MannWhitney检验

How the Mann-Whitney test works

Mann-Whitney检验又叫做秩和检验,是比较没有配对的两个独立样本的非参数检验。思想是这样的:假定要检验两组数据之间有没有差异。首先,不管 分组把所有数据排序。按照数值大小给定一个值叫做秩。最小的值秩为1,最大的为N(假定两个样本总共有N个观察值)。如果有相同的值,就得到相同的秩。相 同的值的秩是他们的秩的平均值。如果两组的秩的和差距比较大,就会得出较小的p值,认为这两组间有显著差异。软件:spss软件,只要输入数据,选择合适的参数,就可以很快得到结果。

How to think about the results of a Mann-Whitney test

样本量太小的话效度会很低。比如,如果总的数据只有7个或者更少的话,p值总是大于5%的。

Is the Mann-Whitney test the right test for these data?

分析之前要先看一下,Mann-Whitney 检验是否适合手头的问题。

问题

解释

“误差”是独立的吗?

“误差”指的是每个值和中位数的差异。仅当误差的分布是随机的时候Mann-Whitney 检验的结果才有意义。一般要保证独立样本。样本不独立可能会导致误差不随机。

数据是配对的吗?

如果数据是配对的,应该用Wilcoxon成对检验。

是只比较两组数据吗?

Mann-Whitney 检验只用于两组数据的比较。如果要比较多组数据,可以用 Kruskal-Wallis 检验。用几次 Mann-Whitney 检验来比较多个组间的差异是不适合的,就如同ANOVA 不能用多次t检验代替一样。

两个分布的形状是相同的吗?

Mann-Whitney 检验不需要假定数据符合某种分布,但是要求两个分布是相同的。如果两组的分布差异比较大,可能需要数据转换使之相近。

是否比较中位数?

Mann-Whitney 检验比较的是两组的中位数。

数据分布时正态的吗?

非参数检验的好处和弱点是不需要假定数据符合某种分布。非参数检验有时候更适合(当数据分布未知时),有时候效度较低(当已知分布时参数检验效度更高)。所以如果数据能够转换为正态分布,t检验将会有更高的效度。

原文见:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f27e48b01000d3v.html

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