Расчет статистической значимости показателей при проверке гипотез в системе PolyAnalyst

Команда Мегапьютер подготовила очередное краткое видео посвященное практическому применению инструментов PolyAnalyst. На этот раз мы хотим рассказать, как в нашей системе возможно реализовать расчет статистической значимости разницы показателей в новых (тестовых) и исторических данных.

Статистическая значимость – это одно из ключевых понятий в статистике, которое помогает аналитикам определить, насколько вероятно, что наблюдаемые различия или взаимосвязи в разных наборах данных (например тестовых и исторических) являются результатом случайности, а не реального эффекта.

Статистическую значимость очень часто применяют в маркетинге, например для того, чтобы проверить эффект от внедрения рекламной кампании или при сборе обратной связи от клиентов относительно продаваемых продуктов. Она помогает определить, насколько стоит верить таким опросам. Частой задачей расчета статистической значимости является определение того, не устарел ли наш продукт, не требует ли он обновления, будет ли обновление продукта способствовать стабильному росту продаж, при том, что его тестовые продажи показали на первый взгляд неплохой результат.