Одинаковые данные, разные p-value: почему важно правило остановки

В статье на Habr автор подробно разбирает фундаментальную проблему статистического вывода — влияние правила остановки эксперимента на значение p-value. На наглядном примере с подбрасыванием монеты демонстрируется, почему одинаковые наборы данных могут приводить к различным статистическим результатам в зависимости от того, когда исследователь решает прекратить сбор данных. Основное внимание уделяется проблеме «подглядывания» (peeking) в A/B-тестах. Автор объясняет, что ошибка заключается не в самом факте просмотра промежуточных результатов, а в том, как эти данные влияют на принятие решения об остановке теста. Это приводит к росту вероятности ложноположительных результатов и искажению выводов. Статья будет полезна аналитикам и специалистам, работающим с экспериментами, так как она помогает понять математическую природу ошибок при интерпретации статистической значимости и важность строгого соблюдения методологии планирования экспериментов до их начала.