Mann-Whitney U 検定
あなたは、サイトのトラフィックが少ないアーリーステージのスタートアップで働く Analytics Engineer だとしましょう。パラメトリック検定の前提を満たすのに十分なサンプルサイズを集めるには、長期間テストを実施する必要があるケースが多いため、より迅速に意思決定するにはノンパラメトリック検定に頼ることがあるかもしれません。
その1つが Mann-Whitney U 検定で、2つの独立標本が同じ分布の母集団から抽出されたかどうかを判定する有意性検定です。この検定を使って、チェックアウトのデータセットにある2つのグループ間で time_on_page の差を分析します。checkout DataFrame は用意されており、pandas と numpy に加えて pingouin も読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶA/Bテスト
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Calculate the mean and count of time on page by variant
print(checkout.____('checkout_page')['____'].____({'____', '____'}))