使用Matlab进行统计检验：带状图与小提琴图分析

资源摘要信息:"statTest:统计检验和具有显着性水平的图-matlab开发" 标题中提及的"statTest"表明该资源是一个关于统计检验的开发项目，其主要特点是利用显着性水平进行数据分析，并且以图形化的方式展示数据。显着性水平通常用于统计假设检验中，目的是决定样本数据是否足够拒绝零假设，即检验样本数据是否由某一特定分布产生。在统计学中，常见的显着性水平有0.05、0.01等。 描述中提到的两种统计检验方法，即Mann-Whitney U检验和t检验。这两种方法分别用于非参数和参数检验，适用于不同的数据条件。Mann-Whitney U检验是一种非参数检验，用于比较两个独立样本的中位数是否有差异，它不要求数据满足正态分布的假设，适用于样本量较小且不满足正态分布的情况。t检验则通常用于比较两个独立样本的均值是否有显著差异，它假设数据来自正态分布且方差齐性。 描述中还提到了带状图和小提琴图这两种数据可视化方法。带状图是一种统计图表，用于展示数据的分布和趋势，通常由一个中心线表示数据的中心值，两侧的条形表示数据的分布范围。小提琴图则是带状图的变体，它结合了箱形图和密度图的特点，能够展示数据的分布、中位数以及四分位数等统计量，并且可以突出显示数据的密度分布。 参考文献中提到的两位作者L. Wilkinson和JL Hintze分别在《美国统计学家》上发表的关于点图和小提琴图的文章，为统计图表的理论和实践提供了研究基础。L. Wilkinson在1999年发表的关于点图的文章，为点图这一数据可视化工具的发展和应用提供了理论支持。而JL Hintze和RD Nelson在1998年发表的小提琴图相关文章，则是小提琴图作为一种新颖数据可视化手段的开创性研究。 标签中所指的"matlab"表明这个资源是使用Matlab编程语言开发的，Matlab是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发和图形处理的编程环境。Matlab提供了丰富的工具箱，用于数值计算、统计分析以及绘制高质量的二维和三维图形。 文件名称列表中的"zip"格式表明资源内容被打包在一个压缩文件中，可能包含源代码、数据集、文档和可能的可执行文件等。压缩文件的命名"github_repo.zip"暗示这个资源的托管位置很可能是GitHub，这是一个流行的代码托管和版本控制平台，允许开发者共享项目和进行协作。 综合上述信息，"statTest"是一个针对统计检验的Matlab开发项目，旨在通过图形化展示数据的同时，采用Mann-Whitney U检验和t检验这两种统计方法来评估数据组间的差异，并提供了两种数据可视化手段——带状图和小提琴图——来直观表达这些差异。该项目可能包括相应的Matlab代码实现，及相关文献，托管在GitHub平台上，以便于代码的共享和迭代开发。