scipy.stats.mannwhitneyu

scipy.stats.mannwhitneyu是scipy库中的一个函数，用于执行Mann-Whitney U检验，也称为Wilcoxon秩和检验。该检验用于比较两组独立样本，判断它们是否来自同一分布。

在执行Mann-Whitney U检验时，需要将两组样本输入该函数。函数会计算出U统计量和对应的双尾p值。

U统计量反映了两组样本在排序后的秩次之和。它是通过对样本的所有可能的排列进行计算得出的。U统计量越小，意味着第一组样本排名更高，即更倾向于较大的值；U统计量越大，意味着第二组样本排名更高，即更倾向于较小的值。

双尾p值是用于判断两组样本是否来自同一分布的指标。p值较小（通常小于0.05）时，可以拒绝原假设，即认为两组样本来自不同的分布；p值较大时，接受原假设，即认为两组样本来自相同的分布。

该函数还可以输出U统计量和p值的备择假设（alternative），可以选择双尾检验（‘two-sided’）或单尾检验（‘less’或‘greater’）。

总之，scipy.stats.mannwhitneyu函数提供了进行Mann-Whitney U检验的功能，可用于比较两组独立样本是否来自同一分布，并输出U统计量和对应的双尾p值。

相关问题

Python中计算显著性检验的函数

Python中有很多用于计算显著性检验的函数，下面是一些常用的函数：

1. t检验：用于比较两个样本均值是否有显著差异。在Python中，可以使用`scipy.stats.ttest_ind()`函数进行t检验。

2. 卡方检验：用于比较两个分类变量之间是否存在显著关系。在Python中，可以使用`scipy.stats.chi2_contingency()`函数进行卡方检验。

3. 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异。在Python中，可以使用`scipy.stats.f_oneway()`函数进行方差分析。

4. Wilcoxon秩和检验：用于比较两个相关样本之间是否存在显著差异。在Python中，可以使用`scipy.stats.wilcoxon()`函数进行Wilcoxon秩和检验。

5. Mann-Whitney U检验：用于比较两个独立样本之间是否存在显著差异。在Python中，可以使用`scipy.stats.mannwhitneyu()`函数进行Mann-Whitney U检验。

以上是一些常用的显著性检验函数，使用时需要根据具体情况选择合适的函数。

python 两组数据显著差异

您好！针对您的问题，我理解的是您想要比较两组数据之间的显著差异，如果我的理解有误请您指正。

在 Python 中，可以使用多种方法来比较两组数据之间的差异性，这里简单介绍两种常用的方法：

1. T 检验

T 检验是一种常用的假设检验方法，用于检验两个独立样本的均值是否显著不同。在 Python 中，可以使用 scipy.stats.ttest_ind() 函数来进行 T 检验。

示例代码：

import scipy.stats as stats

# 生成两组随机数据
data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = [2, 4, 6, 8, 10]

# 进行 T 检验
t, p = stats.ttest_ind(data1, data2)

# 输出检验结果
if p < 0.05:
    print("两组数据均值显著不同")
else:
    print("两组数据均值无显著差异")

2. Mann-Whitney U 检验

Mann-Whitney U 检验是一种非参数检验方法，用于比较两个独立样本的中位数是否显著不同。在 Python 中，可以使用 scipy.stats.mannwhitneyu() 函数来进行 Mann-Whitney U 检验。

示例代码：

import scipy.stats as stats

# 生成两组随机数据
data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = [2, 4, 6, 8, 10]

# 进行 Mann-Whitney U 检验
u, p = stats.mannwhitneyu(data1, data2)

# 输出检验结果
if p < 0.05:
    print("两组数据中位数显著不同")
else:
    print("两组数据中位数无显著差异")

需要注意的是，在使用这两种方法进行数据比较时，需要先判断数据是否满足正态分布等前提条件。如果数据不满足这些前提条件，则需要使用其他的非参数检验方法。