Mann-Whitney U检验，也被称作Wilcoxon秩和检验，是一种非参数统计检验方法，用于比较两个独立样本或群体。它不依赖于数据的分布形态，特别适用于数据不满足正态分布或者存在异常值的情况。Mann-Whitney U检验的目的是评估两个样本是否可能来自同一个群体，或者说这两个群体在数据方面是否具有相同的形状。
检验步骤：
- 将两组数据合并并进行排序，给每个数据点一个秩次。
- 分别计算两组数据的秩次总和。
- 计算U统计量，它是两个样本的秩次总和与样本量的关系的函数。
- 根据U统计量和样本量，确定是否拒绝零假设。零假设通常认为两组数据没有显著差异。
假设条件：
- 两个独立样本的观察值是相互独立的。
- 两组数据是连续的或者是有序的。
- 如果要对中位数进行推断，两组数据的分布形状应该是相似的。
使用场景：
在实际应用中，当样本量较小（通常小于30）且数据不服从正态分布时，Mann-Whitney U检验是一个合适的选择。例如，在比较两种不同治疗方法的效果、不同教学方法对学生成绩的影响，或者评估不同市场策略对客户满意度的影响时，都可以使用Mann-Whitney U检验。
检验报告：
在报告Mann-Whitney U检验的结果时，通常包括U统计量和p值，有时还会提供中位数差异的置信区间。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设，认为两组之间存在显著差异
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数据案例：比较两种减肥方法（手术治疗和药物治疗）对减肥效果的差异。假设我们有一组数据，包含两种不同减肥方法下患者的体重。我们希望通过Mann-Whitney U检验，评估这两种减肥方法（手术治疗和药物治疗）对患者体重的影响。
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