Что означает p-value в контексте t-test при сравнении двух средних?
AВероятность того, что нулевая гипотеза верна при наблюдаемых данных эксперимента
BВероятность того, что альтернативная гипотеза верна при наблюдаемых данных эксперимента
CВероятность получить точно такую же разницу средних в следующем эксперименте при повторе
DВероятность получить столь же экстремальные данные при условии, что нулевая гипотеза верна
Правильный ответ.
p-value — это вероятность наблюдать столь же сильные данные при истинной нулевой гипотезе.Разбор
p-value вычисляется в предположении, что нулевая гипотеза верна, и показывает, насколько необычны наблюдения при нулевом эффекте. Это не вероятность истинности гипотез и не гарантия повторяемости. Типичная ошибка — говорить «вероятность, что гипотеза верна», хотя p-value отвечает на другой вопрос. Для решения также важны величина эффекта и доверительный интервал.
Можно заниматься бесплатно
Готовим вопросы…
Три вопроса по теме этой страницы, с объяснениями.
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» →