曼-惠特尼 U 测试：它是什么以及它如何工作
Posted: Sun Jan 05, 2025 10:52 am
当我们的数据不满足通过参数检验进行评估的某些要求时，通常会使用该技术。
在本文中，您将了解该测试的内容以及如何逐步进行该测试。
什么是曼惠特尼 U 检验？
Mann-Whitney U 检验是独立样本 t 检验（一种统计假设检验，用于确定未知总体平均值是否与特定值不同）的替代品。
曼-惠特尼 U 检验用于比较来自同一总体的两个样本均值，以及检验两个样本均值是否相等。
Mann-Whitney U 检验，也称为 Mann-Whitney-Wilcoxon 检验和 Wilcoxon 秩和检验，是最大的一组依赖性检验之一。相关性检验假设分析中的变量可以分为自变量和因变量。
比较自变量和因变量平均分的依赖性检验假设因变量平均分的差异是由自变量引起的。
您可能还对：什么是参数测试？
曼-惠特尼 U 检验的重要性
与独立样本 t 检验不同，Mann-Whitney U 检验允许根据对数据分布的假设得出不同的结论。
这些结论的范围可以从简单地说明两个群体是否存在差异到确定各组之间的中位数是否存在差异。这些不同的结论取决于数据分布的形状。
了解非参数检验和参数检验之间的区别
曼惠特尼 U 检验如何进行？
Mann-Whitney U 检验对平均值进行统计比较，并确定两个独立组的因变量是否存在差异。
通过这种方式，它可以显示两个组以及同一总体的因变量分布是否相同。
Mann-Whitney U 检验的工作原理是按升序对所有相关值进行排名，其中最低值得 Office 365 数据 分为 1，然后使用每组排名的总和来计算证明的统计量。
您可能感兴趣：什么是均值、中位数和众数？
使用 Mann-Whitney U 的示例
曼-惠特尼 U 检验的使用示例可以在一项研究中找到，该研究旨在了解对薪酬歧视的态度（态度是按序数衡量的）是否因性别而异。
在这个例子中，因变量是“对薪酬歧视的态度”，自变量是“性别”，它有两组：“男人”和“女人”。
或者，曼-惠特尼 U 检验可用于确定连续衡量的工资是否因教育水平而异。在这里，因变量是“工资”，自变量是“教育水平”，它有两组：“高中”和“大学”。
在本文中，您将了解该测试的内容以及如何逐步进行该测试。
什么是曼惠特尼 U 检验？
Mann-Whitney U 检验是独立样本 t 检验（一种统计假设检验，用于确定未知总体平均值是否与特定值不同）的替代品。
曼-惠特尼 U 检验用于比较来自同一总体的两个样本均值，以及检验两个样本均值是否相等。
Mann-Whitney U 检验，也称为 Mann-Whitney-Wilcoxon 检验和 Wilcoxon 秩和检验，是最大的一组依赖性检验之一。相关性检验假设分析中的变量可以分为自变量和因变量。
比较自变量和因变量平均分的依赖性检验假设因变量平均分的差异是由自变量引起的。
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曼-惠特尼 U 检验的重要性
与独立样本 t 检验不同，Mann-Whitney U 检验允许根据对数据分布的假设得出不同的结论。
这些结论的范围可以从简单地说明两个群体是否存在差异到确定各组之间的中位数是否存在差异。这些不同的结论取决于数据分布的形状。
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曼惠特尼 U 检验如何进行？
Mann-Whitney U 检验对平均值进行统计比较，并确定两个独立组的因变量是否存在差异。
通过这种方式，它可以显示两个组以及同一总体的因变量分布是否相同。
Mann-Whitney U 检验的工作原理是按升序对所有相关值进行排名，其中最低值得 Office 365 数据 分为 1，然后使用每组排名的总和来计算证明的统计量。
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使用 Mann-Whitney U 的示例
曼-惠特尼 U 检验的使用示例可以在一项研究中找到，该研究旨在了解对薪酬歧视的态度（态度是按序数衡量的）是否因性别而异。
在这个例子中，因变量是“对薪酬歧视的态度”，自变量是“性别”，它有两组：“男人”和“女人”。
或者，曼-惠特尼 U 检验可用于确定连续衡量的工资是否因教育水平而异。在这里，因变量是“工资”，自变量是“教育水平”，它有两组：“高中”和“大学”。