Достаточно снизить мощность теста до 0.5 при прежнем alpha, и тогда любой сколь угодно малый эффект станет статистически значимым
Он вырастет: чтобы уловить меньший MDE при неизменных alpha и мощности, нужно больше наблюдений — примерно обратно пропорционально квадрату эффекта
Он уменьшится: меньший эффект обнаружить проще, поэтому и данных потребуется меньше, чем раньше — размер выборки прямо пропорционален MDE
Он не изменится: размер выборки зависит только от выбранных alpha и мощности теста, но никак не от величины детектируемого эффекта MDE
Как разобрать этот вопрос на собеседовании
Раздели задачу на «какая гипотеза», «какой тест подходит» и «как интерпретировать результат». Держи в голове предпосылки теста, ошибки I и II рода и разницу между статистической и практической значимостью. Интервьюер чаще проверяет рассуждение, а не вывод формулы — проговаривай допущения вслух.
На собеседовании по такому вопросу важно не только назвать ответ, но и кратко объяснить, почему он верный.
Тема вопроса — «Статистика». Чтобы подготовиться к похожим задачам, отрабатывай их на практике: конспекты по статистике и a/b помогает довести навык до автоматизма, а раздел вопросов — увидеть формулировки, которые реально встречаются на интервью аналитика данных.
Разбор ответа
Подробный разбор с объяснением «почему правильный ответ верный» и почему остальные неверны — после регистрации.
3000+ вопросов с разбором, quiz-режим с проверкой, AI-собес и подготовка к интервью аналитика.