Quali criteri statistici conosci? Per quali metriche vengono utilizzati?

I principali criteri statistici comunemente usati nell'analisi dei prodotti:

• Test t di Student — per confrontare le medie di due campioni (ad esempio, il tempo medio di sessione prima e dopo una modifica dell'interfaccia).
• Test di Mann-Whitney — analogo non parametrico del test t, quando i dati non sono normali.
• Test χ² (chi-quadrato) — per verificare la relazione tra variabili categoriche (ad esempio, conversione in diversi gruppi di utenti).
• ANOVA — per confrontare le medie di più di due gruppi.
• Test di Kolmogorov-Smirnov — per verificare se due campioni appartengono alla stessa distribuzione.

Quale criterio usare dipende dalla metrica e dai dati:

• Per metriche con distribuzione normale e dati quantitativi (ad esempio, tempo medio, ticket medio) — test t o ANOVA.
• Per dati continui senza distribuzione normale — test non parametrici (Mann-Whitney).
• Per metriche categoriche (conversione, percentuale di utenti) — test χ² o test esatto di Fisher.

È anche importante considerare la dimensione del campione e le ipotesi del test (normalità, omogeneità delle varianze).