{"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\/hu\/blog\/news\/kogda-stoit-proveryat-gipotezu-o-ne-menshej-effektivnosti","title":{"rendered":"Mikor \u00e9rdemes ellen\u0151rizni a hipot\u00e9zist a legal\u00e1bb egyenl\u0151 hat\u00e9konys\u00e1gr\u00f3l?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Mikor
\nA Stitch Fix csapata azt javasolja, hogy a marketing- \u00e9s term\u00e9kk\u00eds\u00e9rletek sor\u00e1n alkalmazzuk a klinikai kutat\u00e1sok nem rosszabb teljes\u00edtm\u00e9ny\u00e9nek (non-inferiority trials) megk\u00f6zel\u00edt\u00e9s\u00e9t. Ez a megk\u00f6zel\u00edt\u00e9s val\u00f3ban alkalmazhat\u00f3, amikor egy \u00faj megold\u00e1st tesztel\u00fcnk, amelynek el\u0151nyei nem m\u00e9rhet\u0151k a tesztekkel.<\/p>\n

A legegyszer\u0171bb p\u00e9lda a k\u00f6lts\u00e9gek cs\u00f6kkent\u00e9se. P\u00e9ld\u00e1ul automatiz\u00e1ljuk az els\u0151 \u00f3ra \u00fctemez\u00e9s\u00e9nek folyamat\u00e1t, de nem szeretn\u00e9nk, ha a glob\u00e1lis konverzi\u00f3s ar\u00e1ny jelent\u0151sen cs\u00f6kkenne. Vagy tesztel\u00fcnk olyan v\u00e1ltoztat\u00e1sokat, amelyek egy felhaszn\u00e1l\u00f3i szegmensre ir\u00e1nyulnak, mik\u00f6zben figyelemmel k\u00eds\u00e9rj\u00fck, hogy a m\u00e1s szegmensek konverzi\u00f3s ar\u00e1nya ne cs\u00f6kkenjen t\u00fals\u00e1gosan (t\u00f6bb hipot\u00e9zis tesztel\u00e9sekor ne felejts\u00fcnk el a korrekci\u00f3kr\u00f3l).<\/p>\n

A nem rosszabb teljes\u00edtm\u00e9ny megfelel\u0151 hat\u00e1r\u00e1nak kiv\u00e1laszt\u00e1sa tov\u00e1bbi neh\u00e9zs\u00e9geket jelent a tesztdiz\u00e1jn szakasz\u00e1ban. A k\u00e9rd\u00e9s, hogy hogyan v\u00e1lasszuk ki a \u0394-t, a cikkben nem igaz\u00e1n ker\u00fcl r\u00e9szletes kifejt\u00e9sre. \u00dagy t\u0171nik, hogy ez a v\u00e1laszt\u00e1s nem teljesen \u00e1tl\u00e1that\u00f3 a klinikai k\u00eds\u00e9rletekben. \u00c1ttekint\u00e9s<\/a><\/noindex> A nem rosszabb teljes\u00edtm\u00e9nyr\u0151l sz\u00f3l\u00f3 orvosi publik\u00e1ci\u00f3k arra utalnak, hogy csak a publik\u00e1ci\u00f3k fel\u00e9ben indokolj\u00e1k a hat\u00e1rvonal kiv\u00e1laszt\u00e1s\u00e1t, \u00e9s ezeket az indokl\u00e1sokat gyakran nem egy\u00e9rtelm\u0171ek vagy nem r\u00e9szletesek.<\/p>\n

Mindenesetre ez a megk\u00f6zel\u00edt\u00e9s \u00e9rdekesnek t\u0171nik, mivel a sz\u00fcks\u00e9ges mintam\u00e9ret cs\u00f6kkent\u00e9s\u00e9vel n\u00f6velheti a tesztel\u00e9si sebess\u00e9get, ez\u00e1ltal pedig a d\u00f6nt\u00e9shozatal sebess\u00e9g\u00e9t is. Darja Mukhina, a Skyeng mobilalkalmaz\u00e1s term\u00e9kanalitikus.<\/i>
\n<\/a><\/noindex>
\nA Stitch Fix csapata szeret k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 dolgokat tesztelni. Az eg\u00e9sz technol\u00f3giai k\u00f6z\u00f6ss\u00e9g alapvet\u0151en szeret k\u00eds\u00e9rletezni. Melyik weboldal verzi\u00f3 vonzza jobban a felhaszn\u00e1l\u00f3kat - az A vagy a B? Az A verzi\u00f3 a javasolt modellb\u0151l t\u00f6bb p\u00e9nzt hoz, mint a B? Szinte mindig a legegyszer\u0171bb megk\u00f6zel\u00edt\u00e9st alkalmazzuk a hipot\u00e9zisek ellen\u0151rz\u00e9s\u00e9re, amely az alap statisztikai tanfolyam r\u00e9sze: <\/p>\n

