В A/B тесте получен эффект +1.2% и p-value = 0.06 при alpha = 0.05. Какое заключение корректно?
AНужно отвергнуть
H0, потому что p-value близко к 0.05BНа уровне
alpha = 0.05 нет оснований отвергнуть H0; это не доказывает отсутствие эффекта и может означать недостаточный powerCВероятность истинности
H1 равна 94%DЭффект точно равен нулю, раз
p-value > alphaПравильный ответ. Если
p-value ≥ alpha, H0 не отвергают, но это не доказательство нулевого эффекта.Разбор
Результат 0.06 означает, что при верной H0 такие данные не слишком редки для порога alpha = 0.05. Это может быть как «эффекта нет», так и «эффект есть, но данных мало», то есть высокий beta и недостаточный power. Типичная ошибка — объявлять «почти значимо» как значимо или трактовать это как доказательство отсутствия эффекта.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Когда уместно использовать одностороннюю альтернативу
H1: delta > 0 вместо двусторонней H1: delta ≠ 0?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?
- Как корректно интерпретировать значение `p-value` = 0.03 в проверке гипотез?
- 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?
- Все вопросы по «Основы проверки гипотез» →