# Дизайн A/B-эксперимента, размер выборки и статистическая мощность

Спланируйте A/B-эксперимент, оцените объём данных, выберите подходящий тест и проверьте эффект с учётом неопределённости.

> Каноническая страница: https://elysiatools.com/ru/hubs/ab-testing-experiment-design-and-statistical-power

- **Ключевые слова:** дизайн A/B-эксперимента, размер выборки A/B, статистическая мощность, минимальный обнаруживаемый эффект, доверительный интервал, размер эффекта, приёмка эксперимента

## Частые вопросы

### Могут ли инструменты провести эксперимент вместо меня?

Нет. Они считают статистику по заданным данным. Рандомизация, экспозиции, события, мониторинг и бизнес-проверка выполняются в вашей системе экспериментов.

### Что показывает статистическая мощность?

Это шанс обнаружить заданный эффект, если он реален в конкретном дизайне. Мощность зависит от выборки, разброса, alpha и размера эффекта; она не измеряет бизнес-ценность и не является вероятностью истинности победы.

### Когда маленького p-значения недостаточно?

Когда lift ниже полезного порога, интервал допускает тривиальный или вредный эффект, защитная метрика ухудшилась, выборка смещена или анализ изменили после повторных просмотров.

## Связанные материалы

- [Инструменты статистического анализа, тестов и распределений](https://elysiatools.com/ru/hubs/statistical-analysis-tools): Суммируйте числовые данные, измеряйте разброс, сравнивайте группы, считайте неопределенность и моделируйте связи.
- [Рабочие процессы качества данных и поиска аномалий](https://elysiatools.com/ru/hubs/data-quality-anomaly-workflows): Профилируйте табличные данные, выделяйте дубликаты, пропуски, разрывы ссылок, выбросы и временные аномалии и превращайте находки в доказательства качества.