ABテストと応用統計学
仮説、サンプルサイズ、統計的有意性、p値、Student のt検定、カイ二乗検定、解釈
20 面接問題·
Mid-Level
1ABテストにおける帰無仮説 (H0) とは何ですか?
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ABテストにおける帰無仮説 (H0) とは何ですか?
回答
帰無仮説 (H0) は、テストされる2つのバリアント間に有意な差がないと述べます。ABテストでは、H0 はコントロールグループ (A) と処置グループ (B) の間で観察される差が、テストされている変更の効果ではなく偶然によるものだと主張します。統計的検定の目的は、データが H0 を棄却することを許可するかどうかを判断することです。
2ABテストにおける対立仮説 (H1) とは何ですか?
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ABテストにおける対立仮説 (H1) とは何ですか?
回答
対立仮説 (H1) は帰無仮説の反対であり、バリアント間に実際の差があると主張します。ABテストでは、H1 はテストされている変更が観察されるメトリックに測定可能な効果を持つと述べます。統計的検定が十分な信頼度で H0 を棄却することを許可する場合、H1 を真として受け入れます。
3ABテストにおける p値とは何ですか?
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ABテストにおける p値とは何ですか?
回答
p値は、帰無仮説が真である場合に得られた結果 (またはより極端な結果) を観察する確率を表します。p値が低いほど、結果が偶然によるものである可能性が低くなります。慣例として、p値が有意水準 (通常 0.05) を下回る場合、H0 を棄却し、結果を統計的に有意と見なします。
4
ABテストにおける統計的有意性とは何ですか?
5
ABテストにおける第一種過誤 (偽陽性) とは何ですか?
+17 面接問題
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