Какая «нормальность (интуитивно)» важна для парного paired t-test?
AНормальность распределения разностей
d = after - beforeBНормальность распределения каждой группы по отдельности без учёта пар
CНормальность распределения
p-valueDНормальность распределения размеров выборок
Правильный ответ. В
paired t-test анализируют среднее разностей, поэтому предпосылка относится к разностям.Разбор
Парный тест фактически делает t-test для одной выборки разностей d. Поэтому важно, чтобы распределение d было примерно нормальным (особенно при малых n). При больших выборках тест часто достаточно устойчив, но сильные перекосы и выбросы могут мешать. Ошибка — проверять «нормальность» по каждой группе отдельно и забывать про разности.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
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 времен?Ещё вопросы по теме «Тесты для средних»
- Вы измерили среднее время выполнения задачи у 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 сравнения 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`?
- Для двух независимых групп вы видите, что разброс метрики сильно отличается. Какой вариант `t-test` обычно предпочтительнее при сомнениях в равенстве дисперсий?
- Все вопросы по «Тесты для средних» →