\"Mikor
\n
\nB\u00e1r ritk\u00e1n haszn\u00e1ljuk ezt a kifejez\u00e9st, ezt a tesztel\u00e9si form\u00e1t \"a kiv\u00e1l\u00f3s\u00e1g hipot\u00e9zis\u00e9nek tesztel\u00e9se\" n\u00e9ven nevezz\u00fck. Ebben a megk\u00f6zel\u00edt\u00e9sben felt\u00e9telezz\u00fck, hogy nincs k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9g a k\u00e9t v\u00e1ltozat k\u00f6z\u00f6tt. Ezt az elk\u00e9pzel\u00e9st fenntartjuk, \u00e9s csak akkor mondunk le r\u00f3la, ha az \u00f6sszegy\u0171jt\u00f6tt adatok elegend\u0151en meggy\u0151z\u0151ek, vagyis megmutatj\u00e1k, hogy az egyik v\u00e1ltozat (A vagy B) jobb, mint a m\u00e1sik.<\/p>\n

A hipot\u00e9zis ellen\u0151rz\u00e9se a f\u00f6l\u00e9nyess\u00e9gr\u0151l sz\u00e1mos probl\u00e9ma megold\u00e1s\u00e1ra alkalmas. Csak akkor adjuk ki a B verzi\u00f3j\u00e1t az aj\u00e1nl\u00e1si modellnek, ha az egy\u00e9rtelm\u0171en jobb, mint a m\u00e1r haszn\u00e1lt A verzi\u00f3. De bizonyos esetekben ez a megk\u00f6zel\u00edt\u00e9s nem m\u0171k\u00f6dik olyan j\u00f3l. N\u00e9zz\u00fcnk meg n\u00e9h\u00e1ny p\u00e9ld\u00e1t.<\/p>\n

1) K\u00fcls\u0151 szolg\u00e1ltat\u00e1st haszn\u00e1lunk<\/b>, amely seg\u00edt az hamis bankk\u00e1rty\u00e1k azonos\u00edt\u00e1s\u00e1ban. Tal\u00e1ltunk egy m\u00e1sik szolg\u00e1ltat\u00e1st, amely jelent\u0151sen olcs\u00f3bb. Ha az olcs\u00f3bb szolg\u00e1ltat\u00e1s ugyanolyan j\u00f3l m\u0171k\u00f6dik, mint amit most haszn\u00e1lunk, akkor azt v\u00e1lasztjuk. Nem sz\u00fcks\u00e9ges, hogy jobb legyen, mint a haszn\u00e1lt szolg\u00e1ltat\u00e1s. <\/p>\n

2) Szeretn\u00e9nk elhagyni az A adatszolg\u00e1ltat\u00f3t<\/b> \u00e9s helyettes\u00edteni azt a B adatszolg\u00e1ltat\u00f3val. Elhalaszthatjuk az A-t\u00f3l val\u00f3 elv\u00e1l\u00e1st, ha a B nagyon rossz eredm\u00e9nyeket hoz, de az A folytat\u00e1sa nem t\u0171nik lehets\u00e9gesnek. <\/p>\n

3) Szeretn\u00e9nk \u00e1t\u00e1llni A modellez\u00e9si megk\u00f6zel\u00edt\u00e9sr\u0151l<\/b>B megk\u00f6zel\u00edt\u00e9sre nem az\u00e9rt, mert jobb eredm\u00e9nyeket v\u00e1runk a B-t\u0151l, hanem mert ez nagyobb operat\u00edv rugalmass\u00e1got ad sz\u00e1munkra. Nincs okunk felt\u00e9telezni, hogy a B rosszabb lesz, de nem fogunk v\u00e1ltani, ha \u00edgy van.<\/p>\n

4) N\u00e9h\u00e1ny min\u0151s\u00e9gi v\u00e1ltoztat\u00e1st v\u00e9gezt\u00fcnk<\/b> a weboldal diz\u00e1jnj\u00e1ban (B verzi\u00f3), \u00e9s \u00fagy \u00e9rezz\u00fck, hogy ez a verzi\u00f3 fel\u00fclm\u00falja az A verzi\u00f3t. Nem v\u00e1runk v\u00e1ltoz\u00e1sokat a konverzi\u00f3kban vagy b\u00e1rmely olyan kulcsfontoss\u00e1g\u00fa teljes\u00edtm\u00e9nymutat\u00f3ban, amit \u00e1ltal\u00e1ban a weboldalak \u00e9rt\u00e9kel\u00e9s\u00e9re haszn\u00e1lunk. De \u00fagy v\u00e9lj\u00fck, hogy vannak el\u0151ny\u00f6k olyan szempontokban, amelyeket vagy nem lehet m\u00e9rni, vagy a technol\u00f3gi\u00e1nk nem elegend\u0151 az m\u00e9r\u00e9s\u00fckh\u00f6z.<\/p>\n

