{"id":34958,"date":"2019-10-31T22:01:31","date_gmt":"2019-10-31T19:01:31","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kogda-stoit-proveryat-gipotezu-o-ne-menshej-effektivnosti\/"},"modified":"2019-10-31T22:01:31","modified_gmt":"2019-10-31T19:01:31","slug":"kogda-stoit-proveryat-gipotezu-o-ne-menshej-effektivnosti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/news\/kogda-stoit-proveryat-gipotezu-o-ne-menshej-effektivnosti","title":{"rendered":"Millal tasub kontrollida mitte halvema efektiivsuse h\u00fcpoteesi?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Millal
\nArtikkel Stitch Fixi meeskonnalt soovitab kasutada mitte-halvema efektiivsuse kliiniliste uuringute l\u00e4henemist marketingi ja toote A\/B testides. See l\u00e4henemine on t\u00f5eliselt asjakohane, kui testime uut lahendust, millel on m\u00f5\u00f5tmatud eelised.<\/p>\n

Lihtsaim n\u00e4ide on kulude v\u00e4hendamine. N\u00e4iteks automatiseerime esimese tunni m\u00e4\u00e4ramise protsessi, kuid ei soovi, et kogu konversioon dramaatiliselt langeks. V\u00f5i testime muudatusi, mis on suunatud \u00fchele kasutajasegmendile, j\u00e4lgides samal ajal, et teiste segmentide konversioon ei langeks liiga palju (mitme h\u00fcpoteesi testimisel ei unusta me korrektsioone).<\/p>\n

\u00d5ige mitte-halvema efektiivsuse piiri valimine toob testide disaini faasis kaasa lisaraskusi. K\u00fcsimus, kuidas valida \u0394, ei ole artiklis eriti h\u00e4sti k\u00e4sitletud. Tundub, et see valik ei ole t\u00e4ielikult l\u00e4bipaistev ja kliinilistes katsedes. \u00dclevaade<\/a><\/noindex> Mitte-halvema efektiivsuse meditsiiniliste publikatsioonide j\u00e4rgi teatakse, et ainult pooltes publikatsioonides on piiri valik p\u00f5hjendatud, ja tihti on need p\u00f5hjendused ebaselged v\u00f5i puudulikud.<\/p>\n

Igal juhul tundub see l\u00e4henemine huvitav, kuna vajalikku valimi suuruse v\u00e4hendamine v\u00f5ib kiirendada testimist ja seega ka otsuste tegemise tempot. Darya Mukhina, mobiilirakenduse Skyeng tooteanal\u00fc\u00fctik.<\/i>
\n<\/a><\/noindex>
\nStitch Fixi meeskond armastab katsetada erinevaid asju. Kogu tehnoloogiakogukond armastab p\u00f5him\u00f5tteliselt teste l\u00e4bi viia. Milline veebiversioon t\u00f5mbab rohkem kasutajaid \u2013 A v\u00f5i B? Kas versioon A soovituste mudelist toob rohkem raha kui versioon B? Peaaegu alati kasutame h\u00fcpoteeside kontrollimiseks k\u00f5ige lihtsamat l\u00e4henemist p\u00f5histatistika kursusest. <\/p>\n

\"Millal
\n
\nKuigi me harva seda terminit kasutame, nimetatakse sellist testimist \"\u00fclenevuse h\u00fcpoteesi kontrolliks\". Sellise l\u00e4henemise korral eeldame, et kahe variandi vahel ei ole mingit erinevust. Me j\u00e4rgime seda ideed ja loobume sellest ainult siis, kui saadud andmed osutuvad sellele piisavalt veenvaks \u2013 see t\u00e4hendab, et nad n\u00e4itavad, et \u00fcks variant (A v\u00f5i B) on parem kui teine.<\/p>\n

H\u00fcpoteesi \u00fclevuse kontroll sobib paljude probleemide lahendamiseks. V\u00e4lja anname B-versiooni soovitusmudelist ainult juhul, kui see on selgelt parem kui praegu kasutatav A-versioon. Kuid m\u00f5nes olukorras ei t\u00f6\u00f6ta see l\u00e4henemine nii h\u00e4sti. Vaatame mitmeid n\u00e4iteid.<\/p>\n

