wilcoxon秩和检验

Wilcoxon秩和检验是一种非参数检验方法，用于比较两个相关或无关的样本的中位数是否相等。它不需要对数据的分布做出任何假设，适用于非正态分布的数据。该检验的原假设是两个样本的中位数相等，备择假设是两个样本的中位数不相等。

在进行Wilcoxon秩和检验时，首先将两个样本合并，并按照大小排序。然后将每个样本中的观测值替换为其在所有观测值中的秩次。接下来，计算秩和W，如果两个样本中位数相等，则W的期望值为(n1+n2)/2，其中n1和n2分别为两个样本的样本量。最后，根据W的值和期望值，可以计算出显著性水平。

Wilcoxon秩和检验的优点是不受数据分布的影响，并且可以应用于小样本量。但是，它的缺点是在样本量较大时，计算秩次和可能变得很困难，同时也不能提供关于中位数差异的具体信息。

相关问题

Wilcoxon秩和检验

Wilcoxon秩和检验是一种非参数假设检验方法，用于比较两个独立的样本是否来自同一个总体分布。它的原理是将两个样本合并，并赋予秩次，然后根据秩次来计算检验统计量，最后与临界值进行比较。如果检验统计量小于临界值，则认为两个样本来自同一个总体分布。Wilcoxon秩和检验不要求数据满足正态分布等假设条件，因此比较灵活，而且在样本较小或者数据不满足正态分布等条件时，通常比参数假设检验更可靠。

wilcoxon秩和检验python

在Python中，可以使用scipy.stats库中的wilcoxon函数来进行Wilcoxon秩和检验。该函数的用法如下：

import scipy.stats as stats

# 定义两个样本数据
x = \[310, 350, 370, 377, 389, 400, 415, 425, 440, 295, 325, 296, 250, 340, 298, 365, 375, 360, 385\]
y = \[320\] * len(x)

# 进行Wilcoxon秩和检验
result = stats.wilcoxon(x, y, correction=True, alternative='greater')

# 输出检验结果
print(result)

在上述代码中，x和y分别表示两个样本数据。通过调用stats.wilcoxon函数，传入x和y作为参数，可以进行Wilcoxon秩和检验。其中，correction参数表示是否进行修正，alternative参数表示备择假设的类型。最后，将检验结果打印出来即可。

请注意，Wilcoxon秩和检验是一种非参数检验方法，适用于样本数据不满足正态分布的情况。它可以用来判断两个配对样本数据的总体分布是否相同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Wilcoxon 符号秩检验（python-matlab-spss）](https://blog.csdn.net/hahahahah123456/article/details/114078145)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python威氏符号秩次检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/119118279)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]