Mann-Whitney U 检验 p 值关联程序的 Matlab 实现

-matlab开发" 1. Mann-Whitney U检验简介： Mann-Whitney U检验是一种非参数统计检验方法，用于检验两个独立样本是否来自相同的分布。它是基于秩的检验，对数据的分布形态不敏感，适用于样本量较小或数据不满足正态分布的情况。该检验通过比较两个独立样本数据的秩和来判断它们的分布是否存在显著差异。 2. Mann-Whitney U检验的适用范围： 根据描述，本文件实现的Mann-Whitney U检验适用于样本量在7到40之间的数据集。当样本量小于等于7时，使用MW1cv函数进行检验会更加合适，因为对于小样本量，U值可能成为一个较差的近似值。本程序主要用于当样本量较大时提供一个更加准确的p值估计。 3. p值的计算： p值是检验统计量达到观察到的样本统计量或更极端情况的概率。在Mann-Whitney U检验中，p值代表在原假设成立的情况下，观测到的秩和或者比当前更极端的秩和出现的概率。p值小于某个显著性水平（如0.05）时，可以拒绝原假设，认为两个样本来自不同的分布。 4. 累积分布的相关性： 文件中提到的“连续累积分布”指的是随机变量取值小于或等于某一特定值的概率。对于Mann-Whitney U检验，是计算在一组独立样本数据的秩和小于或等于特定U统计量值的概率。在给定的描述中，程序用于获得最接近实际p值的累积分布相对值。 5. Fortran77算法AS 62应用： 提到的算法AS 62是Fortran77编程语言实现的一个标准算法，用于计算累积二项式分布的概率。本程序使用Fortran77编写的算法来进行Mann-Whitney U检验的p值计算，保证了计算效率和精度。 6. MATLAB开发： MATLAB是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于工程、科学研究、数学建模等领域。MATLAB提供强大的矩阵计算功能和图形绘制能力，使得编写和实现复杂的数值算法变得相对简单。在本例中，MATLAB被用来开发一个用于计算Mann-Whitney U检验的p值的程序。 7. 程序的实现与使用： 本文件提供的程序通过MATLAB实现，对于用户来说，可能需要有一定MATLAB基础才能正确使用。用户需要输入两个独立样本数据，程序将自动计算出对应的Mann-Whitney U值和相关p值。如果样本量在7到40之间，本程序是比较理想的选择。然而，如果样本量超过40或者小于等于7，则需要根据建议选择其他合适的函数或程序进行检验。 综上所述，MW2cv.zip压缩包中包含的MATLAB程序文件是一个实用的工具，旨在为研究者提供一个在样本量较大时计算Mann-Whitney U检验p值的有效方法，同时指导用户根据样本量选择合适的统计检验方法，从而进行有效的统计分析。