1) Kasutame kolmandate osapoolte teenust<\/b>, mis aitab tuvastada valepangakaarte. Leidsime teise teenuse, mis maksab oluliselt v\u00e4hem. Kui odavam teenus t\u00f6\u00f6tab sama h\u00e4sti kui see, mida me praegu kasutame, valime selle. See ei pea olema paremini t\u00f6\u00f6tav teenus. <\/p>\n

2) Soovime loobuda andmeallikast<\/b> A ja asendada selle andmeallikaga B. V\u00f5iksime A-st loobumise edasi l\u00fckata, kui B annab v\u00e4ga halbu tulemusi, kuid A kasutamine ei ole v\u00f5imalik. <\/p>\n

3) Soovime liikuda A mudelil p\u00f5hinevast l\u00e4henemisest<\/b>B l\u00e4henemisse mitte sellep\u00e4rast, et ootame B-lt paremaid tulemusi, vaid kuna see annab meile suuremat operatiivset paindlikkust. Meil ei ole alust arvata, et B oleks halvem, aga me ei tee \u00fcleminekut, kui see nii on.<\/p>\n

4) Oleme teinud m\u00f5ned kvaliteedis muudatused<\/b> veebisaidi disainis (versioon B) ja usume, et see versioon \u00fcletab A versiooni. Me ei oota muudatusi konversioonides v\u00f5i mingites olulistes tulemusn\u00e4itajates, mille j\u00e4rgi me tavaliselt veebisaiti hindame. Kuid usume, et on eeliseid parameetrites, mis on kas m\u00f5\u00f5detamatud v\u00f5i meie tehnoloogiate jaoks liiga keerulised m\u00f5\u00f5ta.<\/p>\n

K\u00f5igis nendes olukordades ei ole \u00fclevuse uurimine k\u00f5ige sobivam lahendus. Kuid enamus spetsialiste kasutab seda sellistes olukordades vaikimisi. Teeme hoolika katse, et \u00f5igesti m\u00e4\u00e4rata efekti suurust. Kui oleks t\u00f5si, et A ja B versioonid t\u00f6\u00f6tavad v\u00e4ga sarnaselt, siis on t\u00f5en\u00e4oline, et me ei suuda nullh\u00fcpoteesi tagasi l\u00fckata. Kas j\u00e4reldame, et A ja B t\u00f6\u00f6tavad \u00fcldiselt samamoodi? Ei! Nullh\u00fcpoteesi mitte tagasi l\u00fckkamine ja nullh\u00fcpoteesi aktsepteerimine ei ole sama asi.<\/p>\n

Proovide kvalitatiivselt andmeanal\u00fc\u00fcsimiseks kasutatud valimi\/valimide mahud, mis v\u00f5ivad tavaliselt olla rangemad esimeses t\u00fc\u00fcbis eksimuse (tavaliselt alfa nimi) m\u00e4\u00e4ramise jaoks, kui teise t\u00fc\u00fcpi eksimuse (tavaliselt beetana nimetatud) m\u00e4\u00e4ramiseks. T\u00fc\u00fcpiline alfa v\u00e4\u00e4rtus on 0,05, samas kui tavaline beeta v\u00e4\u00e4rtus on 0,20, mis vastab statistilisele v\u00f5imsusele 0,80. See t\u00e4hendab, et me ei pruugi avastada t\u00f5elist m\u00f5ju, mille meid antud v\u00f5imsuse arvutustes, 20% t\u00f5en\u00e4osusega ja see on \u00fcsna t\u00f5sine teabe puuduj\u00e4\u00e4k. N\u00e4iteks kaalume j\u00e4rgmisi h\u00fcpoteese:<\/p>\n

\"Millal
\n
\nH0: mu seljakott EI OLE minu toas (3)
\nH1: mu seljakott ON minu toas (4)<\/i><\/p>\n

