Вы получили CI 95% для разницы средних A−B: [-1.2; 0.4]. Что это означает на уровне значимости alpha = 0.05?
AРазница точно отрицательная и равна -1.2
BРазница точно положительная и равна 0.4
CМожно утверждать, что A и B различаются на 95%
DНельзя отвергнуть
H0, потому что 0 попадает в CIПравильный ответ. Если
CI 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 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.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Как выглядит стандартная нулевая гипотеза
H0 в двухвыборочном t-test для средних?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?
- Какая «нормальность (интуитивно)» важна для парного `paired` `t-test`?
- 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» →