В двухвыборочном z-test для гипотезы H0: p1 = p2 какую оценку p обычно используют при расчёте стандартной ошибки доли?
AТолько
p1 по тестовой группе: оценка ассимметрична относительно групп и заметно меняет тестовую статистикуBОбъединённая доля
p_pool = (x1+x2)/(n1+n2) как общая оценка p под нулевой гипотезой о равенстве долейCПростое среднее
(p1+p2)/2 без учёта размеров выборок групп, дающее смещённую оценку при разных n1, n2DФиксированная подстановка
p = 0.5 как априорное предположение о равенстве долей в обеих группах тестаПравильный ответ. Под
H0: p1 = p2 используют объединённую оценку p_pool для расчёта стандартной ошибки.Разбор
В классическом z-test под нулевой гипотезой предполагается общий p, поэтому его оценивают по данным обеих групп вместе. Это даёт p_pool = (x1+x2)/(n1+n2) и используется в формуле стандартной ошибки разницы долей. Если вместо этого подставлять p1 или p2, вы меняете тестовую статистику. Типичная ловушка — смешивать pooled и unpooled подходы без понимания, что именно тестируется.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Историческая конверсия была 8%. После редизайна у вас 5000 пользователей и 420 покупок. Какой тест подходит, чтобы проверить гипотезу
H0: p = 0.08 на большой выборке?Ещё вопросы по теме «Тесты для долей»
- Команда считает конверсию из показа в клик: 80 кликов на 1000 показов. Как корректнее всего описать эту величину как долю?
- `конверсия` выросла с 5% до 6%. Как корректно назвать абсолютное изменение?
- Если `n` увеличили в 4 раза при том же `p`, как примерно изменится стандартная ошибка доли `SE = sqrt(p*(1-p)/n)`?
- Когда двухвыборочный `z-test` для сравнения долей обычно уместен?
- Вы считаете конверсию из визита в покупку на уровне пользователя. Что корректно считать `success` и что считать `trial` для расчёта доли?
- Все вопросы по «Тесты для долей» →