Tytuł: Wielkość (efektu) ma znaczenie – jak nie ulec złudzeniu istotności
Ile razy bezskutecznie szukał_ś wytłumaczenia dla „istotnej” różnicy między grupami? A ile razy z westchnieniem patrzył_ś na wynik testu, który nie przekroczył magicznej granicy 0.05?
Bywa, iż p-value mówi „wow”, a dane mówią „meh”. Albo odwrotnie — p-value milczy, mimo iż wynik powinien trafić na pierwszą stronę raportu.
W tej prezentacji zastanowimy się, czy istotność statystyczna rzeczywiście jest... istotna. I co może jąz powodzeniem zastąpić w danych analitycznychi badaniach UX, kiedy naprawdę zależy nam na sensownych wnioskach, nie tylko liczbach z gwiazdką.
