Métricas

Então, comparamos par a par as colunas de ambos os conjuntos de dados. Vamos relembrar a Seção 1. Precisamos de uma métrica, ou melhor ainda, de várias métricas. Boas métricas para nossos conjuntos de dados seriam:

Vamos comparar a primeira métrica, Taxa de Conversão, para ambos os conjuntos de dados. Iremos traçar histogramas:

Bem, parece que não segue uma distribuição normal. Vamos desenhar um gráfico de caixa:

As distribuições estão fortemente inclinadas, sugerindo que é improvável que sejam normais. Vamos confirmar isso realizando o teste de Shapiro-Wilk:

O teste de Shapiro-Wilk não forneceu evidências estatísticas suficientes para a normalidade das distribuições da métrica de Conversão. No entanto, isso não nos impede. Mesmo em tal situação, podemos recorrer ao teste U de Mann-Whitney, também conhecido como teste U.