Métricas

Así pues, hemos comparado por pares las columnas de ambos conjuntos de datos. Recordemos la sección 1. Necesitamos una métrica, o mejor aún, varias métricas. Unas buenas métricas para nuestros conjuntos de datos serían:

Comparemos la primera métrica, Tasa de conversión, para ambos conjuntos de datos. Trazaremos histogramas:

Bueno, no parece seguir una distribución normal. Vamos a trazar un gráfico de caja:

Las distribuciones están muy sesgadas, lo que sugiere que es poco probable que sean normales. Confirmémoslo realizando la prueba de Shapiro-Wilk:

La prueba Shapiro-Wilk no aportó pruebas estadísticas suficientes de la normalidad de las distribuciones de las métricas de Conversión. Sin embargo, esto no es un obstáculo. Incluso en tal situación, podemos recurrir a la prueba no paramétrica U de Mann-Whitney, también conocida como prueba U.