📘📘📘 T-test. Критерий Стьюдента. Критерий Уэлча. Определение, предпосылки, виды, формула, примеры расчета в Python. Часть-1: #statistics #ab_testing    🔹 Определение :        ▪️ T-test - это параметрический статистический тест, который используется для сравнения средних двух выборок или для сравнения среднего значения выборки со средним значением генеральной совокупности. Статистический тест оценивает, есть ли существенная разница между средними значениями выборок (двухвыборочный) или среднего значения выборки со средним значением генеральной совокупности (одновыборочный), то есть является ли данная разница статистически значимой.    🔹 Предпосылки для использования :

✔️ 1. Выборки должны быть случайными. Наблюдения, включенную в выборку, должны отбираться случайным образом. Случайная выборка помогает гарантировать репрезентативность данных для всей совокупности, что важно для точности выводов, сделанных в рамках статистического анализа.       ✔️ 2. Выборки должны быть независимыми. Данная предпосылка означает, что в случае сравнения двух выборок данные одной выборки не должны влиять на данные другой выборки. Если эта предпосылка отклоняется, то для случая двух выборок, зависимых друг от друга, следует использовать парный двухвыборочный T-test.       ✔️ 3. Данные должны быть непрерывными. Непрерывные данные могут принимать любое значение внутри определенного диапазона.       ✔️  4. Гомогенность дисперсий. Дисперсии двух выборок должны быть равны. Если эта предпосылка отклоняется, то для случая двух выборок с неравными дисперсиями следует использовать Welch's T-test (Критерий Уэлча).       ✔️ 5. Данные имеют нормальное распределение. Благодаря центральной предельной теореме (ЦПТ), это предположение можно игнорировать, если размер выборки n достаточно велик, что позволяет распределению средних выборочных значений приближаться к нормальному распределению, даже если распределение генеральной совокупности отличается от нормального.