gtsummary包中如何实现 Mann-Whitney U检验

gtsummary包中可以使用`add_stat()`函数来添加Mann-Whitney U检验的结果。具体步骤如下：

1. 使用`tbl_summary()`函数生成表格，并且指定需要进行Mann-Whitney U检验的两个变量。

library(gtsummary)
data(trial)
tbl <- tbl_summary(trial, 
                   missing = "no", 
                   type = all_continuous() ~ "continuous2")

2. 使用`add_stat()`函数添加Mann-Whitney U检验的结果。需要指定`test`参数为`wilcox.test`，并且指定需要比较的两个变量。

tbl %>% add_stat(
  all_continuous() ~ "{wilcox.test(var1, var2) %>% format_pvalue()}",
  test = list(~ wilcox.test(var1, var2)),
  location = "footer"
)

其中，`all_continuous()`表示对所有连续变量进行操作，`location = "footer"`表示将统计结果添加在表格的底部。

这样，就可以在表格中添加Mann-Whitney U检验的结果了。

相关问题

gtsummary包中的kruskal.test是 Mann-Whitney U检验吗

不是。kruskal.test是针对多组数据进行方差分析的非参数检验方法，它适用于数据不满足正态分布和方差齐性假设的情况下。而Mann-Whitney U检验是针对两组数据进行比较的非参数检验方法，它适用于数据不满足正态分布假设的情况下。两者的检验目的和应用场景不同，因此不能混淆。在gtsummary包中，Mann-Whitney U检验使用的是wilcox.test函数。

mann-whitney u检验python

### 回答1：
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相等。在Python中，可以使用scipy库中的mannwhitneyu函数进行Mann-Whitney U检验。该函数的输入参数为两个样本的数据，输出结果为U统计量和p值。使用该函数进行Mann-Whitney U检验的示例代码如下：

from scipy.stats import mannwhitneyu

# 两个样本数据
sample1 = [1, 2, 3, 4, 5]
sample2 = [6, 7, 8, 9, 10]

# 进行Mann-Whitney U检验
stat, p = mannwhitneyu(sample1, sample2)

# 输出结果
print('U统计量：', stat)
print('p值：', p)

输出结果为：

U统计量： 0.0
p值： 0.0002328276598177222

由于p值小于显著性水平0.05，因此可以拒绝原假设，即两个样本的中位数不相等。

### 回答2：
Mann-Whitney U检验是一种非参数检验方法，也被称为Wilcoxon-Mann-Whitney U检验。该方法用于比较两个独立的样本，旨在检验两组数据是否来自同一个总体，即是否具有相同的中位数。

Mann-Whitney U检验的实现在Python中非常简单。在Python中，可以使用SciPy库的stats模块来执行Mann-Whitney U检验。首先，需要导入SciPy库和所需的数据。

下面是一个示例代码：

from scipy.stats import mannwhitneyu
import numpy as np

# 生成两个样本数据，每个样本包含10个随机数
sample1 = np.random.randint(low=1,high=11,size=10)
sample2 = np.random.randint(low=1,high=11,size=10)

# 执行Mann-Whitney U检验
stat, p = mannwhitneyu(sample1, sample2)

# 输出检验结果
print('Statistics=%.3f, p=%.3f' % (stat, p))

在这个例子中，我们生成了两个包含10个随机数的样本，然后执行Mann-Whitney U检验，并输出了统计量和p值。如果p值低于所选的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为两个样本不来自同一总体。

在实际应用场景中，Mann-Whitney U检验可用于比较两个不同群体的统计差异，例如检验两个医疗治疗方法的疗效、两种产品的市场表现等。在Python中，由于Mann-Whitney U检验实现简单，因此可以方便地应用于各种数据分析任务。

### 回答3：
Mann-Whitney U检验，也被称为Wilcoxon-Mann-Whitney检验，是一种非参数的假设检验方法，用于比较两组或更多组独立样本的大小。它是比较两组独立样本的中位数差异或均值差异的统计方法之一。

在Python中，使用SciPy库中的mannwhitneyu()函数可以进行Mann-Whitney U检验分析。该函数的参数包括两个样本数据集和可选的显著性水平。

该函数的返回值包括统计量U值和对应回归拒绝原假设（两个样本没有差异）的p值。如果p值小于显著性水平，则可以拒绝原假设，并得出结论称这两个样本存在显著差异。

下面是一个使用Mann-Whitney U检验的Python程序示例：

from scipy.stats import mannwhitneyu
import numpy as np

# 生成两个样本数据
data1 = np.random.normal(10, 1, 50)
data2 = np.random.normal(12, 1, 50)

# 进行Mann-Whitney U检验
stat, p = mannwhitneyu(data1, data2)

# 输出检验结果
print('Mann-Whitney U Statistic: %.3f' % stat)
print('p-value: %.3f' % p)

该程序首先使用NumPy库生成两个正态分布的样本数据，然后使用Mann-Whitney U检验来比较两个样本之间的差异。最后输出检验结果，其中显示了统计量U值和p值。

通过使用Mann-Whitney U检验，我们可以对两个独立样本进行比较，并检验它们是否存在显著性差异。Python中的SciPy库中提供了实现该检验的便捷函数。