Что такое p-value и как работает проверка статистических гипотез?
- Что значит «результат статистически значим»?
- Почему p-value — не вероятность того, что гипотеза верна?
Формулируют нулевую гипотезу (эффекта нет) и альтернативу. p-value — вероятность получить такие или ещё более сильные различия, если нулевая гипотеза верна. Если p-value меньше заранее выбранного уровня α (часто 0,05) — отвергаем нулевую гипотезу.
- p-value — НЕ вероятность того, что нулевая гипотеза верна
- «Не значимо» ≠ «эффекта нет»: возможно, не хватило данных
- Значимость не равна важности: на миллионах пользователей значим и крошечный эффект
А ещё Вместе с p-value показывают размер эффекта и доверительный интервал
Подробно
Процедура:
- До эксперимента: гипотезы, метрика, уровень α, размер выборки.
- Собрать данные.
- Посчитать статистику теста (t-тест, z-тест для долей, хи-квадрат, Манна-Уитни) и p-value.
- Сравнить с α и сделать вывод.
Пример интерпретации. p = 0,03: если бы новая кнопка не влияла на конверсию, различие не меньше наблюдаемого получалось бы примерно в 3% случаев из-за случайности. Это достаточно редко, чтобы при α = 0,05 считать эффект реальным.
Типичные неверные трактовки:
- «вероятность, что эффект случаен, — 3%»;
- «вероятность, что новая версия лучше, — 97%»;
- p = 0,06 — «почти значимо, давайте добавим данных» — это подгонка.
Выбор теста: доли — z-тест или хи-квадрат; средние при больших выборках — t-тест (ЦПТ); сильно скошенные метрики — бутстреп или непараметрические тесты (с осторожностью: Манна-Уитни проверяет не равенство средних).
Что хотят услышать
- Нулевая гипотеза и определение p-value.
- Уровень значимости и решение.
- Типичные неверные трактовки.
- Значимость против практической важности.
Проверьте себя
Один верный вариант. Подумайте, потом откройте ответ.
Показать варианты и ответ
- ✗Вероятность того, что нулевая гипотеза верна при полученных данных: p = 0,03 значит 97% уверенности в эффекте
- ✓Вероятность таких или более сильных различий при верной нулевой гипотезе
- ✗Незначимый результат доказывает, что эффекта нет и изменение можно не внедрять
- ✗Маленький p-value означает, что эффект большой и практически важный для бизнеса
Что спросят дальше
Разбор темы
- Статистика и A/B-тесты
Проверка гипотез и p-value, ошибки первого и второго рода, дизайн A/B-теста, размер выборки и почему нельзя подглядывать.
Связанные вопросы
Разбор собеседования с sotto
После собеседования sotto разбирает разговор: оценка, каждый вопрос — хорошо, частично или слабо, чего не хватило в ответе и над чем поработать к следующему разу. Первые 30 минут бесплатно.