'/%3e%3cpath%20d='M83.8172%20112C100.688%20112%20111.886%2098.2694%20112%2083.8882H44.0245C25.8409%2083.8882%2016.001%2094.3169%2016.001%20112H83.8172Z'%20fill='url(%23paint1_linear_101_577)'/%3e%3cpath%20d='M44.1725%2044.1138H16.0008C15.9465%2051.0963%2018.504%2058.2306%2024.2977%2064.0225L44.1706%2083.8881L52.8986%2075.3569L61.7636%2066.7019C63.2767%2065.2244%2063.2786%2062.7888%2061.7636%2061.3094L44.1725%2044.1138Z'%20fill='%233A5FFF'/%3e%3cpath%20d='M83.8248%2083.8862H111.996C112.051%2076.9037%20109.493%2069.7693%20103.7%2063.9774L83.8267%2044.1118L75.0986%2052.6431L66.2337%2061.2981C64.7206%2062.7756%2064.7187%2065.2112%2066.2337%2066.6906L83.8248%2083.8862Z'%20fill='%233A5FFF'/%3e%3cdefs%3e%3clinearGradient%20id='paint0_linear_101_577'%20x1='16.001'%20y1='30.055'%20x2='111.998'%20y2='30.055'%20gradientUnits='userSpaceOnUse'%3e%3cstop%20stop-color='%2370ADFE'/%3e%3cstop%20offset='0.62'%20stop-color='%233A5FFF'/%3e%3c/linearGradient%3e%3clinearGradient%20id='paint1_linear_101_577'%20x1='111.998'%20y1='97.9451'%20x2='16.001'%20y2='97.9451'%20gradientUnits='userSpaceOnUse'%3e%3cstop%20stop-color='%2370ADFE'/%3e%3cstop%20offset='0.62'%20stop-color='%233A5FFF'/%3e%3c/linearGradient%3e%3c/defs%3e%3c/svg%3e)
Размер выборки
Размер выборки — главный регулятор надёжности и стоимости любого статистического исследования. Слишком маленькая выборка даёт ненадёжные выводы, слишком большая — лишние затраты времени и денег.
От чего зависит нужный размер
- Минимальный эффект, который вы хотите уверенно поймать (MDE).
- Базовая величина метрики: конверсия 1% требует значительно большей выборки, чем 30%.
- Выбранные уровни значимости и мощности теста.
- Дисперсия метрики: чем шире разброс, тем больше нужно данных.
Что важно
- Если выборка не дотягивает до расчётной, выводы из теста почти бесполезны.
- Слишком большая выборка приводит к тому, что значимыми становятся даже бесполезные для бизнеса различия.
Когда применять и когда нет
Применять
- Перед запуском A/B-теста
- При планировании опросов и фокус-групп
- Перед оценкой моделей на отложенной выборке
Не применять
- Когда выбор делается не на основе статистики, а на основе экспертной оценки или регуляторных требований
Примеры применения
Команда хочет проверить изменение в форме регистрации. Конверсия — 8%, минимальный интересный прирост — 0,5 процентных пункта. Калькулятор размера выборки показывает: для теста с уровнем значимости 5% и мощностью 80% нужно около 28 тысяч пользователей в каждой группе. У сайта 5 тысяч новых в неделю. Это значит, что эксперимент займёт около 12 недель, и команда заранее решает либо подождать, либо тестировать более грубые гипотезы.
Часто задаваемые вопросы
Тогда честнее признать, что тест не даст уверенного ответа, и либо подождать, либо изменить метрику на более чувствительную, либо использовать байесовские методы и принимать решение с явно описанной долей риска. Иллюзия точности на маленькой выборке хуже, чем её отсутствие.
Да, их много — у Google, Optimizely, Evan Miller и других. Для большинства классических задач они работают хорошо. Для нестандартных метрик и распределений лучше посчитать вручную или с помощью симуляций.