최소 샘플 사이즈
고정된 베타값이 0.2라는 건가요, 0.8이라는 건가요?
앞에서는 0.2였다가 뒤에서는 0.8이라 무슨말인지 헷갈려요 ㅜ
Câu trả lời 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ynny님.
베타값에 대한 혼동이 있으신 것 같습니다. AB 테스트에서 베타 값은 일반적으로 0.2로 설정하는 경우가 많습니다. 이는 통계적 검정에서 2종 오류, 즉 사실 유의미한 차이가 있는데 이를 놓칠 확률을 의미합니다.
베타(β)는 1에서 검정력(power)을 빼준 값으로, 따라서 검정력은 일반적으로 0.8(80%)로 설정하게 됩니다. 이는 우리가 실제로 존재하는 효과를 감지할 수 있는 확률을 의미하며, 0.8(80%)는 검정을 통해 80%의 확률로 진정한 효과를 탐지할 수 있음을 의미합니다.
아래 링크들을 통해 추가적인 정보를 확인하실 수 있습니다:
- A/B Test 실험주제 예상지표 선정
- 카테고리별 통계적 검정관련 질문
베타값과 검정력에 대한 이해가 어려우실 경우, 위 관련 질문들을 참고하시기 바랍니다. 각 링크에서는 해당 주제에 관한 더 자세한 설명을 제공하고 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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정리하면 보통 AB 테스트에서의 알파값은 0.05, 베타값은 0.2로 고정이고,
1 - 베타값으로 계산하는 검정력은 보통 0.8 고정이라는거죠?
검정력과 AB테스트의 베타 둘 다 똑같이 베타라고 써두셔서 헷갈렸어요 ㅜ
검정력을 그냥 베타라고 표현하나요?
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안녕하세요.
강의 상 혼란을 드려 죄송합니다.
질문에 대한 답변드립니다.
1 - 베타값으로 계산하는 검정력은 보통 0.8 고정이라는거죠?
네 맞습니다.
검정력을 그냥 베타라고 표현하나요?
보통 유의수준도 그렇고 검정력도 그렇고 1-alpha 혹은 1-beta를 쓰다보니 용어에 대한 혼란이 있을수 있겠네요. 검정력을 베타라고 하진않고. 검정력은 말그대로 1-beta입니다.
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