🔎Статистическая грамотность: p‑value, доверительные интервалы, ошибки — минимум, который нужно понимать школьнику.🎓

🧠 P‑value — насколько странно выглядят данные, если на самом деле эффекта нет. Обычно смотрят порог 0,05: если p ≤ 0,05 — результат считают статистически значимым. Важно: это не вероятность того, что гипотеза верна/неверна — это про неожиданность данных.
📏 Доверительный интервал — диапазон, где с большой вероятностью (чаще 95%) лежит истинное значение. Он показывает не только «есть эффект или нет», но и насколько точно мы его оценили. Узкий интервал = оценка надёжнее. Если интервал включает ноль — практический эффект может быть сомнительным.
⚠️ Ошибки при проверке гипотез:
Ошибка I рода — «увидели эффект, а его нет» (ложная тревога). Её риск задаём заранее как α (обычно 0,05).
Ошибка II рода — «эффект есть, а мы его не заметили» (пропуск). Чем меньше выборка, тем выше такой риск.

💡 Быстрый чек‑лист для проекта или статьи:
1.Есть ли p‑value? Какой порог использовали?
2.Какой доверительный интервал? Он узкий? Включает ли ноль?
3.Достаточно ли данных (размер выборки), чтобы не пропустить реальный эффект?