20 пользователей по очереди используют два дизайна (A и B), и для каждого пользователя измерено время выполнения задачи в обоих вариантах. Какой t-test подходит для сравнения средних времён?
AПарный
t-test на разностях времени между вариантами A и B для каждого пользователяBНепарный
t-test для двух независимых выборок, игнорируя связь наблюдений по пользователюCТест
chi-square на частотах попаданий в категории, как если бы время было категориальной переменнойDТест на равенство дисперсий между группами
A и B вместо сравнения средних значений времениПравильный ответ. Если один и тот же пользователь измеряется в
A и B, это парные наблюдения и нужен парный t-test.Разбор
В кроссовер-дизайне каждое наблюдение в A связано с наблюдением в B для того же пользователя. Парный тест работает с разностями по пользователю и обычно даёт более точное сравнение, чем непарный. Типичная ошибка — игнорировать парность и сравнивать как независимые группы, теряя точность из-за межпользовательской вариации.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Что означает
p-value в контексте t-test при сравнении двух средних?Ещё вопросы по теме «Тесты для средних»
- Вы измерили среднее время выполнения задачи у одних и тех же 40 пользователей до и после изменения интерфейса. Какой тест для сравнения средних здесь уместен?
- В A/B эксперименте пользователи случайно распределены: группа A видит старую страницу, группа B — новую; пользователи не пересекаются. Какой тест сравнения средних подходит для метрики `revenue_per_user`?
- Как выглядит стандартная нулевая гипотеза `H0` в двухвыборочном `t-test` для средних?
- Вы получили `CI 95%` для разницы средних A−B: `[-1.2; 0.4]`. Что это означает на уровне значимости `alpha = 0.05`?
- Какая «нормальность» (интуитивно) важна для парного `t-test` при сравнении до и после?
- Все вопросы по «Тесты для средних» →