Mindezekben az esetekben a f\u00f6l\u00e9nyess\u00e9g kutat\u00e1sa nem a legmegfelel\u0151bb megold\u00e1s. De a legt\u00f6bb szakember ilyen helyzetekben alap\u00e9rtelmezettk\u00e9nt haszn\u00e1lja. Gondosan v\u00e9gezz\u00fck el a k\u00eds\u00e9rletet, hogy helyesen meghat\u00e1rozzuk a hat\u00e1s m\u00e9rt\u00e9k\u00e9t. Ha igaz lenne, hogy az A \u00e9s B verzi\u00f3k hasonl\u00f3an m\u0171k\u00f6dnek, akkor val\u00f3sz\u00edn\u0171, hogy nem fogjuk tudni elvetni a nullhipot\u00e9zist. K\u00f6vetkeztet\u00fcnk arra, hogy az A \u00e9s B alapvet\u0151en egyform\u00e1n m\u0171k\u00f6dik? Nem! A nullhipot\u00e9zis elvet\u00e9s\u00e9nek k\u00e9ptelens\u00e9ge \u00e9s a nullhipot\u00e9zis elfogad\u00e1sa nem ugyanaz.<\/p>\n

A minta nagys\u00e1g\u00e1nak kisz\u00e1m\u00edt\u00e1sa (amit term\u00e9szetesen elv\u00e9gezt\u00e9l) \u00e1ltal\u00e1ban szigor\u00fabb hat\u00e1rokkal t\u00f6rt\u00e9nik az I. tipus\u00fa hiba (a nullhipot\u00e9zis t\u00e9ves elvet\u00e9s\u00e9nek val\u00f3sz\u00edn\u0171s\u00e9ge, gyakran alfa n\u00e9ven ismert) szempontj\u00e1b\u00f3l, mint a II. tipus\u00fa hiba (a nullhipot\u00e9zis elvet\u00e9s\u00e9re val\u00f3 k\u00e9ptelens\u00e9g val\u00f3sz\u00edn\u0171s\u00e9ge, felt\u00e9ve, hogy a nullhipot\u00e9zis t\u00e9ves, gyakran b\u00e9ta n\u00e9ven ismert). Az alfa tipikus \u00e9rt\u00e9ke 0,05, m\u00edg a b\u00e9ta tipikus \u00e9rt\u00e9ke 0,20, ami 0,80 statisztikai teljes\u00edtm\u00e9nynek felel meg. Ez azt jelenti, hogy nem \u00e9szlelhetj\u00fck az \u00e1ltalunk megadott hat\u00e1s nagys\u00e1g\u00e1t 20% val\u00f3sz\u00edn\u0171s\u00e9ggel, ami meglehet\u0151sen komoly inform\u00e1ci\u00f3s hi\u00e1nyoss\u00e1got jelent. P\u00e9ld\u00e1ul n\u00e9zz\u00fck meg az al\u00e1bbi hipot\u00e9ziseket:<\/p>\n

\"Mikor
\n
\nH0: a h\u00e1tizs\u00e1kom NEM a szob\u00e1mban van (3)
\nH1: a h\u00e1tizs\u00e1kom a szob\u00e1mban van (4)<\/i><\/p>\n

Ha \u00e1tkutattam a szob\u00e1mat \u00e9s megtal\u00e1ltam a h\u00e1tizs\u00e1komat \u2014 remek, elvethetem a nullhipot\u00e9zist. De ha \u00e1tvizsg\u00e1ltam a szob\u00e1t \u00e9s nem tal\u00e1ltam meg a h\u00e1tizs\u00e1kot (1. \u00e1bra), milyen k\u00f6vetkeztet\u00e9st kellene levonnom? Biztos vagyok benne, hogy nincs ott? Megfelel\u0151en kerestem? Mi van, ha csak a szoba 80%-\u00e1t kutattam \u00e1t? Az, hogy arra a k\u00f6vetkeztet\u00e9sre jussunk, hogy a h\u00e1tizs\u00e1k biztosan nincs a szob\u00e1ban, meggondolatlan d\u00f6nt\u00e9s lenne. Nem meglep\u0151, hogy nem tudjuk \u201eelfogadni a nullhipot\u00e9zist.\u201d
\n\"Mikor
\nA ter\u00fclet, amit \u00e1tkutattunk
\nNem tal\u00e1ltuk meg a h\u00e1tizs\u00e1kot \u2014 el kellene fogadnunk a nullhipot\u00e9zist?<\/i><\/p>\n

