# AB Testing e estatística aplicada (Data Analytics)

> Hipóteses, tamanho da amostra, significância estatística, p-value, teste t de Student, qui-quadrado, interpretação

- 20 perguntas de entrevista
- Mid-Level
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## 1. O que é uma hipótese nula (H0) em um AB test?

**Resposta**

A hipótese nula (H0) afirma que não há diferença significativa entre as duas variantes testadas. Em AB testing, H0 afirma que qualquer diferença observada entre o grupo de controle (A) e o grupo de tratamento (B) é devida ao acaso e não ao efeito da mudança testada. O objetivo do teste estatístico é determinar se os dados permitem rejeitar H0.

## 2. O que é uma hipótese alternativa (H1) em um AB test?

**Resposta**

A hipótese alternativa (H1) é o oposto da hipótese nula e afirma que existe uma diferença real entre as variantes. Em AB testing, H1 afirma que a mudança testada tem um efeito mensurável na métrica observada. Se o teste estatístico permitir rejeitar H0 com nível de confiança suficiente, aceitamos H1 como verdadeira.

## 3. O que é o p-value em um AB test?

**Resposta**

O p-value representa a probabilidade de observar os resultados obtidos (ou mais extremos) se a hipótese nula fosse verdadeira. Quanto menor o p-value, mais improvável é que os resultados sejam devido ao acaso. Por convenção, se o p-value estiver abaixo do limite de significância (geralmente 0,05), rejeitamos H0 e consideramos o resultado estatisticamente significativo.

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