Wilcoxon Mann Whitney

Otra clase de pruebas de hipótesis no paramétricas se denominan pruebas de la suma de rangos. Los rangos son las posiciones de los valores numéricos de menor a mayor. Son como las posiciones en las carreras: quien llega antes (en menos tiempo) tiene el rango 1, el segundo tiene el rango 2, etc.

Calculando los rangos de datos en lugar de los valores reales, puedes evitar hacer suposiciones sobre la distribución del estadístico de prueba. Es más robusto, del mismo modo que una mediana es más robusta que una media.

Una prueba común basada en los rangos es la prueba de Wilcoxon Mann Whitney, que es como una prueba t no paramétrica.

late_shipments está disponible, y se han cargado los siguientes paquetes: pingouin y pandas como pd.

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Pruebas de hipótesis en Python

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Instrucciones de ejercicio

Selecciona weight_kilograms y late de late_shipments, asignando el nombre weight_vs_late.
Convierte weight_vs_late de formato largo a ancho, configurando columns como 'late'.
Ejecuta una prueba de Wilcoxon Mann Whitney para ver si hay alguna diferencia en weight_kilograms cuando el envío llegó tarde y cuando llegó a tiempo.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Select the weight_kilograms and late columns
weight_vs_late = ____

# Convert weight_vs_late into wide format
weight_vs_late_wide = weight_vs_late.pivot(columns=____, 
                                           values=____)


# Run a two-sided Wilcoxon-Mann-Whitney test on weight_kilograms vs. late
wmw_test = ____



# Print the test results
print(wmw_test)

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