В одной группе конверсия равна 0% (например, 0 успехов из 30). Что чаще всего является более аккуратным способом оценить неопределенность доли, чем полагаться только на нормальное приближение?
AСчитать
доля = 0 и считать, что неопределённости нетBУвеличить
alpha до 0.5CИспользовать интервалы, основанные на
binomial, например точный confidence interval для долиDЗаменить тест долей на
t-test по 0/1 даннымПравильный ответ. При малых
n и крайних долях (0% или 100%) полезны интервалы на основе binomial.Разбор
Нормальное приближение может давать плохие оценки на краях, потому что распределение доли сильно асимметрично. Интервалы, основанные на binomial, аккуратнее учитывают дискретность и дают более реалистичную неопределённость. Это важно для корректных выводов о том, насколько данные совместимы с ненулевой конверсией. Типичная ошибка — считать 0/30 как доказательство 'точно ноль'.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Историческая конверсия была 8%. После редизайна у вас 5000 пользователей и 420 покупок. Какой тест подходит, чтобы проверить
H0: p = 0.08 на большой выборке?Ещё вопросы по теме «Тесты для долей»
- Что такое доля в задачах про конверсию?
- `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» →