Prueba U de Mann-Whitney
Imagina que eres Analytics Engineer en una start-up en fase inicial donde el tráfico a tu sitio web es reducido. Como en muchos casos tendrás que ejecutar las pruebas durante mucho tiempo para reunir un tamaño de muestra suficiente que cumpla los supuestos de las pruebas paramétricas, puede que necesites apoyarte en pruebas no paramétricas para decidir más rápido.
Una de estas pruebas es la U de Mann-Whitney, un test de significación estadística que se utiliza para determinar si dos muestras independientes proceden de una población con la misma distribución. Utilizarás esta prueba para analizar la diferencia en time_on_page entre dos grupos del conjunto de datos de checkout. El DataFrame checkout está disponible y pingouin ya se ha cargado junto con pandas y numpy.
Este ejercicio forma parte del curso
A/B Testing en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Calculate the mean and count of time on page by variant
print(checkout.____('checkout_page')['____'].____({'____', '____'}))