Здравствуйте и добро пожаловать в наш цикл лекций. На сегодняшнем занятии мы рассмотрим важнейший инструмент статистики и анализа данных - проверку гипотез.
Проверка гипотез - это метод, который позволяет нам принимать решения или делать выводы о популяции на основе выборки данных. Это способ проверки утверждений или идей о группе или популяции.
Проверка гипотез является важным компонентом принятия решений в управлении ИТ-продуктами. Оцениваете ли вы успех новой функции, сравниваете уровни вовлеченности пользователей или тестируете влияние изменения пользовательского интерфейса, проверка гипотез обеспечивает систематический способ принятия таких решений на основе данных.
Существует четыре основных этапа проверки гипотез:
Основную роль в подобных исследованиях играет нулевая гипотеза. По существу, нулевая гипотеза - это предположение о том, что никакой связи между изучаемыми событиями нет и, по умолчанию, она считается верной, пока не будет доказано обратное. На первом этапе, мы формулируем наши гипотезы. Нулевая гипотеза, обычно обозначаемая как H0, - это утверждение об отсутствии влияния или различий. Альтернативная гипотеза, H1, - это утверждение, которое мы проверяем.
Затем мы выбираем уровень достоверности, часто обозначаемый альфа. Это вероятность отвергнуть нулевую гипотезу, если она верна. Обычно выбирают 0,05 или 0,01.
Далее мы собираем и анализируем наши данные. Это может включать вычисление тестовой статистики и сравнение ее с критическим значением, или вычисление p-значения.
Наконец, мы принимаем решение. Если наша тестовая статистика попадает в критическую область, или наше p-значение меньше альфа, мы отвергаем нулевую гипотезу в пользу альтернативной.
Важнейшим понятием в проверке гипотез является p-значение. Это вероятность получения результата, по крайней мере, столь же экстремального, как и наблюдаемый нами, при условии, что нулевая гипотеза верна. Небольшое p-значение указывает на сильное доказательство против нулевой гипотезы.
Тестовая статистика, с другой стороны, рассчитывается на основе данных выборки и используется для принятия решения о том, следует ли отвергать нулевую гипотезу. В зависимости от характера данных и конкретной проверяемой гипотезы разные тесты имеют разные тестовые статистики.
Помните, что проверка гипотез обеспечивает структурированный, основанный на данных способ принятия решений и оценки утверждений. Для менеджера ИТ-продуктов это критически важный процесс, который может помочь направлять ваши стратегии и решения.
Спасибо за участие, увидимся на следующем занятии.
Want to print your doc? This is not the way.
Try clicking the ⋯ next to your doc name or using a keyboard shortcut (
Проверка гипотез