Kui ma otsisin oma tuba ja leidsin oma seljakoti \u2014 suurep\u00e4rane, ma v\u00f5in nullh\u00fcpot\u00fc\u00fcsist loobuda. Aga kui ma kontrollisin tuba ja ei leidnud oma seljakotti (joonis 1), millise j\u00e4relduse peaksin tegema? Kas ma olen kindel, et seda seal pole? Kas ma otsisin piisavalt hoolikalt? Mis siis, kui ma otsisin vaid 80% ruumist? J\u00e4reldus, et seljakotti seal ei ole, oleks vale. Pole \u00fcllatav, et me ei saa \"vastu v\u00f5tta nullh\u00fcpot\u00fc\u00fcsi\".
\n\"Millal
\nPiirkond, mida me otsisime
\nMe ei leidnud seljakotti \u2014 kas me peaksime nullh\u00fcpot\u00fc\u00fcsi aktsepteerima?<\/i><\/p>\n

Joonis 1. 80% ruumist otsimine on umbes sama, mis uuringu l\u00e4biviimine 80% v\u00f5imsusega. Kui te ei leidnud oma seljakotti, kui vaatasite 80% ruumist, kas siis on v\u00f5imalik j\u00e4reldada, et seda seal ei ole?<\/i> <\/p>\n

Mida peaks andme spetsialist sellises olukorras tegema? Te v\u00f5ite uuringu v\u00f5imsust oluliselt suurendada, kuid siis vajate palju suuremat valimit, kuid tulemus j\u00e4\u00e4b ikkagi rahuldavaks.<\/p>\n

\u00d5nneks on sarnased probleemid juba ammu uuritud kliiniliste uuringute maailmas. Ravim B on odavam kui ravim A; oodatakse, et ravim B p\u00f5hjustab v\u00e4hem k\u00f5rvaltoimeid kui ravim A; ravim B on kergem transportida, sest seda ei pea hoidma k\u00fclmkapis, samas kui ravimit A tuleb hoida k\u00fclmas. Kontrollime mitte halvemate efektiivsuse h\u00fcpoteesi. See on vajalik, et n\u00e4idata, et versioon B on sama hea kui versioon A \u2014 v\u00e4hemalt teatud eelnevalt m\u00e4\u00e4ratud mitte halvemate efektiivsuse piiri, \u0394, raames. Natuke hiljem r\u00e4\u00e4gime l\u00e4hemalt, kuidas see piir m\u00e4\u00e4rata. Aga praegu eeldame, et see on minimaalne vahe, mis on praktiliselt oluline (kliiniliste katsete kontekstis nimetatakse seda tavaliselt kliiniliseks t\u00e4htsuseks).<\/p>\n

Mitte halvemate efektiivsuse h\u00fcpoteesid p\u00f6\u00f6ravad k\u00f5ik peapeale:<\/p>\n

\"Millal
\n
\nN\u00fc\u00fcd eeldame, et versioon B on hullem kui versioon A, ja me j\u00e4\u00e4me selle oletuse juurde, kuni n\u00e4itame, et see ei vasta t\u00f5ele. Just sel hetkel on m\u00f5tet kasutada \u00fchepoolset h\u00fcpoteeside testimist! Praktikas saab seda teha, ehitades usaldusv\u00e4\u00e4rsuse vahemiku ja m\u00e4\u00e4rates, kas vahemik on t\u00f5epoolest suurem kui \u0394 (joonis 2).
\n\"Millal
\n<\/p>\n

\u0394 valimine<\/h3>\n

\nKuidas valida \u0394 \u00f5igesti? \u0394 valimise protsess h\u00f5lmab statistilist p\u00f5hjendust ja teema hindamist. Kliiniliste uuringute maailmas on olemas regulatiivsed soovitused, mis n\u00e4itavad, et delta peaks olema v\u00e4him kliiniliselt oluline erinevus \u2014 selline, mis omab praktikas t\u00e4hendust. Siin on tsitaat Euroopa juhendist, millega saab enda valikut kontrollida: \u00abKui erinevus on korralikult valitud, siis usaldusvahemik, mis j\u00e4\u00e4b t\u00e4ielikult vahemikku \u2013\u2206 ja 0\u2026, on endiselt piisav, et n\u00e4idata mitte halvemate efektiivsuse olemasolu. Kui see tulemus ei tundu vastuv\u00f5etav, t\u00e4hendab see, et \u2206 ei olnud n\u00f5uetekohaselt valitud.\u00bb<\/p>\n

