Вдогонку к предыдущему посту, будет не лишним немного рассказать как интерпретировать T-тест.
Пост для любителей разобраться чуть глубже.
Базово его результат выглядит как-то так:
Two Sample t-test
data: money by var
t = -14.679, df = 998, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true difference in means between group A and group B is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-10.869281 -8.305884
sample estimates:
mean in group A mean in group B
15.49617 25.08376
🧐 Что тут происходит?
✅ t. Это значение t-критерия, по которому вычисляется p-value. То, что значение отрицательное, означает что среднее группы A меньше среднего B.
✅ df: Степени свободы. Они нужны для расчёта t-критерия.
✅ p-value: Наш ключевой показатель, вероятность получить такую разницу средних, если бы на самом деле различий не было. Или нам можно идти в казино, или выиграла альтернативная гипотеза (средние не равны, варианты различаются).
✅ 95% доверительный интервал: Доверительный интервал для различия средних значений находится между -10.8 и -8.3, со знаком минус. Т.е. с 95% уверенностью можно сказать, что среднее значение группы B выше среднего значения группы A на величину от 8.3 до 10.8.
✅ Оценки выборочных средних: Среднее значение для группы A составляет 15, а для группы B - 25. Та самая средняя дельта.
#ABtest