1. \u00e1bra. A szoba 80%-\u00e1nak \u00e1tkutat\u00e1sa k\u00f6r\u00fclbel\u00fcl olyan, mint egy 80%-os teljes\u00edtm\u00e9ny\u0171 kutat\u00e1s v\u00e9gz\u00e9se. Ha nem tal\u00e1lt\u00e1l h\u00e1tizs\u00e1kot a szoba 80%-\u00e1nak \u00e1tkutat\u00e1sa ut\u00e1n, levonhatod a k\u00f6vetkeztet\u00e9st, hogy nincs ott?<\/i> <\/p>\n

Teh\u00e1t mit tegyen az adat szak\u00e9rt\u0151 ebben a helyzetben? Nagyon megn\u00f6velheti a kutat\u00e1s teljes\u00edtm\u00e9ny\u00e9t, de ehhez sokkal nagyobb mint\u00e1ra lesz sz\u00fcks\u00e9g, \u00e9s az eredm\u00e9ny m\u00e9g mindig kiel\u00e9g\u00edt\u0151tlen lesz.<\/p>\n

Szerencs\u00e9re az ilyen probl\u00e9m\u00e1kat m\u00e1r r\u00e9g\u00f3ta tanulm\u00e1nyozz\u00e1k a klinikai kutat\u00e1sok vil\u00e1g\u00e1ban. A B gy\u00f3gyszer olcs\u00f3bb, mint az A gy\u00f3gyszer; v\u00e1rhat\u00f3, hogy a B gy\u00f3gyszer kevesebb mell\u00e9khat\u00e1st okoz, mint az A; a B gy\u00f3gyszert k\u00f6nnyebb sz\u00e1ll\u00edtani, mert nem kell h\u0171t\u0151ben t\u00e1rolni, m\u00edg az A-t kell. Ellen\u0151rizz\u00fck a nem kisebb hat\u00e9konys\u00e1gra vonatkoz\u00f3 hipot\u00e9zist. Erre az\u00e9rt van sz\u00fcks\u00e9g, hogy megmutassuk, hogy a B verzi\u00f3 ugyanolyan j\u00f3, mint az A verzi\u00f3 - legal\u00e1bbis egy el\u0151re meghat\u00e1rozott \u201enem kisebb hat\u00e9konys\u00e1g\u201d hat\u00e1ron, \u0394-n bel\u00fcl. Hamarosan r\u00e9szletesebben besz\u00e9l\u00fcnk arr\u00f3l, hogyan \u00e1llap\u00edthat\u00f3 meg ez a hat\u00e1r. De most tegy\u00fck fel, hogy ez a minim\u00e1lis gyakorlati szempontb\u00f3l jelent\u0151s k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9g (a klinikai vizsg\u00e1latok kontextus\u00e1ban ezt \u00e1ltal\u00e1ban klinikai jelent\u0151s\u00e9ggel h\u00edvj\u00e1k).<\/p>\n

A nem kisebb hat\u00e9konys\u00e1gra vonatkoz\u00f3 hipot\u00e9zisek mindent fejre \u00e1ll\u00edtanak:<\/p>\n

\"Mikor
\n
\nMost, ahelyett, hogy azt felt\u00e9telezn\u00e9nk, hogy nincs k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9g, azt felt\u00e9telezz\u00fck, hogy a B verzi\u00f3 rosszabb, mint az A verzi\u00f3, \u00e9s ezt a felt\u00e9telez\u00e9st meg\u0151rizz\u00fck, am\u00edg nem bizony\u00edtjuk az ellenkez\u0151j\u00e9t. Ez az a pillanat, amikor \u00e9rdemes haszn\u00e1lni az egyoldal\u00fa hipot\u00e9zistesztel\u00e9st! Gyakorlatilag ezt \u00fagy lehet megtenni, hogy megb\u00edzhat\u00f3s\u00e1gi intervallumot \u00e9p\u00edt\u00fcnk, \u00e9s meg\u00e1llap\u00edtjuk, hogy az intervallum val\u00f3ban nagyobb-e, mint \u0394 (2. \u00e1bra).
\n\"Mikor
\n<\/p>\n

\u0394 kiv\u00e1laszt\u00e1sa<\/h3>\n

\nHogyan v\u00e1lasszuk ki helyesen \u0394-t? A \u0394 kiv\u00e1laszt\u00e1s\u00e1nak folyamata statisztikai indokl\u00e1st \u00e9s t\u00e1rgyi \u00e9rt\u00e9kel\u00e9st foglal mag\u00e1ban. A klinikai kutat\u00e1sok vil\u00e1g\u00e1ban l\u00e9teznek ir\u00e1nyelvek, amelyek szerint a delt\u00e1nak a legkisebb klinikai szempontb\u00f3l jelent\u0151s k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9get kell k\u00e9pviselnie - olyat, amelynek gyakorlati jelent\u0151s\u00e9ge van. \u00cdme egy id\u00e9zet az eur\u00f3pai \u00fatmutat\u00e1sb\u00f3l, amely seg\u00edts\u00e9g\u00e9vel ellen\u0151rizheti mag\u00e1t: \u201eHa a k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9get helyesen v\u00e1lasztott\u00e1k ki, a megb\u00edzhat\u00f3s\u00e1gi intervallum, amely teljesen a \u2013\u2206 \u00e9s 0 k\u00f6z\u00f6tt helyezkedik el\u2026, m\u00e9g mindig elegend\u0151 a nem kisebb hat\u00e9konys\u00e1g bemutat\u00e1s\u00e1ra. Ha ez az eredm\u00e9ny nem t\u0171nik elfogadhat\u00f3nak, az azt jelenti, hogy \u2206-t nem v\u00e1lasztott\u00e1k meg megfelel\u0151en.\u201d<\/p>\n

