При фиксированном размере выборки n стандартная ошибка среднего связана с разбросом данных как SE = σ/√n. Если стандартное отклонение метрики σ выросло в 2 раза, что произойдёт с SE?

Если метрика стала более шумной (больше σ), то и среднее будет менее стабильным между повторными выборками. При этом размер выборки не компенсирует рост шума сам по себе. Практический вывод: для более шумных метрик нужно больше n, чтобы добиться той же точности x̄. Ошибка — сравнивать точность экспериментов, глядя только на n и игнорируя разброс данных.