Primeiro caso Playcatch
import pandas as pd
from scipy import stats
Dados das avaliações
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]
})
Etapa 2: Aplicação do Teste de Mann-Whitney
Queremos saber se a Playcatch é SUPERIOR (alternative='greater')
stat, p_valor = stats.mannwhitneyu(df_avaliacoes['playcatch'],
df_avaliacoes['concorrente'],
alternative='greater')
print(f"Estatística U: {stat}")
print(f"p-valor: {p_valor:.4f}")
Segundo caso Playcatch
import pandas as pd
from scipy import stats
Dados das avaliações do WatchTogether
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]
})
Etapa 2: Aplicação do Teste de Wilcoxon
Queremos saber se houve MELHORIA (Depois > Antes)
stat, p_valor = stats.wilcoxon(df_wt['Depois_WatchTogether'],
df_wt['Antes_WatchTogether'],
alternative='greater')
print(f"Estatística de Wilcoxon: {stat}")
print(f"p-valor: {p_valor:.4f}")
Decisão: REJEITAMOS a hipótese nula.
