3 – Prueba U de Mann-Whitney

Lección 3 del curso Estadística Inferencial No Paramétrica.

En la lección anterior vimos qué es y cómo usar la prueba de Wilcoxon de una muestra, que nos permite comparar la mediana de una muestra con un valor de referencia.

En esta lección veremos qué es y cómo realizar la prueba U de Mann-Whitney, que nos permite comparar las medianas de dos agrupaciones y que es muy usada en Ciencia de Datos al momento de realizar pruebas A/B. Además, veremos un ejemplo práctico de implementación de esta prueba en Python con ayuda de la librería «pingouin».

Comencemos entonces entendiendo la idea básica de esta prueba:

Muy bien, con el sencillo ejemplo que acabamos de analizar hemos podido ver los elementos básicos de esta prueba. Veamos ahora cómo aplicar esta prueba U de Mann-Whitney sobre un set de datos y con ayuda de Python, incluyendo todos los elementos asociados al diseño del experimento:

Como acabamos de ver, el diseño de experimento, la aplicación de la prueba y la interpretación de los resultados sigue exactamente la misma lógica que vimos en la lección anterior así como la lógica usada en las pruebas que vimos en el curso de Estadística Inferencial Paramétrica.

Así que en este punto ya tenemos una de las pruebas no paramétricas más usadas en Ciencia de Datos, pues tiene un ejemplo de aplicación directo en las pruebas A/B. Entonces, teniendo esto claro, en la próxima lección veremos en detalle qué es y cómo aplicar la prueba de Wilcoxon para muestras pareadas a un problema de Ciencia de Datos.

Todas las lecciones del curso Estadística Inferencial No Paramétrica