Как корректно интерпретировать значение p-value = 0.03 в проверке гипотез?
AЭто вероятность того, что
H0 истиннаBЭто вероятность получить такие же или более экстремальные данные при условии, что
H0 вернаCЭто вероятность того, что
H1 истиннаDЭто величина эффекта в 3%
Правильный ответ.
p-value — это вероятность данных (или более экстремальных) при верной H0.Разбор
p-value отвечает на вопрос: насколько наблюдаемые данные совместимы с H0. Это не вероятность истинности H0 и не оценка размера эффекта. Типичная ловушка в интервью — читать p-value как «вероятность ошибки» или как «вероятность, что H1 верна».
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В огромной выборке вы получили статистически значимый результат:
p-value < alpha, но рост метрики составил всего +0.05 п.п. Что важнее всего проверить дальше?Ещё вопросы по теме «Основы проверки гипотез»
- В A/B тесте вы сравниваете метрику `conversion` между вариантами A и B. Какая формулировка `H0`/`H1` корректна для двусторонней проверки отличий?
- При уровне значимости `alpha` = 0.05 получено `p-value` = 0.04. Какое решение соответствует стандартному правилу проверки?
- Что означает выбор `alpha` = 0.01 в терминах `ошибка I рода`?
- Что такое `beta` в проверке гипотез?
- Как связаны `beta` и `power`?
- Все вопросы по «Основы проверки гипотез» →