📌 Как использовать P-value, когда проверяем какую-то гипотезу ?💬 Спрашивают в 14% собеседований Использование p-значения (p-value) при проверке гипотезы — это ключевой этап в статистическом анализе. P-value позволяет оценить, насколько наблюдаемые данные согласуются с нулевой гипотезой. Рассмотрим шаги, которые нужно предпринять для использования p-value в проверке гипотезы.
1️⃣ Формулировка гипотез➕ Нулевая гипотеза (H0): Гипотеза, которая предполагает отсутствие эффекта или разницы. Это гипотеза, которую мы пытаемся опровергнуть.
➕ Альтернативная гипотеза (H1): Гипотеза, которая предполагает наличие эффекта или разницы.
➕ H0: Среднее значение метрики в группе A равно среднему значению в группе B.
➕ H1: Среднее значение метрики в группе A не равно среднему значению в группе B.
2️⃣ Выбор уровня значимости (α)Уровень значимости (alpha) — это порог, ниже которого мы отвергаем нулевую гипотезу. Обычно используется значение 0.05.
3️⃣ Сбор данных и выполнение статистического тестаСоберите данные и выберите соответствующий статистический тест в зависимости от типа данных и гипотезы. Для сравнения средних значений двух групп часто используется t-тест.
import numpy as np
from scipy import stats
# Пример данных
group_A = np.random.normal(loc=0.5, scale=1, size=100)
group_B = np.random.normal(loc=0.7, scale=1, size=100)
# Проведение t-теста
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(group_A, group_B)
print(f"T-статистика: {t_stat}")
print(f"P-значение: {p_value}")
4️⃣ Интерпретация p-значенияP-значение показывает вероятность того, что наблюдаемые данные или более экстремальные значения могли бы быть получены, если бы нулевая гипотеза была истинной.
➕ Если p-value ≤ α: Отвергаем нулевую гипотезу. Это означает, что наблюдаемые данные статистически значимы и существует достаточное основание для принятия альтернативной гипотезы.
➕ Если p-value > α: Не отвергаем нулевую гипотезу. Это означает, что у нас недостаточно доказательств для принятия альтернативной гипотезы.
➕ Уровень значимости α = 0.05
➕ P-значение = 0.03
Поскольку p-value (0.03) меньше уровня значимости (0.05), мы отвергаем нулевую гипотезу и принимаем альтернативную гипотезу. Это означает, что средние значения в группах A и B статистически значимо различаются.
1️⃣ P-value не измеряет размер эффекта или важность результата: Оно только показывает вероятность получения данных при условии, что нулевая гипотеза верна.
2️⃣ P-value зависит от размера выборки: С увеличением размера выборки p-value может стать очень маленьким, даже если эффект незначителен. Поэтому важно также смотреть на размер эффекта.
3️⃣ Контекст и предшествующие исследования: P-value не следует интерпретировать в отрыве от контекста исследования и предшествующих данных.
1️⃣ Формулировка гипотез:
➕ H0: Среднее значение конверсии на сайте до изменений равно среднему значению после изменений.
➕ H1: Среднее значение конверсии на сайте до изменений не равно среднему значению после изменений.
2️⃣ Уровень значимости:
➕ α = 0.05
3️⃣ Сбор данных и проведение теста: import numpy as np
from scipy import stats
# Пример данных
before_changes = np.random.normal(loc=0.2, scale=0.05, size=100)
after_changes = np.random.normal(loc=0.25, scale=0.05, size=100)
# Проведение t-теста
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(before_changes, after_changes)
print(f"T-статистика: {t_stat}")
print(f"P-значение: {p_value}")
4️⃣ Интерпретация: alpha = 0.05
if p_value <= alpha:
print("Отвергаем нулевую гипотезу. Изменения статистически значимы.")
else:
print("Не отвергаем нулевую гипотезу. Недостаточно доказательств для значимости изменений.")
При проверке гипотезы с использованием p-value:1️⃣ Формулируем нулевую и альтернативную гипотезы.
2️⃣ Выбираем уровень значимости (обычно 0.05).
3️⃣ Проводим соответствующий статистический тест и вычисляем p-value.
4️⃣ Сравниваем p-value с уровнем значимости и принимаем решение об отклонении или принятии нулевой гипотезы.
🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ🔒 База собесов |
🔒 База тестовых