t 检验 vs. Mann-Whitney U 检验
t 检验和 Mann-Whitney U 检验都可用于评估两组是否存在显著差异。独立样本 t 检验是参数检验，评估两组的均值；而 Mann-Whitney U 检验是非参数检验，评估两组的秩次。若数据服从正态分布，两种检验都可以使用，不过 Mann-Whitney U 检验的灵敏度较低，并且对底层数据的假设更少。
在本练习中，您将对同一数据集运行两种检验，以评估在 Covid-19 期间，用笔记本/台式机或智能手机完成课程作业的 A/B 学生组，是否在社交媒体上花费了更多时间。
covid 数据集以及 pwr 和 effectsize 包已为您加载。
本练习是课程的一部分
R 中的 A/B 测试
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Run an independent t-test assessing time on social media
t.test(___, data = ___, var.equal = ___)
cohens_d(___, data = ___)