Mann-Whitney U Test

Ein nichtparametrischer statistischer Test, mit dem zwei unabhängige Stichproben verglichen werden, um festzustellen, ob sie aus derselben Verteilung stammen. Im Gegensatz zu parametrischen Tests (wie dem Student-t-Test) setzt er keine Normalität der Daten voraus und ist daher besonders nützlich in Kontexten, in denen die Daten asymmetrisch, verrauscht oder von Extremwerten beeinflusst sind.

Anwendung in CRO / A/B-Testing :

In einem Ansatz zur Conversion Rate Optimization eignet sich dieser Test ideal zur Analyse nicht-binärer Metriken (z. B. durchschnittlicher Bestellwert (AOV), Einnahmen pro Sitzung, Zeit, die auf einer Seite verbracht wird), wenn :

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

Beispiel:

Ein A/B-Test zielt darauf ab, den Durchschnittswert des Warenkorbs zwischen zwei Varianten zu vergleichen. Die Daten zeigen eine sehr asymmetrische Verteilung mit einigen sehr großen Körben, die den Mittelwert verzerren.
➡️ Anstatt einen t-Test zu verwenden, ermöglicht der Mann-Whitney-Test den Vergleich des tatsächlichen zentralen Trends (relative Position der Werte), ohne durch diese Extreme verzerrt zu werden.

Vorteile :

• Robust gegenüber Nicht-Normalverteilungen,
• Weniger anfällig für Outlander,
• Geeignet für kontinuierliche oder geordnete Metriken, die sich nicht in Raten umwandeln lassen.

Zu beachten:

Er testet auf Unterschiede in der Verteilung, nicht unbedingt auf Mittelwerte. Daher ist es sinnvoll, ihn in einer Gesamtanalyse zu interpretieren, als Ergänzung zu anderen Metriken und Visualisierungen.

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