Delta ei tohi kindlasti \u00fcletada versiooni A efekti suurust t\u00f5elise kontrolli (platseebo \/ ravi puudumine) suhtes, kuna see viib meid j\u00e4reldusele, et versioon B on halvem kui t\u00f5eline kontroll ja samal ajal n\u00e4itab \"mitte v\u00e4iksemat efektiivsust\". Oletame, et kui versioon A esitleti, oli selle asemel versioon 0 v\u00f5i funktsioon ei eksisteerinud \u00fcldse (vt joonis 3). <\/p>\n

H\u00fcpoteesi \u00fcleolekute kontrollimise tulemuste kohaselt oli tuvastatud efekti suurus E (st eeldatavasti \u03bc^A\u2212\u03bc^0=E). N\u00fc\u00fcd on A meie uus standard ja me soovime veenduda, et B ei j\u00e4\u00e4 A-le alla. Teine viis \u03bcB\u2212\u03bcA\u2264\u2212\u0394 (nullh\u00fcpotees) \u00fcles kirjutada on \u03bcB\u2264\u03bcA\u2212\u0394. Kui eeldame, et see on v\u00f5rdne v\u00f5i \u00fcletab E, siis \u03bcB \u2264 \u03bcA\u2212E \u2264 platseebo. N\u00fc\u00fcd n\u00e4eme, et meie hindamine \u03bcB-le \u00fcletab t\u00e4ielikult \u03bcA\u2212E, mis t\u00e4iesti t\u00f5ukab tagasi nullh\u00fcpoteesi ja v\u00f5imaldab j\u00e4reldada, et B ei j\u00e4\u00e4 A-le alla, kuid samal ajal v\u00f5ib \u03bcB olla \u2264 \u03bc platseebo, mis ei ole see, mida me vajame. (joonis 3).<\/p>\n

\"Millal
\nJoonis 3. N\u00e4ide mitte v\u00e4iksema efektiivsuse piiri valimise riskidest. Kui piir on liiga suur, v\u00f5ib j\u00e4reldada, et B ei j\u00e4\u00e4 A-le alla, kuid samal ajal on see eristamatu platseebost. Me ei asenda ravimit, mis on selgelt efektiivsem kui platseebo (A), ravimiga, mille efektiivsus on sama, mis platseebo. <\/i><\/p>\n

\u03b1 valimine <\/h3>\n

\nLiigume \u03b1 valimise juurde. Standardseks v\u00e4\u00e4rtuseks v\u00f5ib kasutada \u03b1 = 0,05, kuid see ei ole p\u00e4ris aus. Kas n\u00e4iteks, kui ostate internetis midagi ja kasutate kohe mitmeid sooduskode, kuigi need ei tohiks kokku langeda \u2014 lihtsalt arendaja tegi vea ja teile see \u00f5nnestus. Reeglite kohaselt peaks \u03b1 v\u00e4\u00e4rtus olema pool \u00fcleoleku h\u00fcpoteesi kontrollimisel kasutatavast \u03b1 v\u00e4\u00e4rtusest, st 0,05 \/ 2 = 0,025.<\/p>\n

Proovide suurus <\/h3>\n

\nKuidas hinnata proovide suurust? Kui arvate, et A ja B vaheline keskmine on 0, siis on proovide suuruse arvutamine sama, mis \u00fcleoleku h\u00fcpoteesi kontrollimisel, v\u00e4lja arvatud see, et asendate efekti suuruse mitte v\u00e4iksema efektiivsuse piiriga, eeldades, et te kasutate \u03b1 mitte v\u00e4iksema efektiivsusega = 1\/2\u03b1 \u00fcleolek <\/b>(\u03b1non-inferiority=1\/2\u03b1superiority). Kui teil on p\u00f5hjendatud arvamus, et variant B v\u00f5ib olla veidi halvem kui variant A, kuid soovite t\u00f5estada, et see on halvem mitte rohkem kui \u0394, siis teil on vedanud! Tegelikult v\u00e4hendab see teie valimi suurust, sest on lihtsam n\u00e4idata, et B on halvem kui A, kui te t\u00f5eliselt usute, et see on veidi halvem, mitte v\u00f5rdselt hea.<\/p>\n

N\u00e4ide otsuse tegemise kohta <\/h3>\n

\nOletame, et soovite liikuda versioonile B, oletades, et see on halvem kui versioon A mitte rohkem kui 0,1 punkti 5-punktilisel klientide rahulolu skaalal ... L\u00e4hme selle \u00fclesande juurde, kasutades \u00fclemuse h\u00fcpoteesi.<\/p>\n

