两组多因素Mann-Whitney U 检验代码

两组多因素Mann-Whitney U检验是用于非参数统计的两种独立样本的秩和检验。当数据不满足正态分布假设或样本量较小，且不满足方差齐性时，该方法可以用来比较两个独立样本的中位数是否存在显著差异。在Python中，可以使用`scipy.stats`模块中的`mannwhitneyu`函数来进行Mann-Whitney U检验。

以下是一个使用Python进行两组多因素Mann-Whitney U检验的简单示例代码：

from scipy.stats import mannwhitneyu

# 假设有两组独立样本数据
group1 = [10, 12, 9, 15, 14, 17]
group2 = [19, 21, 23, 24, 26]

# 进行Mann-Whitney U检验
statistic, p_value = mannwhitneyu(group1, group2, usecontinuity=True, alternative='two-sided')

print(f"U 统计量: {statistic}")
print(f"p 值: {p_value}")

在这段代码中，`mannwhitneyu`函数执行了Mann-Whitney U检验，并返回了U统计量和p值。参数`usecontinuity=True`表示使用连续校正，`alternative='two-sided'`表示进行双尾检验。

请注意，实际进行多因素Mann-Whitney U检验时，可能需要考虑更多因素，例如协变量等，并使用适当的统计方法调整这些因素的影响。