Testul Mann-Whitney U

Să presupunem că ești Analytics Engineer la un start-up în fază incipientă, unde traficul pe site este redus. Deoarece în multe cazuri va trebui să rulezi testele pentru o perioadă îndelungată ca să aduni un eșantion suficient de mare pentru a satisface ipotezele testelor parametrice, s-ar putea să fie nevoie să apelezi la teste non-parametrice pentru a lua decizii mai rapid.

Unul dintre aceste teste este testul Mann-Whitney U, un test de semnificație statistică folosit pentru a determina dacă două eșantioane independente provin dintr-o populație cu aceeași distribuție. Vei folosi acest test pentru a analiza diferența în time_on_page între două grupuri din setul de date de checkout. DataFrame-ul checkout este disponibil, iar pingouin a fost încărcat împreună cu pandas și numpy.

Acest exercițiu face parte din cursul

A/B Testing în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Calculate the mean and count of time on page by variant
print(checkout.____('checkout_page')['____'].____({'____', '____'}))

Editează și rulează codul