FPR не должна совпадать с α в принципе — α это теоретический уровень, FPR это эмпирика, расхождение в 2-3 раза допустимо в любых условиях
Это значит что в данных есть реальный эффект и H0 ложна, поэтому критерий и срабатывает чаще — нужно смотреть на эффект и не на FPR
Это нормально для малой выборки — увеличить N в группах и FPR упадёт автоматически до целевых 5% за счёт центральной предельной теоремы
Критерий поломан: реальная доля ложных срабатываний ~13% вместо 5%. Скорее всего тяжёлые хвосты у revenue ломают CLT — лечится log-преобразованием, bootstrap или Mann-Whitney
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.