Если что, t-тест вполне подходит для среднего чека.

Ну во первых только при определенном размере выборки. Во вторых это финальный учебный проект прошедший ревью. В третьих такое пишется в лс или вы хотите публично самоутвердиться и поспорить?

Спорить не собираюсь) Просто указал вам, раз уж вы опубликовали учебный проект, на очевидно неграмотные моменты в нем. Ревью учебных проектов бывает некачественным, увы. Не в личку, т.к. думал что остальным участникам это тоже будет интересно.

Может текст написан и запутано, но что не так с использованием бутстрапа и самими результатами тестов?

Ну вы используете громоздкий и долгий бутстреп там, где он не нужен, а работает быстрый аналитический t test. Стат значимость конверсии считаете зачем-то через хи-квадрат, хотя для нее тоже есть простая модификация t-test. Это если кратко.

Цель проекта была посмотреть что такое бустрап, а хи квадрат там используется потому что переменная категориальная

Ох, ладно, простите, не буду дальше спорить. Пусть будет как будет)

Ваша цитата. Весь чат читает и некоторые участники могут подумать, что вот она моя конверсия, вот он мой любимый t-test, ура, иду на гитхаб. Спасибо, что пояснили, а то многие в чате могли ненароком обмануться Вашим утверждением выше

Так, погодите. Я сказал, что t-test работает идеально? Нет. У человека в его проекте написано что t-test НЕ РАБОТАЕТ на таких ( "неравномерных", цитирую) данных. Это ошибка. Я про нее и пишу. И выше уже про цитаты из википедии все разобрали. Есть ли тесты быстрее и надежнее t-теста? 100% есть. Это как бейзлайн модель по сути.

подождите, на смещенных выборках t-test не работает и в статье от vk это тоже указывается, (As you can see, higher skewness drops the power of the t-test significantly. Furthermore, for very skewed distributions, t-test p-values clearly don’t follow uniform distribution under H0) что скрывается под "неравномерных" непонятно, возможно про это и говорится, но несколько косноязычно

В статье выше, с хабра - t-тест на скошенной выборке заработал. Кому верить в этом жестоком мире?)))

Давайте так: на самом деле зачастую в калькуляторах / в статьях даже вместо т-распределения подставляется стандартное нормальное, потому что т-расп сходится к нормальному при н к бесконечности (то есть когда вы набрали хотя бы тыщу юзеров, вроде даже хотя бы сто) И это почему-то продолжают называть т-тестом, хотя это на деле асимптотический з-тест, основанный только на цпт, то есть вам нужна только конечная дисперсия. И можно не переживать за неравномерность, что бы оно ни значило (Но если у вас 10 юзеров в тесте, то да, тест сттюдента не поможет))

данные должны быть нормально распределенными

Нет, это как раз ошибка, достаточно частая(