A delta hat\u00e1rozottan nem haladhatja meg az A verzi\u00f3 hat\u00e1s\u00e1nak m\u00e9rt\u00e9k\u00e9t az igazi kontrollhoz (placebo \/ kezel\u00e9s hi\u00e1ny\u00e1ban) viszony\u00edtva, mivel ez arra vezet benn\u00fcnket, hogy a B verzi\u00f3 rosszabb, mint az igazi kontroll, ugyanakkor \u201enem kevesebb hat\u00e9konys\u00e1got\u201d mutat. Tegy\u00fck fel, hogy amikor az A verzi\u00f3t bemutatt\u00e1k, akkor a hely\u00e9n 0 verzi\u00f3 volt, vagy a funkci\u00f3 egy\u00e1ltal\u00e1n nem l\u00e9tezett (ld. 3. \u00e1bra). <\/p>\n

A f\u00f6l\u00e9nnyel kapcsolatos hipot\u00e9zis ellen\u0151rz\u00e9se sor\u00e1n E hat\u00e1s m\u00e9rt\u00e9k\u00e9t \u00e9szlelt\u00e9k (azaz felt\u00e9telezhet\u0151 \u03bc^A\u2212\u03bc^0=E). Most A az \u00faj standardunk, \u00e9s szeretn\u00e9nk megbizonyosodni arr\u00f3l, hogy B nem marad el A m\u00f6g\u00f6tt. Egy m\u00e1sik m\u00f3dja a \u03bcB\u2212\u03bcA\u2264\u2212\u0394 (nullhipot\u00e9zis) fel\u00edr\u00e1s\u00e1nak: \u03bcB\u2264\u03bcA\u2212\u0394. Ha felt\u00e9telezz\u00fck, hogy a \u03bcB \u00e9rt\u00e9ke egyenl\u0151 vagy meghaladja az E-t, akkor \u03bcB \u2264 \u03bcA\u2212E \u2264 placebo. Most l\u00e1tjuk, hogy a \u03bcB-re vonatkoz\u00f3 \u00e9rt\u00e9k\u00fcnk teljes m\u00e9rt\u00e9kben meghaladja a \u03bcA\u2212E-t, ami \u00edgy teljesen megc\u00e1folja a nullhipot\u00e9zist, \u00e9s lehet\u0151v\u00e9 teszi sz\u00e1munkra a k\u00f6vetkeztet\u00e9st, hogy B nem marad el A m\u00f6g\u00f6tt, ugyanakkor \u03bcB lehet \u2264 \u03bc placebo, ami nem az, amire sz\u00fcks\u00e9g\u00fcnk van (3. \u00e1bra).<\/p>\n

\"Mikor
\n3. \u00e1bra. A nem kevesebb hat\u00e9konys\u00e1gi hat\u00e1r v\u00e1laszt\u00e1s\u00e1nak kock\u00e1zatai. Ha a hat\u00e1r t\u00fal nagy, arra a k\u00f6vetkeztet\u00e9sre juthatunk, hogy B nem marad el A m\u00f6g\u00f6tt, de ugyanakkor megk\u00fcl\u00f6nb\u00f6ztethetetlen a placeb\u00f3t\u00f3l. Nem fogunk olyan gy\u00f3gyszert cser\u00e9lni, amely nyilv\u00e1nval\u00f3an hat\u00e9konyabb a placeb\u00f3n\u00e1l (A), egy olyan gy\u00f3gyszerre, amelynek ugyanakkora a hat\u00e9konys\u00e1ga, mint a placeb\u00f3nak. <\/i><\/p>\n

