Статистическое гипотезирование — это метод, используемый для принятия решений на основе данных. Он включает формулировку гипотезы (предположения о характеристиках популяции), сбор данных и применение статистических тестов для проверки гипотезы. Основные этапы этого процесса:

Формулировка нулевой и альтернативной гипотезы:

Нулевая гипотеза (H0) предполагает, что нет эффекта или различий между группами (например, A и B в A/B тесте).Альтернативная гипотеза (H1) утверждает, что есть эффект или различия между группами.

Сбор данных: проводят тестирование на выборке из популяции (например, пользователей приложения, которые подвергаются различным условиям: контрольной группе A и экспериментальной группе B).

Выбор уровня значимости (обычно 0.05, что означает 5% вероятность ошибки) и применение статистического теста для получения p-значения.

Принятие решения: если p-значение меньше уровня значимости, отвергаем нулевую гипотезу и принимаем альтернативную гипотезу. Если p-значение больше, то нет оснований отвергать H0.

Ошибки первого и второго рода

В контексте A/B теста могут возникнуть две основные ошибки:

Ошибка первого рода (α): Это когда мы отвергаем нулевую гипотезу, когда она на самом деле верна. Например, если мы пришли к выводу, что новая версия продукта (группа B) показала лучшие результаты, чем старая версия (группа A), когда на самом деле разница отсутствует. Это может привести к ошибочному внедрению новой версии, которая на самом деле не лучше.

Ошибка второго рода (β): Это когда мы не отвергаем нулевую гипотезу, когда альтернативная гипотеза на самом деле верна. Например, если на самом деле новая версия продукта (группа B) действительно лучше, но наш тест не показывает статистически значимые различия, и мы не принимаем альтернативную гипотезу. Это может привести к упущенной возможности улучшения продукта.

Пример

Предположим, мы проводим A/B тест для проверки нового интерфейса веб-сайта. Нулевая гипотеза H0 может быть следующей: "Новый интерфейс не приводит к увеличению конверсии по сравнению со старым интерфейсом". Альтернативная гипотеза H1: "Новый интерфейс увеличивает конверсию".

Если мы ошибочно объявим, что новый интерфейс увеличивает конверсию (отвергнем H0), когда на самом деле это не так, мы совершим ошибку первого рода (α).

Если на самом деле новый интерфейс действительно увеличивает конверсию, но наш тест не смог это обнаружить, и мы не отвергли H0, мы совершим ошибку второго рода (β).

В A/B тестировании важно балансировать между этими двумя типами ошибок, выбирая соответствующий уровень значимости и размер выборки для тестирования, чтобы минимизировать риски и принимать обоснованные решения на основе полученных данных.