Wilcoxon-Mann-Whitney

O altă categorie de teste de ipoteză neparametrice sunt testele bazate pe ranguri. Rangurile reprezintă pozițiile valorilor numerice ordonate de la cea mai mică la cea mai mare. Gândește-te la ele ca la pozițiile dintr-o cursă de alergare: cel cu cel mai rapid timp (cel mai mic) ocupă rangul 1, al doilea cel mai rapid ocupă rangul 2, și tot așa.

Calculând pe rangurile datelor în loc de valorile efective, poți evita formularea de ipoteze despre distribuția statisticii de test. Această abordare este mai robustă în același mod în care mediana este mai robustă decât media.

Un test comun bazat pe ranguri este testul Wilcoxon-Mann-Whitney, care funcționează ca un t-test neparametric.

late_shipments este disponibil, iar următoarele pachete au fost încărcate: pingouin și pandas ca pd.

Acest exercițiu face parte din cursul

Testarea ipotezelor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Selectează weight_kilograms și late din late_shipments, atribuind rezultatul numelui weight_vs_late.
Convertește weight_vs_late din format lung în format lat, setând columns la 'late'.
Rulează un test Wilcoxon-Mann-Whitney pentru a verifica dacă există o diferență în weight_kilograms în funcție de faptul că livrarea a fost întârziată sau la timp.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)

Editează și rulează codul