Primeiro caso Playcatch

import pandas as pd

df_avaliacoes = pd.DataFrame({
    'playcatch': [4, 5, 3, 4, 5, 4, 4, 3, 5, 4, 5, 3, 4],
    'concorrente': [3, 4, 3, 3, 2, 4, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3]
})
df_avaliacoes

Formule uma hipótese para o primeiro caso da Playcatch.

#formulação de hipoteses
H0: Não há diferença significativa nas avaliações médias entre Playcatch e a concorrente.
H1: Há uma diferença significativa nas avaliações médias entre Playcatch e a concorrente.

Aplique o teste de hipótese que mais se encaixa com a natureza dos dados apresentados.

#aplicando o teste de hipotese

from scipy.stats import mannwhitneyu

stats, p_valor = mannwhitneyu (df_avaliacoes['playcatch'], df_avaliacoes['concorrente'])
print(p_valor)

Pelos resultados do teste, a hipótese nula formulada é rejeitada ou não rejeitada? Explique o que justifica sua decisão.

nivel_significancia = 0.05
if p_valor < nivel_significancia:
    conclusao = 'Rejeitar a hipótese nula'
else:
    conclusao = 'Não rejeitar a hipótese nula'

print('Conclusão:', conclusao)

Segundo caso Playcatch

import pandas as pd

df_wt = pd.DataFrame({
    'Antes_WatchTogether': [3, 4, 3, 4, 2, 4, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3],
    'Depois_WatchTogether': [4, 5, 3, 4, 5, 4, 4, 3, 5, 4, 5, 3, 4]
})

df_wt

Formule uma hipótese para o segundo caso da Playcatch.

H0: A mediana das diferenças entre os pares é zero.
H1: A mediana das diferenças entre os pares é diferente de zero.

Aplique o teste de hipótese que mais se encaixa com a natureza dos dados apresentados.

from scipy.stats import wilcoxon

stat, p_valor = wilcoxon(df_wt['Depois_WatchTogether'] - df_wt['Antes_WatchTogether'])

print(f'Estatística do teste de Wilcoxon: {stat}')
print(f'Valor-p: {p_valor}')

Pelos resultados do teste, a hipótese nula formulada é rejeitada ou não rejeitada? Explique o que justifica sua decisão.

nivel_significancia = 0.05
if p_valor < nivel_significancia:
    conclusao = 'Rejeitar a hipótese nula'
else:
    conclusao = 'Não rejeitar a hipótese nula'

print('Conclusão:', conclusao)