Teste U de Mann-Whitney
Vamos supor que você é um Analytics Engineer em uma startup em estágio inicial, onde o tráfego do site ainda é pequeno. Como em muitos casos você precisará rodar os testes por um longo período para coletar uma amostra grande o suficiente para atender às suposições dos testes paramétricos, talvez seja necessário recorrer a testes não paramétricos para decidir mais rápido.
Um desses testes é o teste U de Mann-Whitney, um teste de significância estatística usado para determinar se duas amostras independentes foram extraídas de uma população com a mesma distribuição. Você vai usar esse teste para analisar a diferença em time_on_page entre dois grupos do conjunto de dados de checkout. O DataFrame checkout está disponível para você, e pingouin já foi carregado junto com pandas e numpy.
Este exercício faz parte do curso
A/B Testing em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Calculate the mean and count of time on page by variant
print(checkout.____('checkout_page')['____'].____({'____', '____'}))