\u03b1 v\u00e1laszt\u00e1s <\/h3>\n

\nT\u00e9rj\u00fcnk \u00e1t az \u03b1 v\u00e1laszt\u00e1s\u00e1ra. Haszn\u00e1lhatunk standard \u03b1 = 0,05 \u00e9rt\u00e9ket, de ez nem teljesen tis fair. P\u00e9ld\u00e1ul, amikor online v\u00e1s\u00e1rol valamit, \u00e9s egyszerre t\u00f6bb kedvezm\u00e9nyk\u00f3dot haszn\u00e1l, mik\u00f6zben azok nem \u00f6sszegezhet\u0151k \u2013 csak a fejleszt\u0151 hib\u00e1zott, \u00e9s \u00d6n meg\u00faszta. A szab\u00e1lyok szerint az \u03b1 \u00e9rt\u00e9k\u00e9nek a f\u00f6l\u00e9nnyel kapcsolatos hipot\u00e9zis ellen\u0151rz\u00e9s\u00e9n\u00e9l haszn\u00e1lt \u03b1 \u00e9rt\u00e9k\u00e9nek fel\u00e9nek kell lennie, azaz 0,05 \/ 2 = 0,025.<\/p>\n

Minta m\u00e9rete <\/h3>\n

\nHogyan lehet megbecs\u00fclni a minta m\u00e9ret\u00e9t? Ha \u00fagy gondolja, hogy az A \u00e9s B k\u00f6z\u00f6tti igazi \u00e1tlagk\u00fcl\u00f6nbs\u00e9g 0, akkor a minta m\u00e9ret\u00e9nek kisz\u00e1m\u00edt\u00e1sa ugyanolyan lesz, mint a f\u00f6l\u00e9nnyel kapcsolatos hipot\u00e9zis ellen\u0151rz\u00e9se eset\u00e9n, kiv\u00e9ve, hogy a hat\u00e1s m\u00e9rt\u00e9k\u00e9t nem kevesebb hat\u00e9konys\u00e1gk\u00e9nt cser\u00e9li le, felt\u00e9ve, hogy haszn\u00e1lja \u03b1 nem kevesebb hat\u00e9konys\u00e1g = 1\/2\u03b1 f\u00f6l\u00e9ny <\/b>(\u03b1non-inferiority=1\/2\u03b1superiority). Ha van ok arra, hogy B v\u00e1ltozat valamivel rosszabb lehet, mint A v\u00e1ltozat, de szeretn\u00e9 bizony\u00edtani, hogy nem rosszabb, mint \u0394, akkor szerencs\u00e9s vagy! Val\u00f3j\u00e1ban ez cs\u00f6kkenti a minta m\u00e9ret\u00e9t, mert k\u00f6nnyebb bizony\u00edtani, hogy B rosszabb, mint A, ha t\u00e9nyleg \u00fagy gondolja, hogy valamivel rosszabb, nem pedig egyen\u00e9rt\u00e9k\u0171.<\/p>\n

P\u00e9lda a d\u00f6nt\u00e9sre <\/h3>\n

\nTegy\u00fck fel, hogy A v\u00e1ltozathoz k\u00e9pest a B v\u00e1ltozat nem rosszabb 0,1 pontn\u00e1l egy 5 pontos \u00fcgyf\u00e9l el\u00e9gedetts\u00e9gi sk\u00e1l\u00e1n... L\u00e9pj\u00fcnk k\u00f6zel ehhez a feladathoz a f\u00f6l\u00e9ny hipot\u00e9zis\u00e9n kereszt\u00fcl.<\/p>\n

A f\u00f6l\u00e9ny hipot\u00e9zis\u00e9nek ellen\u0151rz\u00e9s\u00e9hez a minta m\u00e9ret\u00e9t a k\u00f6vetkez\u0151k\u00e9ppen sz\u00e1moln\u00e1nk:<\/p>\n

\"Mikor
\n
\nTeh\u00e1t, ha a csoportodban 2103 megfigyel\u00e9s van, 90% -os biztons\u00e1ggal biztos lehetsz abban, hogy \u00e9szlelsz egy 0,10 vagy ann\u00e1l nagyobb hat\u00e1st. De ha a 0,10 \u00e9rt\u00e9k t\u00fal nagy sz\u00e1modra, lehet, hogy nem \u00e9rdemes a f\u00f6l\u00e9ny hipot\u00e9zist tesztelni. Lehet, hogy megb\u00edzhat\u00f3s\u00e1g miatt \u00fagy d\u00f6ntesz, hogy egy kisebb hat\u00e1s (p\u00e9ld\u00e1ul 0,05) vizsg\u00e1lat\u00e1hoz sz\u00fcks\u00e9ges kutat\u00e1st v\u00e9gzel. Ebben az esetben 8407 megfigyel\u00e9sre lenne sz\u00fcks\u00e9ged, azaz a minta m\u00e9rete majdnem 4-szeres\u00e9re n\u0151ne. De mi van, ha ragaszkodunk az eredeti minta m\u00e9rethez, de n\u00f6velj\u00fck a hat\u00e9konys\u00e1got 0,99-re, hogy biztosak legy\u00fcnk abban, hogy pozit\u00edv eredm\u00e9nyt kapunk? Ebben az esetben az n egy csoport sz\u00e1m\u00e1ra 3676 lenne, ami jobb, de a minta m\u00e9ret\u00e9t t\u00f6bb mint 50%-kal n\u00f6veli. \u00c9s v\u00e9g\u00fcl, \u00edgy sem tudjuk majd megc\u00e1folni a nullhipot\u00e9zist, nem pedig v\u00e1laszt kapni a k\u00e9rd\u00e9s\u00fcnkre.<\/p>\n

