Разница средних B−A по времени отклика: CI 95% = [0.2; 1.0] секунд. Какое утверждение корректно?
AЭффект точно равен 0.2 секунды, потому что нижняя граница доверительного интервала и есть точечная оценка истинной разницы средних.
BНельзя сделать вывод о знаке эффекта по
CI, потому что границы интервала зависят от выборки и могли бы оказаться по обе стороны нуля.CB в среднем медленнее A, и эффект статистически значим на уровне
alpha=0.05, так как 0 не входит в доверительный интервал.DРазница незначима, потому что интервал слишком широкий и не позволяет уверенно судить ни о направлении, ни о величине наблюдаемого эффекта.
Правильный ответ. Если
CI для разницы полностью выше 0, эффект положительный и значим на 0.05.Разбор
CI показывает диапазон правдоподобных значений разницы средних по данным, здесь это 0.2–1.0 секунды. Так как 0 не входит в интервал, нулевая разница несовместима с данными на уровне 95%, и H0 обычно отвергают при alpha=0.05. Типичная ошибка — думать, что нижняя граница и есть «точное значение» эффекта.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
A/B тест: пользователи случайно распределены по группам, но у каждого много сессий. Вы агрегировали метрику до уровня пользователя
user_mean и сравниваете группы. Какой тест по дизайну подходит лучше всего?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» →