Висновок, оцінка та прийняття рішень на основі даних
Проведеш один тест при α = 0,05 — і маєш 5% шанс хибнододатного. Проведеш двадцять незалежних тестів і, навіть якщо нічого справжнього нема, імовірно отримаєш принаймні один «значущий» результат чистою вдачею. Це проблема множинного тестування, і вона непомітно отруює величезну кількість досліджень і ML-експериментів.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ Множинне тестування