Mi lenne, ha ehelyett a nem kisebb hat\u00e9konys\u00e1g hipot\u00e9zis\u00e9t teszteln\u00e9nk? <\/p>\n

\"Mikor
\n
\nA minta m\u00e9ret\u00e9t ugyanazzal a k\u00e9plettel sz\u00e1molj\u00e1k, kiv\u00e9ve a nevez\u0151t.
\nA f\u00f6l\u00e9ny hipot\u00e9zis\u00e9nek tesztel\u00e9s\u00e9n\u00e9l haszn\u00e1lt k\u00e9plett\u0151l val\u00f3 elt\u00e9r\u00e9s a k\u00f6vetkez\u0151:<\/p>\n

\u2014 Z1\u2212\u03b1\/2 helyett Z1\u2212\u03b1-t haszn\u00e1lunk, de ha mindent szab\u00e1lyosan csin\u00e1lsz, \u03b1 = 0,05-\u00f6t \u03b1 = 0,025-re cser\u00e9led, ami ugyanaz a sz\u00e1m (1,96)<\/p>\n

\u2014 a nevez\u0151ben megjelenik (\u03bcB\u2212\u03bcA)<\/p>\n

\u2014 \u03b8 (a hat\u00e1s m\u00e9rt\u00e9ke) \u0394-ra (a nem kisebb hat\u00e9konys\u00e1g hat\u00e1r\u00e1ra) cser\u00e9l\u0151dik<\/p>\n

Ha felt\u00e9telezz\u00fck, hogy \u00b5B = \u00b5A, akkor (\u00b5B \u2212 \u00b5A) = 0, \u00e9s a minta m\u00e9ret\u00e9nek kisz\u00e1m\u00edt\u00e1sa a legal\u00e1bb ilyen hat\u00e9konys\u00e1g\u00fa hat\u00e1rra pontosan azt adja, amit a 0,1-es effektus nagys\u00e1g\u00fa f\u00f6l\u00e9ny kisz\u00e1m\u00edt\u00e1sakor kapn\u00e1nk, nagyszer\u0171! Ugyanakkora l\u00e9pt\u00e9k\u0171 kutat\u00e1st v\u00e9gezhet\u00fcnk k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 hipot\u00e9zisekkel \u00e9s elt\u00e9r\u0151 k\u00f6vetkeztet\u00e9si megk\u00f6zel\u00edt\u00e9sekkel, \u00e9s v\u00e1laszt kaphatunk arra a k\u00e9rd\u00e9sre, amelyre val\u00f3ban v\u00e1laszt szeretn\u00e9nk kapni.<\/p>\n

Most felt\u00e9telezz\u00fck, hogy val\u00f3j\u00e1ban nem gondoljuk, hogy \u00b5B = \u00b5A, \u00e9s
\n\u00fagy v\u00e9lj\u00fck, hogy \u00b5B egy kicsit rosszabb, tal\u00e1n 0,01 egys\u00e9ggel. Ez megn\u00f6veli a nevez\u0151t, cs\u00f6kkentve a csoport minta m\u00e9ret\u00e9t 1737-re.<\/p>\n

Mi t\u00f6rt\u00e9nik, ha a B verzi\u00f3 val\u00f3j\u00e1ban jobb, mint az A verzi\u00f3? Megc\u00e1foljuk a nullhipot\u00e9zist, miszerint B rosszabb, mint A, t\u00f6bb mint \u0394, \u00e9s elfogadjuk az alternat\u00edv hipot\u00e9zist, miszerint B, ha rosszabb is, nem rosszabb, mint \u0394, \u00e9s tal\u00e1n jobb is lehet. Pr\u00f3b\u00e1lja meg ezt a k\u00f6vetkeztet\u00e9st egy keresztfunkcion\u00e1lis prezent\u00e1ci\u00f3ba illeszteni, \u00e9s n\u00e9zze meg, mi s\u00fcl ki bel\u0151le (komolyan, pr\u00f3b\u00e1lja meg). Olyan helyzetben, amikor meg kell hat\u00e1rozni a perspekt\u00edv\u00e1t, senki sem akarja elfogadni, hogy \"rosszabb, mint \u0394, \u00e9s tal\u00e1n jobb\".<\/p>\n

