Вы получили CI 95% для разницы средних A−B: [-1.2; 0.4]. Что это означает на уровне значимости alpha = 0.05?
AРазница средних точно отрицательная и равна нижней границе интервала, то есть
-1.2 на уровне alpha = 0.05BРазница средних точно положительная и равна верхней границе интервала, то есть
0.4 на уровне alpha = 0.05CНельзя отвергнуть
H0 при alpha = 0.05, потому что значение 0 попадает внутрь CI для разницы среднихDМожно утверждать, что
A и B различаются с вероятностью 95%, поскольку именно это и означает запись CI 95%Правильный ответ. Если
CI для разницы включает 0, то при alpha = 0.05 эффект не считается статистически значимым.Разбор
Доверительный интервал показывает диапазон правдоподобных значений эффекта по данным. Если 0 лежит внутри CI, то нулевая разница совместима с наблюдениями, и H0 обычно не отвергают на уровне 0.05. Типичная ошибка — трактовать CI как вероятность истинного эффекта или как гарантию знака разницы.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Для двух независимых групп вы видите, что разброс метрики сильно отличается. Какой вариант
t-test обычно предпочтительнее при сомнениях в равенстве дисперсий?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?
- Какая «нормальность» (интуитивно) важна для парного `t-test` при сравнении до и после?
- 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» →