Калькулятор P-value и Power Analysis
Профессиональный инструмент для анализа
Современные исследования, A/B-тесты, клинические испытания и продуктовая аналитика невозможны без корректного статистического вывода. Ошибки на этапе расчёта P-value, доверительных интервалов или размера выборки приводят к ложным выводам, финансовым потерям и некорректным управленческим решениям.
Наш калькулятор — это профессиональный инструмент, объединяющий ключевые методы прикладной статистики в одном интерфейсе. Он предназначен для специалистов, которым важны точность, воспроизводимость и корректная интерпретация результатов.
Для кого
- Data Scientists и Data Analysts
- Специалистов по A/B-тестированию
- Product-менеджеров и growth-команд
- Биостатистиков и исследователей
Задачи
- Проверка статистических гипотез
- Оценка неопределённости результатов
- Планирование экспериментов (Power Analysis)
- Контроль ошибок I и II рода
Блок 1. P-valueСтатистическая значимость без искажений
P-value — это вероятность получить наблюдаемый (или более экстремальный) результат при условии, что нулевая гипотеза истинна.
Формально:
P-value = P(данные | H₀)
Это фундаментальный, но часто неправильно интерпретируемый показатель. P-value не является вероятностью того, что гипотеза верна.
Калькулятор поддерживает:
- Z-тесты и t-тесты (одновыборочный, двухвыборочный, парный)
- Тесты для долей
- Односторонние и двусторонние тесты
Частые ошибки интерпретации
«P-value < 0.05 доказывает гипотезу»
Неверно. Это лишь говорит о том, что данные противоречат нулевой гипотезе.
«Большой P-value означает отсутствие эффекта»
Неверно. Возможно, у вас просто недостаточно данных (малая мощность).
«P-value говорит о размере эффекта»
Неверно. Крошечный эффект на огромной выборке даст P < 0.001.
Блок 2. Доверительные интервалы
Переход от «культа P-value» к количественной оценке неопределенности.
Доверительный интервал (CI) — это диапазон значений, который с заданной вероятностью (обычно 95%) содержит истинное значение параметра при многократном повторении эксперимента.
Почему это лучше, чем просто P-value?
- Показывают размер эффекта
- Отражают точность оценки (ширину интервала)
- Более информативны для принятия бизнес-решений
P-value vs Доверительный интервал
| Критерий | P-value | CI |
|---|---|---|
| Значимость | Да | Косвенно |
| Размер эффекта | Нет | Да |
| Неопределённость | Ограниченно | Да |
| Принятие решений | Частично | Да |
Блок 3. Размер выборки и Power Analysis
Почему расчёт размера выборки критичен до начала эксперимента?
Статистическая мощность
Power = 1 − β. Вероятность обнаружить эффект, если он реально существует. Стандарт де-факто — 80% или 90%.
Риски малой выборки
Недостаточный объем данных ведет к высокой вероятности ошибки II рода (пропуску эффекта) и нереплицируемым результатам.
Размер эффекта
Калькулятор использует стандарты (Cohen’s d) для расчета необходимой выборки. Не берите цифры "с потолка".
Практические кейсы
A/B-тестирование
- • До теста: Расчет выборки для Power ≥ 80%.
- • После теста: Расчет P-value и CI.
- • Избежание p-hacking и преждевременных остановок.
Медицина
- • Планирование клинических испытаний.
- • Соответствие требованиям FDA/EMA.
- • Оценка клинической значимости через CI.
Социология
- • Оценка погрешности опросов.
- • Сравнение групп респондентов.
- • Корректная отчетность.
Часто задаваемые вопросы
Лиана Арифметова
Миссия: Демократизировать сложные расчеты. Превратить страх перед числами в ясность и контроль. Девиз: «Любая повторяющаяся задача заслуживает своего калькулятора».
Методологический дисклеймер
Этот инструмент выполняет математические расчеты на основе введенных данных. Ответственность за корректность сбора данных, соблюдение дизайна эксперимента (рандомизация, отсутствие смещений) и финальную интерпретацию результатов несет исследователь. Результаты калькулятора не могут служить единственным основанием для принятия критически важных решений.