mann-whitney u test使用条件
时间: 2024-05-27 09:11:19 浏览: 35
Mann-Whitney U检验是一种用于比较两个独立样本的非参数检验方法,使用条件包括:
1. 样本数据的测量尺度是等距或等比的,即数据是连续型或顺序型的。
2. 样本数据不满足正态分布假设,即数据分布不符合正态分布。
3. 样本数据的样本容量相同或相似,即两个样本的容量差异不大。
4. 样本数据是独立的,即两个样本之间没有重复数据。
5. 样本数据的方差相等,即两个样本的方差不显著不同。
6. 每个样本的数据都是随机取样的,没有选择性偏差。
7. 样本数据符合中心极限定理,即样本容量较大时,样本数据的平均值趋向于符合正态分布。
相关问题
Mann-Whitney U Test数学计算 python
Mann-Whitney U Test是一种用于比较两组样本的非参数假设检验方法。它可以用来判断两组样本是否来自同一总体,而不需要假设它们的分布形式。
在Python中,可以使用scipy.stats模块中的mannwhitneyu函数来计算Mann-Whitney U Test的p值。该函数的参数包括两个样本的数据和一个选项,用于指定检验是否为双边检验(默认为双边检验)。
以下是一个示例代码,用于计算两组随机样本的Mann-Whitney U Test p值:
```python
from scipy.stats import mannwhitneyu
import numpy as np
# 生成两组随机样本
sample1 = np.random.normal(0, 1, 50)
sample2 = np.random.normal(1, 1, 50)
# 计算Mann-Whitney U Test p值
u, p = mannwhitneyu(sample1, sample2)
print("Mann-Whitney U Test p值为:", p)
```
输出结果为:
```
Mann-Whitney U Test p值为: 1.4568791518842634e-07
```
该结果表明,两组样本来自不同的总体,p值非常小(小于0.05),因此我们可以拒绝零假设(即两组样本来自同一总体)。
mann-whitney u test
mann-whitney u test是一种非参数统计方法,也称为Wilcoxon秩和检验。它被用来比较两组的独立样本,特别适用于小样本或者数据不符合正态分布的情况下。该测试通过将两组数据合并并按顺序排列来进行,然后分别计算这两组数据的秩和。接着,计算秩和差异的正负号并使用U值(mann-whitney U统计量)进行比较。如果数据没有偏移或数据偏移量相似,那么U值的期望等于n1*n2/2;其中n1和n2分别是两组的样本量。如果U值相对于这个期望值较小,那么就可以拒绝原假设而支持备择假设。例如,原假设可以是两组样本来自同一个分布,而备择假设可以是两组样本来自不同的分布。mann-whitney u test可以用于不同测试的场景,包括比较相同人群在不同时间的结果,比较不同人群的结果,或者比较治疗组和对照组的结果。该测试广泛应用于生物医学领域,是一种值得熟悉并掌握的统计方法。