки гипотез?
- Что означает выбор уровня значимости `alpha` = 0.01 в терминах ошибки I рода?
- Что обозначает параметр `beta` в проверке гипотез?
- Как связаны мощность теста `power` и вероятность ошибки II рода `beta`?
- Все вопросы по «Основы проверки гипотез» →