\u00dclemuse h\u00fcpoteesi testimiseks arvutaksime valimi suuruse j\u00e4rgmiselt:<\/p>\n

\"Millal
\n
\nSee t\u00e4hendab, et kui teil on grupis 2103 vaatlust, v\u00f5ite olla 90% kindel, et avastate efekti suurusega 0,10 v\u00f5i rohkem. Kuid kui 0,10 v\u00e4\u00e4rtus on teie jaoks liiga suur, ei tasu v\u00f5ib-olla selle jaoks \u00fclemuse h\u00fcpoteesi testida. V\u00f5ib-olla otsustate usaldusv\u00e4\u00e4rsuse tagamiseks viia uuring l\u00e4bi v\u00e4iksema efekti suurusega, n\u00e4iteks 0,05. Sel juhul vajate 8407 vaatlust, st valim suureneb peaaegu 4 korda. Aga mis siis, kui me j\u00e4\u00e4me oma algse valimi suuruse juurde, kuid suurendame v\u00f5imsust 0,99-ni, et me ei kahtle, kui saame positiivse tulemuse? Sellisel juhul on n \u00fche grupi jaoks 3676, mis on juba parem, kuid suurendab valimi suurust rohkem kui 50%. Ja sellisel juhul ei suutnud me ikkagi t\u00f5estada nullh\u00fcpoteesi, mitte ei saanud vastust oma k\u00fcsimusele.<\/p>\n

Mis siis, kui me selle asemel testime mitte v\u00e4iksema efektiivsuse h\u00fcpoteesi? <\/p>\n

\"Millal
\n
\nValimi suurus arvutatakse sama valemi alusel, v\u00e4lja arvatud nimetaja.
\nErinevused \u00fclemuse h\u00fcpoteesi testimise k\u00e4igus kasutatud valemiga on j\u00e4rgmised:<\/p>\n

\u2014 Z1\u2212\u03b1\/2 asendatakse Z1\u2212\u03b1-ga, kuid kui teete k\u00f5ik \u00f5igesti, asendate \u03b1 = 0,05 \u03b1 = 0,025-ga, st see on sama number (1,96)<\/p>\n

\u2014 nimetajas ilmub (\u03bcB\u2212\u03bcA)<\/p>\n

\u2014 \u03b8(effecti suurus) asendatakse \u0394-ga (mitte v\u00e4iksema efektiivsuse piir)<\/p>\n

Kui me oletame, et \u00b5B = \u00b5A, siis (\u00b5B \u2212 \u00b5A) = 0 ja proovide suuruse arvutamine mitte v\u00e4iksema efektiivsuse piiriks on see, mida saaksime, arvutades efekti suuruse 0,1, suurep\u00e4rane! Me saame viia l\u00e4bi sama suurusega uuringu erinevate h\u00fcpoteeside ja j\u00e4relduste l\u00e4henemisega ning saame vastuse k\u00fcsimusele, millele me t\u00f5eliselt vastata tahame.<\/p>\n

N\u00fc\u00fcd oletame, et me t\u00f5esti ei pea seda \u00f5igeks, et \u00b5B = \u00b5A, ja
\narvame, et \u00b5B on veidi kehvem, v\u00f5ib-olla 0,01 \u00fchiku v\u00f5rra. See suurendab meie nimetajat, v\u00e4hendades proovide suurust r\u00fchma jaoks 1737-ni.<\/p>\n

Mis juhtub, kui versioon B on tegelikult parem kui versioon A? Me l\u00fckkame tagasi nullh\u00fcpoteesi, mis \u00fctleb, et B on kehvem kui A rohkem kui \u0394, ja v\u00f5tame vastu alternatiivse h\u00fcpoteesi, et B, kui on kehvem, ei ole kehvem rohkem kui \u0394 ning v\u00f5ib-olla on parem. Proovige seda j\u00e4reldust kanda ristfunktsionaalsesse esitlusse ja vaadake, kuidas see v\u00e4lja tuleb (seriooselt, proovige). Situatsioonis, kus tuleb orienteeruda perspektiivile, ei taha keegi n\u00f5ustuda \u201ekehvem mitte rohkem kui \u0394 ja v\u00f5ib-olla parem\u201d.<\/p>\n

