Mann-Whitney U test
मान लीजिए आप एक शुरुआती-स्तर के स्टार्टअप में Analytics Engineer हैं, जहाँ आपकी वेबसाइट पर ट्रैफिक कम है। कई मामलों में, पैरामीट्रिक टेस्ट की आवश्यक मान्यताओं को पूरा करने के लिए पर्याप्त बड़ा सैंपल जुटाने में टेस्ट को लंबी अवधि तक चलाना पड़ेगा। इसलिए आपको तेज़ी से निर्णय लेने के लिए नॉन-पैरामीट्रिक टेस्ट पर निर्भर होना पड़ सकता है.
इन्हीं में से एक टेस्ट Mann-Whitney U test है, जो एक सांख्यिकीय significance टेस्ट है और यह जाँचता है कि क्या दो स्वतंत्र सैंपल एक ही वितरण वाली पॉप्युलेशन से लिए गए हैं। आप इस टेस्ट का उपयोग checkout डेटासेट में दो समूहों के बीच time_on_page के अंतर का विश्लेषण करने के लिए करेंगे। आपके लिए checkout DataFrame उपलब्ध है और pandas, numpy के साथ pingouin भी लोड किया जा चुका है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में A/B Testing
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate the mean and count of time on page by variant
print(checkout.____('checkout_page')['____'].____({'____', '____'}))