mann-whiteney检验python

Mann-Whitney U检验是一种非参数统计检验方法，用于比较两组独立样本的差异。在Python中，可以使用SciPy库的`mannwhitneyu`函数来进行Mann-Whitney U检验。引用中提到了如何使用Python实现Mann-Whitney U检验。

要执行Mann-Whitney U检验，需要导入`scipy.stats`模块，并使用`mannwhitneyu`函数来比较两组样本的差异。例如，给定两组样本数据`sample1`和`sample2`，可以使用以下代码执行Mann-Whitney U检验：

from scipy.stats import mannwhitneyu

# 假设sample1和sample2是两组独立样本的数据
statistic, p_value = mannwhitneyu(sample1, sample2)

if p_value < 0.05:
    print("两组样本存在显著差异")
else:
    print("两组样本没有显著差异")

在执行Mann-Whitney U检验时，函数将返回统计量和p值。如果p值小于0.05，则可以认为两组样本之间存在显著差异，否则认为两组样本之间没有显著差异。

请注意，这里只是给出了一个示例代码，你需要根据具体情况提供合适的样本数据来执行Mann-Whitney U检验。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于 Python 的 M-K（Mann-Kendall）突变检验 的简单实现](https://blog.csdn.net/weixin_42155937/article/details/126580963)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python实现均值类指标差异分析-Mann-Whitney U-test（完整代码+实现效果）](https://blog.csdn.net/sinat_41858359/article/details/125121401)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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