p-hacking — это когда p-value получается слишком маленьким и близким к нулю из-за огромной выборки, что делает результат теста тривиальным и неинтерпретируемым
p-hacking в принципе невозможен при использовании стандартных статистических тестов (t-test, chi-square, ANOVA) с правильно заданным α — математика не позволяет манипуляций
p-hacking — это технический баг в реализации статистического софта (scipy, statsmodels), связанный с численной нестабильностью расчёта p-value на малых выборках
Манипулирование анализом для получения p < 0.05: подбор метрик, сегментов, момента остановки. Избежать: pre-registration, фиксация плана до запуска, коррекция множественных сравнений
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.