Sellisel juhul saame l\u00e4bi viia uuringu, mida nimetatakse v\u00e4ga l\u00fchidalt \u201eh\u00fcpoteesi testimiseks, et \u00fcks variant \u00fcletab teise v\u00f5i j\u00e4\u00e4b sellele alla\u201d. Selles kasutatakse kahte h\u00fcpoteeside komplekti:<\/p>\n

Esimene komplekt (sama mis mitte v\u00e4iksema efektiivsuse h\u00fcpoteesi korral): <\/p>\n

\"Millal
\n
\nTeine komplekt (sama mis \u00fcleoleku h\u00fcpoteesi korral):<\/p>\n

\"Millal
\n
\nMe testime teist h\u00fcpoteesi ainult siis, kui esimene on tagasi l\u00fckatud. J\u00e4rkj\u00e4rgulise testimise korral s\u00e4ilitame esimese astme (\u03b1) koguviga. Praktikas saab seda saavutada, luues 95% usaldusintervalli keskmiste erinevuse jaoks ja kontrollides, kas kogu intervall \u00fcletab -\u0394. Kui intervall ei \u00fcleta -\u0394, ei saa me nullh\u00fcpoteesi tagasi l\u00fckata ja l\u00f5petame. Kui kogu intervall siiski \u00fcletab \u2212\u0394, j\u00e4tkame ja vaatame, kas intervall sisaldab 0. <\/p>\n

On veel \u00fche t\u00fc\u00fcpi uuringud, mida me ei ole arutanud \u2013 ekvivalentsuse uuringud. <\/p>\n

Seda t\u00fc\u00fcpi uuringud v\u00f5ivad olla asendatud uuringutega, et kontrollida h\u00fcpoteesi, et mitte v\u00e4iksem efektiivsus, kuid neil on endal oluline erinevus. H\u00fcpoteesi kontrollimise uuring mitte v\u00e4iksema efektiivsuse kohta on suunatud selle n\u00e4itamisele, et variant B on v\u00e4hemalt sama hea kui A. Ja ekvivalentsi uuring on suunatud selle n\u00e4itamisele, et variant B on v\u00e4hemalt sama hea kui A ning et variant A on sama hea kui B, mis on keerulisem. Sisuliselt p\u00fc\u00fcame kindlaks teha, kas kogu usaldusvahemik keskmiste erinevuste jaoks j\u00e4\u00e4b vahemikku \u2212\u0394 ja \u0394. Sellised uuringud n\u00f5uavad suuremat valimi suurust ja neid viiakse harvemini l\u00e4bi. Seet\u00f5ttu, kui te j\u00e4rgmisel korral l\u00e4bi viite uuringu, mille peamine eesm\u00e4rk on veenduda, et uus versioon ei oleks halvem, \u00e4rge leppige kokku \"nullh\u00fcpoteesi t\u00f5estamatuse\". Kui soovite kontrollida t\u00f5eliselt olulist h\u00fcpoteesi, kaaluge erinevaid variante.
\n
Allikas: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b Stitch Fix \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043a\u043b\u0438\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (non-inferiority trials) \u0432 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 A\/B \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430\u0445. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430, \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0421\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u2014 \u0441\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u043a\u0430, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0440\u043e\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u0432\u043e\u0437\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e. \u0418\u043b\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":26311,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-34958","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Millal tasub kontrollida h\u00fcpoteesi mitte v\u00e4iksema efektiivsuse kohta? | ProHoster","description":"Artikkel Stitch Fixi meeskonnalt.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/news\/kogda-stoit-proveryat-gipotezu-o-ne-menshej-effektivnosti","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"et_EE","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443 \u043e \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438? | ProHoster","og:description":"\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b Stitch Fix.","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/news\/kogda-stoit-proveryat-gipotezu-o-ne-menshej-effektivnosti","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2019-10-31T19:01:31+00:00","article:modified_time":"2019-10-31T19:01:31+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"34958","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":"2026-01-21 21:15:19","breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-03-01 02:12:27","updated":"2026-01-21 21:15:19","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34958","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=34958"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34958\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media\/26311"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=34958"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=34958"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=34958"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}