独立样本MannWhitney检验

独立样本Mann-Whitney U检验是一种非参数检验方法，用于比较两组独立样本的中位数是否相等。它不要求数据满足正态分布假设，适用于样本量较小或数据不满足正态分布的情况。该检验的原假设是两组样本的中位数相等，备择假设是两组样本的中位数不相等。检验结果会给出U值和p值，p值小于显著性水平时，拒绝原假设，认为两组样本的中位数存在显著差异。

相关问题

sas秩和检验z连续性校正

SAS中的秩和检验（Wilcoxon Rank-Sum Test）是一种非参数检验方法，用于比较两个独立样本的连续性变量。它的作用是判断两个样本是否来自于同一个分布，而不需要对数据进行正态性假设。

在进行秩和检验时，SAS提供了PROC NPAR1WAY过程来实现。你可以使用该过程来执行秩和检验，并计算相关的统计量。下面是一个示例代码：

proc npar1way data=yourdata;
   class group;
   var variable;
   mannwhitney u=group;
   exact wilcoxon;
run;

其中，`yourdata`是你的数据集名字，`group`是表示两个样本的分组变量名字，`variable`是你要比较的连续性变量名字。

在这个示例中，使用了`mannwhitney`子命令来执行秩和检验，并且使用`exact wilcoxon`选项来进行连续性校正。这个选项会考虑连续性校正，以便更准确地估计检验的统计量。

注意，执行秩和检验前，确保你的数据满足该检验的前提条件。例如，如果你的数据中有重复值或缺失值，需要先进行处理。另外，根据你的实际需求，你可能需要调整代码中的参数选项。

希望这个回答对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

区组分析friedman 秩和检验 两两比较的sas代码怎么写

Friedman 秩和检验是一种非参数的多组数据比较方法，可以用于比较多个相关样本的中位数。在进行 Friedman 秩和检验后，如果发现组间存在显著差异，则可以进一步进行两两比较来确定哪些组之间存在差异。

以下是使用 SAS 进行 Friedman 秩和检验和两两比较的代码示例：

/* 假设有 k 组数据，每组数据有 n 个观测值 */
/* 将数据读入 SAS 数据集中，并按组进行排序 */

data mydata;
  input group x @@;
  datalines;
1 10 1 12 1 8
2 14 2 15 2 13
3 18 3 16 3 17
4 20 4 21 4 19
5 24 5 22 5 23
;

/* 对每组数据进行秩次转换 */
proc rank data=mydata ties=mean out=myrank;
  by group;
  var x;
  ranks rank;
run;

/* 进行 Friedman 秩和检验 */
proc npar1way data=myrank wilcoxon;
  class group;
  var rank;
run;

/* 进行两两比较 */
proc npar tests=mannwhitney;
  class group;
  var rank;
  ods output pairwise=pairwise;
run;

/* 输出比较结果 */
proc print data=pairwise;
  var TestName Estimate StdErr LowerCL UpperCL PValue;
run;

在上述代码中，首先将原始数据读入 SAS 数据集 `mydata` 中，并按组进行排序。然后使用 `proc rank` 对每组数据进行秩次转换，生成新的数据集 `myrank`。接着使用 `proc npar1way` 进行 Friedman 秩和检验，并使用 `wilcoxon` 选项指定使用 Wilcoxon 符号秩检验来计算 p 值。最后，使用 `proc npar` 进行两两比较，并使用 `tests=mannwhitney` 选项指定使用 Mann-Whitney U 检验来计算 p 值。比较结果将存储在输出数据集 `pairwise` 中，并可以使用 `proc print` 输出结果。