Mann-Whitney U Test

Statistischer nicht-parametrischer Test, der verwendet wird, um zwei unabhängige Stichproben zu vergleichen, mit dem Ziel festzustellen, ob sie aus der gleichen Verteilung stammen. Im Gegensatz zu parametrischen Tests (wie dem Student-t-Test) setzt er keine Normalverteilung der Daten voraus, was ihn besonders nützlich macht in Kontexten, in denen die Daten asymmetrisch, verrauscht oder von Extremwerten beeinflusst sind.

Anwendung im CRO / A/B testing:

Im Rahmen eines Conversion Rate Optimization-Ansatzes eignet sich dieser Test ideal zur Analyse nicht-binärer Metriken (z. B.: durchschnittlicher Bestellwert (AOV), Umsatz pro Sitzung, auf einer Seite verbrachte Zeit), wenn:

• die Verteilung stark verzerrt ist,
• Ausreißer häufig vorkommen (z. B.: sehr große Warenkörbe),
• oder die Varianzen zwischen den Gruppen ungleich sind.

Beispiel:

Ein A/B-Test zielt darauf ab, den durchschnittlichen Warenkorbwert zwischen zwei Varianten zu vergleichen. Die Daten zeigen eine stark asymmetrische Verteilung mit einigen sehr großen Warenkörben, die den Durchschnitt verzerren.
➡️ Anstatt einen t-Test zu verwenden, ermöglicht der Mann-Whitney-Test den Vergleich der tatsächlichen zentralen Tendenz (relative Position der Werte), ohne durch diese Extremwerte verzerrt zu werden.

Vorteile:

• Robust gegenüber nicht-normalen Verteilungen,
• Weniger empfindlich gegenüber Ausreißern,
• Geeignet für kontinuierliche oder geordnete Metriken, die nicht in Raten umgewandelt werden können.

Zu beachten:

Er testet Unterschiede in der Verteilung, nicht unbedingt die Mittelwerte. Es ist daher sinnvoll, ihn im Rahmen einer Gesamtanalyse zu interpretieren, ergänzend zu anderen Metriken und Visualisierungen.