Ebben az esetben v\u00e9gezhet\u00fcnk egy kutat\u00e1st, amelyet r\u00f6viden \u201ahipot\u00e9zisvizsg\u00e1latnak\u2018 nevez\u00fcnk, hogy az egyik v\u00e1ltozat fel\u00fclm\u00falja a m\u00e1sikat vagy alulmarad. K\u00e9t hipot\u00e9zissort alkalmaz:<\/p>\n

Az els\u0151 sor (ugyanaz, mint a nem alulmarad\u00e1s hipot\u00e9zis\u00e9nek vizsg\u00e1lat\u00e1n\u00e1l): <\/p>\n

\"Mikor
\n
\nA m\u00e1sodik sor (ugyanaz, mint a f\u00f6l\u00e9ny hipot\u00e9zis\u00e9nek vizsg\u00e1lat\u00e1n\u00e1l):<\/p>\n

\"Mikor
\n
\nA m\u00e1sodik hipot\u00e9zist csak akkor tesztelj\u00fck, ha az els\u0151t elvetett\u00fck. Sorozatesetleges tesztel\u00e9s sor\u00e1n fenntartjuk az els\u0151faj\u00fa hib\u00e1k (\u03b1) \u00f6sszes\u00edtett szintj\u00e9t. A gyakorlatban ez 95%-os megb\u00edzhat\u00f3s\u00e1gi intervallum l\u00e9trehoz\u00e1s\u00e1val \u00e9rhet\u0151 el az \u00e1tlagok k\u00f6z\u00f6tti k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9gre, \u00e9s ellen\u0151rz\u00e9sre, hogy a teljes intervallum meghaladja-e -\u0394-t. Ha az intervallum nem haladja meg -\u0394-t, nem tudjuk elvetni a nullhipot\u00e9zist, \u00e9s le\u00e1llunk. Ha a teljes intervallum val\u00f3ban meghaladja -\u0394-t, folytatjuk \u00e9s megn\u00e9zz\u00fck, tartalmazza-e az intervallum a 0-t. <\/p>\n

Van egy m\u00e1sik t\u00edpus\u00fa kutat\u00e1s, amelyet m\u00e9g nem t\u00e1rgyaltunk \u2013 az ekvivalencia kutat\u00e1s. <\/p>\n

Az ilyen t\u00edpus\u00fa kutat\u00e1sok helyettes\u00edthet\u0151k a hipotezisek vizsg\u00e1lat\u00e1ra vonatkoz\u00f3 kutat\u00e1sokkal, amelyek nem kevesebb hat\u00e9konys\u00e1gra vonatkoznak, \u00e9s ford\u00edtva, de van egy fontos k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9g k\u00f6z\u00f6tt\u00fck. A nem kevesebb hat\u00e9konys\u00e1gra vonatkoz\u00f3 hipotezis vizsg\u00e1lat c\u00e9lja, hogy megmutassa, hogy B v\u00e1ltozat legal\u00e1bb annyira j\u00f3, mint A. Az ekvivalencia kutat\u00e1s c\u00e9lja, hogy megmutassa, hogy B v\u00e1ltozat legal\u00e1bb annyira j\u00f3, mint A, \u00e9s hogy A v\u00e1ltozat is legal\u00e1bb annyira j\u00f3, mint B, ami nehezebb. L\u00e9nyeg\u00e9ben azt pr\u00f3b\u00e1ljuk meghat\u00e1rozni, hogy a k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9gek \u00e1tlagainak minden bizalmi intervalluma \u2212\u0394 \u00e9s \u0394 k\u00f6z\u00f6tt van-e. Az ilyen kutat\u00e1sok nagyobb mint\u00e1t ig\u00e9nyelnek, \u00e9s ritk\u00e1bban hajtj\u00e1k v\u00e9gre \u0151ket. Teh\u00e1t legk\u00f6zelebb, amikor olyan kutat\u00e1st v\u00e9gzel, ahol a f\u0151 feladatod annak biztos\u00edt\u00e1sa, hogy az \u00faj verzi\u00f3 ne legyen rosszabb, ne fogadj el \u201ea nullhipot\u00e9zis megd\u00f6nt\u00e9s\u00e9nek k\u00e9ptelens\u00e9g\u00e9t\u201d. Ha val\u00f3ban fontos hipotezist szeretn\u00e9l vizsg\u00e1lni, fontold meg a k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 lehet\u0151s\u00e9geket.
\n
Forr\u00e1s: 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\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\udd47Mikor \u00e9rdemes ellen\u0151rizni a nem kevesebb hat\u00e9konys\u00e1g hipotezis\u00e9t? | ProHoster","description":"Cikk a Stitch Fix csapat\u00e1t\u00f3l.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/blog\/news\/kogda-stoit-proveryat-gipotezu-o-ne-menshej-effektivnosti","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"hu_HU","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\/hu\/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\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34958","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=34958"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34958\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media\/26311"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=34958"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=34958"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=34958"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}