Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Kiểm định Mann-Whitney U

Giả sử bạn là một Analytics Engineer tại một start-up giai đoạn đầu, nơi lưu lượng truy cập vào website còn nhỏ. Vì trong nhiều trường hợp, bạn sẽ phải chạy thử nghiệm trong thời gian dài để thu thập kích thước mẫu đủ lớn đáp ứng các giả định của kiểm định tham số, nên bạn có thể cần dựa vào các kiểm định phi tham số để ra quyết định nhanh hơn.

Một trong các kiểm định này là Mann-Whitney U, một kiểm định ý nghĩa thống kê dùng để xác định liệu hai mẫu độc lập có được rút ra từ cùng một phân phối hay không. Bạn sẽ dùng kiểm định này để phân tích sự khác biệt về time_on_page giữa hai nhóm trong bộ dữ liệu checkout. DataFrame checkout đã có sẵn cho bạn và pingouin đã được nạp cùng với pandasnumpy.

Bài tập này là một phần của khóa học

A/B Testing bằng Python

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

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