秩和检验分析

两独立样本秩和检验结果解读独立样本秩和检验（Mann-Whitney U检验）是一种非参数检验方法，用于比较两个相互独立、来自未知分布的样本的差异。

它可以应用于两组样本，不限于正态分布。

进行独立样本秩和检验的目的是检验两组样本是否存在差异，以了解两组样本是否来自不同的总体。

在进行独立样本秩和检验时，我们需要提出原假设（H0）和备择假设（H1/Ha）。

原假设通常是两组样本是相互独立的，即不存在差异；备择假设是两组样本存在差异。

独立样本秩和检验的统计量是U值。

我们首先将两组样本中的所有观测值组合成一个整体样本，然后对整体样本进行秩次排序，并计算每一组样本的秩和。

最后，将较小的秩和标记为U1，较大的秩和标记为U2。

根据U1和U2的大小关系，我们可以计算出U值。

根据U值和样本容量，我们可以查找秩和表中的临界值，在显著性水平上进行比较。

当独立样本秩和检验的p值小于给定的显著性水平（通常为0.05），我们拒绝原假设，接受备择假设，即两组样本存在显著差异。

反之，如果p值大于显著性水平，我们不拒绝原假设，即两组样本不具有显著差异。

需要注意的是，独立样本秩和检验不能直接给出差异的方向。

它只能告诉我们两组样本是否存在差异，不能说明哪一组样本更大或更小。

在解读独立样本秩和检验结果时，我们应该关注以下几个方面：1. p值的大小：p值是评估差异显著性的指标。

当p值小于显著性水平（通常为0.05）时，我们认为差异是显著的，数据提供足够证据支持备择假设；当p值大于显著性水平时，我们认为差异不显著，数据没有提供足够证据支持备择假设。

