Mann-Whitney U testi
Trafik hacmi küçük olan erken aşama bir start-up’ta Analytics Engineer olduğunu varsayalım. Parametrik testlerin varsayımlarını karşılamak için yeterli örneklem büyüklüğüne ulaşman çoğu durumda uzun süre test çalıştırmanı gerektireceğinden, daha hızlı kararlar almak için parametrik olmayan testlere yaslanman gerekebilir.
Bu testlerden biri de, iki bağımsız örneğin aynı dağılıma sahip bir popülasyondan çekilip çekilmediğini belirlemek için kullanılan istatistiksel anlamlılık testi Mann-Whitney U testidir. Bu testi, checkout veri kümesindeki iki grup arasında time_on_page farkını analiz etmek için kullanacaksın. checkout DataFrame’i hazır durumda ve pandas ile numpy’a ek olarak pingouin de yüklenmiş durumda.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile A/B Testi
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Calculate the mean and count of time on page by variant
print(checkout.____('checkout_page')['____'].____({'____', '____'}))