# AB Testing e statistica applicata (Data Analytics) > Ipotesi, dimensione del campione, significatività statistica, p-value, test t di Student, chi-quadrato, interpretazione - 20 domande da colloquio - Mid-Level - [Domande da colloquio: Data Analytics](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio.md) ## 1. Cos'è un'ipotesi nulla (H0) in un AB test? **Risposta** L'ipotesi nulla (H0) afferma che non c'è differenza significativa tra le due varianti testate. Nell'AB testing, H0 sostiene che qualsiasi differenza osservata tra il gruppo di controllo (A) e il gruppo di trattamento (B) è dovuta al caso e non all'effetto del cambiamento testato. Lo scopo del test statistico è determinare se i dati consentono di rifiutare H0. ## 2. Cos'è un'ipotesi alternativa (H1) in un AB test? **Risposta** L'ipotesi alternativa (H1) è l'opposto dell'ipotesi nulla e afferma che esiste una differenza reale tra le varianti. Nell'AB testing, H1 afferma che il cambiamento testato ha un effetto misurabile sulla metrica osservata. Se il test statistico consente di rifiutare H0 con un livello di confidenza sufficiente, accettiamo H1 come vera. ## 3. Cos'è il p-value in un AB test? **Risposta** Il p-value rappresenta la probabilità di osservare i risultati ottenuti (o più estremi) se l'ipotesi nulla fosse vera. Più basso è il p-value, più improbabile è che i risultati siano dovuti al caso. Per convenzione, se il p-value è inferiore alla soglia di significatività (spesso 0,05), rifiutiamo H0 e consideriamo il risultato statisticamente significativo. ## Altre 17 domande disponibili - Cos'è la significatività statistica in un AB test? - Cos'è un errore di Tipo I (falso positivo) in un AB test? Registrati gratis: https://sharpskill.dev/it/login ## Altri argomenti di colloquio Data Analytics - [Google Sheets - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/google-sheets-basics.md): 20 domande, Junior - [Google Sheets - Formule avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/google-sheets-advanced.md): 20 domande, Junior - [SQL - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-basics.md): 25 domande, Junior - [SQL - Aggregazioni e raggruppamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-aggregations.md): 20 domande, Junior - [SQL - Join](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-joins.md): 20 domande, Junior - [BigQuery - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/bigquery-fundamentals.md): 20 domande, Junior - [Data Cleaning - Pulizia dei dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/data-cleaning.md): 20 domande, Junior - [KPI e metriche di business](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/kpis-metrics.md): 20 domande, Junior - [Statistica descrittiva](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/descriptive-statistics.md): 20 domande, Junior - [Zapier e automazione No-Code](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/zapier-automation.md): 20 domande, Junior - [Principi di data visualization](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/data-viz-principles.md): 20 domande, Junior - [Python & Pandas - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/python-pandas-basics.md): 20 domande, Junior - [Google Sheets - Dashboard automatizzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/google-sheets-dashboards.md): 20 domande, Mid-Level - [SQL - Subquery e CTE](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-subqueries-ctes.md): 20 domande, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-window-functions.md): 20 domande, Mid-Level - [BigQuery - Funzionalità avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/bigquery-advanced.md): 20 domande, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/data-modeling.md): 20 domande, Mid-Level - [Analisi di funnel e conversione](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/funnel-analysis.md): 20 domande, Mid-Level - [Analisi delle coorti e retention](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/cohort-retention.md): 20 domande, Mid-Level - [Google Tag Manager e tracking](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/gtm-tracking.md): 20 domande, Mid-Level - [API e webhook](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/apis-webhooks.md): 20 domande, Mid-Level - [dbt - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/dbt-fundamentals.md): 20 domande, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/looker-studio.md): 20 domande, Mid-Level - [Power BI - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/power-bi-fundamentals.md): 20 domande, Mid-Level - [SQL - Query analitiche avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-advanced-analytics.md): 20 domande, Senior - [dbt - Funzionalità avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/dbt-advanced.md): 20 domande, Senior - [Power BI - DAX e dashboard avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/power-bi-dax.md): 20 domande, Senior - [Python Analytics - Analisi avanzata e ML](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/python-analytics-advanced.md): 20 domande, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/ab-testing