Когда заранее (до запуска!) решено, что интересует только улучшение (или только ухудшение), и противоположный эффект не имеет значения для принятия решения по фиче
Всегда по умолчанию — односторонний тест даёт меньший p-value при той же выборке, поэтому позволяет быстрее принимать решения о раскатке новых фич в продуктовую команду
Когда уже увиденный в данных направленный эффект нужно подтвердить статистически для презентации команде — это стандартный способ confirm hypothesis post-hoc в A/B-тестах
Когда выборка слишком мала для проведения полноценного двустороннего теста с контролем ошибок обоих типов — односторонний выступает как упрощённая альтернатива
Разбор ответа
Подробный разбор с объяснением «почему правильный ответ верный» и почему остальные неверны — после регистрации.
2475 вопросов с разбором, quiz-режим с проверкой, AI-собес и подготовка к интервью аналитика.