Mann-Whitney U 检验四组数据是否有差异的代码

Mann-Whitney U 检验是用于比较两组独立样本的非参数检验方法。如果你想比较四组数据是否有差异，可以分别进行两两比较，每次比较使用 Mann-Whitney U 检验。

下面是使用 Python 中的 scipy 库进行 Mann-Whitney U 检验的示例代码：

from scipy.stats import mannwhitneyu

# 数据集
data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = [2, 3, 4, 5, 6]
data3 = [3, 4, 5, 6, 7]
data4 = [4, 5, 6, 7, 8]

# 比较 data1 和 data2
stat, p = mannwhitneyu(data1, data2)
print('data1 和 data2 的 U 值为', stat)
print('p 值为', p)

# 比较 data1 和 data3
stat, p = mannwhitneyu(data1, data3)
print('data1 和 data3 的 U 值为', stat)
print('p 值为', p)

# 比较 data1 和 data4
stat, p = mannwhitneyu(data1, data4)
print('data1 和 data4 的 U 值为', stat)
print('p 值为', p)

# 比较 data2 和 data3
stat, p = mannwhitneyu(data2, data3)
print('data2 和 data3 的 U 值为', stat)
print('p 值为', p)

# 比较 data2 和 data4
stat, p = mannwhitneyu(data2, data4)
print('data2 和 data4 的 U 值为', stat)
print('p 值为', p)

# 比较 data3 和 data4
stat, p = mannwhitneyu(data3, data4)
print('data3 和 data4 的 U 值为', stat)
print('p 值为', p)

上面的代码中，`data1`、`data2`、`data3`、`data4` 分别代表四组数据，依次进行两两比较并输出 Mann-Whitney U 检验的结果。其中，`stat` 为 U 值，`p` 为 p 值。如果 p 值小于显著性水平（通常是 0.05），则可以认为两组数据有显著差异。