#статистика #ЦПТ #CLT

⚡️Центральная предельная теорема (ЦПТ) - один из ключевых принципов статистики, который объясняет, почему по выборке можно делать выводы о генеральной совокупности (ГС).

В общем виде теорема гласит: распределение значений достаточно большой выборки из ГС, которая не является распределённой нормально, будет все равно распределена нормально.
На человеческом языке: даже если в ГС распределение «кривое», то средние значения, посчитанные по большим выборкам, будут подчиняться нормальному распределению.

🔹Что это даёт в HR-анализе:
1. ЦПТ позволяет использовать классическую статистику там, где сами данные далеки от нормальности;
2. Строить доверительные интервалы;
3. Сравнивать группы (t-тесты, ANOVA);
4. Оценивать стабильность метрик во времени.

🔹Важное условие:
1. Выборка должна быть достаточно большой (часто используют правило: n ≥ 30, но это очень грубое приближение);
2. Наблюдения должны быть независимыми.