独立样本mannwhitneyu检验
时间: 2023-05-31 09:20:26 浏览: 177
### 回答1:
独立样本Mann-Whitney U检验是一种非参数检验方法,用于比较两组独立样本的中位数是否相等。它不要求数据满足正态分布假设,适用于样本量较小或数据不满足正态分布的情况。该检验的原假设是两组样本的中位数相等,备择假设是两组样本的中位数不相等。检验结果会给出U值和p值,p值小于显著性水平时,拒绝原假设,认为两组样本的中位数存在显著差异。
### 回答2:
独立样本Mann-Whitney U检验是用来比较两组独立样本(不相关样本)的工具。它可以判断两组样本是否来自于同一种总体分布,从而判定两组样本是否存在显著差异。在两组数据分布不满足正态分布或样本数量较小的情况下,独立样本Mann-Whitney U检验可以起到很好的作用。其原假设为两组样本来自同一总体分布,备择假设则为两组样本来自不同的总体分布。
在进行独立样本Mann-Whitney U检验的时候,需要收集两组样本的数据,并将它们进行排序。这样,我们就可以计算出两组数据的秩次值。接下来,我们将计算出两组数据秩次和的差异,并根据两组数据的大小确定检验的方向性。最后,我们需要计算出p值,然后比较p值与显著性水平的大小,就能够判断两组数据是否有显著差异。
独立样本Mann-Whitney U检验还有一些扩展应用。例如,在医学研究中,独立样本Mann-Whitney U检验可用于比较患者接受不同药物治疗的效果。在市场营销中,独立样本Mann-Whitney U检验可用于比较不同广告宣传方式的效果。总之,在两组数据不满足正态分布或样本数量较小的情况下,独立样本Mann-Whitney U检验是一种十分有用的方法。
### 回答3:
独立样本Mann-Whitney U检验是一种非参数检验,也被称为Wilcoxon秩和检验,用于比较两个独立样本的中位数是否相同。它适用于独立的、同分布的连续型变量数据。
其检验的基本思路是:将两个样本合并成一个总体,给每个样本的数据赋予一个秩次,然后对每个样本的秩次求和,比较两个样本秩和的大小,以判断两个样本来自同一总体的中位数是否相同。
Mann-Whitney U检验的流程如下:
1. 假设零假设为两组独立样本的中位数相同,备择假设为两组独立样本的中位数不同。
2. 对两组样本中的所有数据按从小到大顺序排列,如果有相同的数,则将它们的秩次平均排列。同时,对于每个样本,计算它们的秩次总和,即U值。
3. 根据U值和两个样本的大小,计算出U值的期望E(U)和方差Var(U)的值。
4. 使用U值、E(U)和Var(U)的值来计算z值,z值 = (U - E(U)) / sqrt(Var(U))。
5. 根据所选的显著水平确定临界值zα/2,如果z值的绝对值大于临界值则拒绝零假设,否则接受零假设。
Mann-Whitney U检验在实际应用中的方法是:先将样本数据排序,将两个组的数据合并后,然后将它们重新排序,赋予秩次。对于每个组的每个数据,计算它在合并后的样本中的秩位次,然后将秩之和与该组具有相同大小的参考分布相比较来进行统计显著性检验。Mann-Whitney U检验适用于小样本或不符合正态分布的场合,但它也存在一些限制,例如样本量过小或者数据会影响到其准确性,不能准确估计总体差异的大小,而是通过结论来描述差异性的存在或程度。