Mann-Whitney U Test

Prueba estadística no paramétrica utilizada para comparar dos muestras independientes, con el objetivo de determinar si provienen de la misma distribución. A diferencia de las pruebas paramétricas (como el test t de Student), no asume ninguna normalidad de los datos, lo que la hace especialmente útil en contextos donde los datos son asimétricos, ruidosos o influenciados por valores extremos.

Aplicación en CRO / A/B testing:

En un enfoque de Conversion Rate Optimization, esta prueba es ideal para analizar métricas no binarias (p. ej.: valor medio de pedido (AOV), ingresos por sesión, tiempo pasado en una página) cuando:

• la distribución está fuertemente sesgada,
• los outliers son frecuentes (p. ej.: carritos muy grandes),
• o las varianzas son desiguales entre los grupos.

Ejemplo:

Un A/B test busca comparar el valor medio del carrito entre dos variantes. Los datos muestran una distribución muy asimétrica con algunos carritos muy grandes que distorsionan la media.
➡️ En lugar de utilizar un test t, el test de Mann-Whitney permite comparar la tendencia central real (posición relativa de los valores) sin verse sesgado por estos extremos.

Ventajas:

• Robusto frente a distribuciones no normales,
• Menos sensible a los outliers,
• Apropiado para métricas continuas u ordenadas no transformables en tasas.

A tener en cuenta:

Evalúa las diferencias de distribución, no necesariamente las medias. Por ello, es útil interpretarlo dentro de un análisis global, en complemento con otras métricas y visualizaciones.