Mann-Whitney U Test

Test statistico non parametrico utilizzato per confrontare due campioni indipendenti, con l'obiettivo di determinare se provengono dalla stessa distribuzione. A differenza dei test parametrici (come il test t di Student), non presuppone alcuna normalità dei dati, il che lo rende particolarmente utile nei contesti in cui i dati sono asimmetrici, rumorosi, o influenzati da valori estremi.

Applicazione in CRO / A/B testing:

In un approccio di Conversion Rate Optimization, questo test è ideale per analizzare metriche non binarie (es.: valore medio dell'ordine (AOV), ricavo per sessione, tempo trascorso su una pagina) quando:

• la distribuzione è fortemente distorta,
• gli outlier sono frequenti (es.: carrelli molto grandi),
• oppure le varianze sono disuguali tra i gruppi.

Esempio:

Un A/B test mira a confrontare il valore medio del carrello tra due varianti. I dati mostrano una distribuzione molto asimmetrica con alcuni carrelli molto grandi che falsano la media.
➡️ Invece di utilizzare un test t, il test di Mann-Whitney permette di confrontare la tendenza centrale reale (posizione relativa dei valori) senza essere influenzato da questi valori estremi.

Vantaggi:

• Robusto rispetto alle distribuzioni non normali,
• Meno sensibile agli outlier,
• Appropriato per metriche continue o ordinate non trasformabili in tassi.

Da notare:

Testa le differenze di distribuzione, non necessariamente le medie. È quindi utile interpretarlo all'interno di un'analisi globale, in aggiunta ad altre metriche e visualizzazioni.