В эксперименте получено p-value = 0.30 при alpha = 0.05. Какое утверждение корректно?
A
H0 доказана, эффект точно равен нулюBЭффект точно отсутствует, потому что
p-value большойCВариант B точно хуже, раз нет значимости
DНет оснований отвергнуть
H0 на уровне alpha, но это не доказательство отсутствия эффекта; возможно, низкий powerПравильный ответ. Неудача отвергнуть
H0 не означает, что H0 истинна.Разбор
Большой p-value означает, что данные не противоречат H0 настолько, чтобы отвергнуть её при выбранном alpha. Но это может быть и следствием малого эффекта или недостаточной выборки, то есть высокого beta и низкого power. Частая ошибка — интерпретировать «нет значимости» как «эффекта нет».
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Как связаны
beta и power?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» →