2. 效应大小的估计：在独立样本秩和检验中，效应大小通常用U值的区别来表示。

U值的范围是0到n1*n2，其中n1和n2分别表示两组样本的样本容量。

具体来说，U值越接近于0，表明第一组样本排名较低，而U值越接近于n1*n2，表明第一组样本排名较高。

3. 中位数差异的估计：由于独立样本秩和检验对样本的秩次排序敏感，我们可以根据秩和推断两组样本的中位数差异。

常用的秩和检验方法说实话常用的秩和检验方法这事，我一开始也是瞎摸索。

这东西挺让人头疼的，但经过我不断地捣鼓，也总算有点成果了。

咱先来说说这个秩和检验到底是啥。

简单讲呢，它就是对两组或多组样本的数据进行比较的一种方法，不过呀，跟咱们平常熟悉的均值啊那些不太一样，不直接看数值大小，而是看数据的排序情况。

我试过很多数据来研究这个秩和检验。

就拿最简单的两组独立样本秩和检验来说吧。

就好像你有两堆苹果，一堆是红苹果，一堆是青苹果，你想知道这两种苹果在某个质量指标上有没有差别。

首先，你得把所有的苹果（也就是所有的数据）按照这个质量指标从小到大排队，就像小朋友排队那样。

这个排队的顺序号呢，就叫做秩。

然后把红苹果那堆的秩加起来，青苹果那堆的秩也加起来，这就得到了各自的秩和。

这一步可得细心，我有一次就因为排序的时候粗心大意排错了，结果后面算出来的东西完全不对。

接着呢，你得根据样本的大小去查一个专门的秩和检验临界值表，这个表感觉有点像迷宫的地图一样。

当我们算出来的秩和和这个表上的值比较，就能判断这两组数据是不是有差异了。

不过这里要注意啊，样本大小不同，查的表可能也不一样，我之前就迷糊过这事儿。

还有那个多组样本的秩和检验，情况就更复杂一点了。

比如说有好几种颜色的苹果，要比较它们的质量指标。

这个时候就不是简单地算两堆苹果的秩和了，得用一种叫Kruskal - Wallis的检验方法。

就是先把所有的苹果一起排序算秩，然后分别计算每个组（每种颜色苹果堆）的平均秩。

然后根据一个比较复杂的公式算出一个统计量，再去和一个特定的分布值比较，来判断这些组之间有没有差别。

我一开始老是搞混这个公式里的各项内容，弄了好多次才整明白。

另外呢，在做秩和检验的时候，数据的完整性也很重要。

我曾经有一组数据里面少了几个值，没有好好处理就直接做检验了，结果肯定是不对的。

后来才知道，如果数据有缺失或者异常值，往往得先处理好这些问题才能进行秩和检验。

再强调一下那个两样本秩和检验中样本大小比较小的时候。

秩和检验graphpad步骤
GraphPad的秩和检验步骤如下：
1. 打开GraphPad软件并选择所需的统计分析工具。

2. 选择“非参数分析”选项，并选择“秩和检验”。

3. 在数据输入界面，将数据输入到相应的列中，确保每个组的数据都在同一列中。

4. 在数据输入完成后，选择所需的秩和检验方法，例如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等。

5. 确定是否需要进行横向分析（按列进行分析）或纵向分析（按行进行分析）。

6. 点击“分析”按钮进行统计分析。

7. 分析完成后，GraphPad将会生成相应的结果报告，包括统计值、P值、置信区间等。

8. 可以选择导出报告为文本文件或图形文件，也可以直接打印或复制报告内容。

以上是GraphPad中进行秩和检验的基本步骤，具体操作可能会因软件版本的不同而有些差异。

两样本比较的秩和检验在统计学中，当我们想要比较两个独立样本的时候，除了常见的 t检验等方法，秩和检验也是一种非常有用的工具。

那么，什么是两样本比较的秩和检验呢？让我们一起来深入了解一下。

想象一下，我们有两组数据，比如说一组是某药物治疗某种疾病的效果数据，另一组是使用安慰剂的效果数据。

我们想要知道这两组数据之间是否存在显著的差异，这时候秩和检验就可以派上用场了。

秩和检验的基本思想其实并不复杂。

它不关心数据的具体数值大小，而是关注数据的排序位置，也就是“秩”。

比如说，我们有一组数据是5、8、3、10、7，那么将它们从小到大排序就是 3、5、7、8、10。

对应的秩就是 1、2、3、4、5。

在进行两样本比较的秩和检验时，我们会把两个样本的数据混在一起进行排序，然后分别计算两个样本的秩和。

如果两个样本来自相同的总体，那么它们的秩和应该相差不大；反之，如果秩和相差很大，就说明两个样本很可能来自不同的总体。

为了更清楚地理解，让我们通过一个具体的例子来看看秩和检验是如何操作的。

假设我们要比较两种教学方法对学生考试成绩的影响。

我们有 A 方法教学下的 10 名学生成绩和 B 方法教学下的 12 名学生成绩。

首先，我们把这 22 个成绩放在一起从小到大排序，并给每个成绩赋予相应的秩。

假设排序后的成绩和秩如下：A 方法学生成绩：55（秩 2）、60（秩 4）、70（秩 7）、75（秩9）、80（秩 12）、85（秩 15）、90（秩 18）、95（秩 20）、100（秩 21）、98（秩 22）B 方法学生成绩：45（秩 1）、50（秩 3）、58（秩 5）、65（秩6）、72（秩 8）、78（秩 10）、82（秩 11）、88（秩 13）、92（秩14）、96（秩 16）、99（秩 17）、86（秩 19）然后计算 A 方法学生成绩的秩和（记为 T1）和 B 方法学生成绩的秩和（记为 T2）。

假设 T1 ＝ 156，T2 ＝ 110。

秩和检验数据要求
秩和检验（Rank Sum Test），也称为Mann-Whitney U检验，是一种非参数统计检验方法，用于比较两个独立样本的中位数是否相同。

这种检验不依赖于数据的分布，特别适用于分布未知或非正态分布的数据。

进行秩和检验时，对数据的要求通常包括：
1. 独立性：两个比较的样本应该是独立的，即一个样本的数据不应该受到另一个样本数据的影响。

2. 可比性：虽然秩和检验不要求数据必须来自正态分布，但是数据应该是有可比性的，意味着每个样本应该是一个总体的一部分。

3. 同质性：通常，秩和检验要求两个样本的总体分布应该是同质的，这意味着两个总体的分布不应该有显著的差异。

4. 样本大小：虽然秩和检验可以用于小样本数据，但是当样本大小非常小（例如，每个样本小于10）时，检验的准确性可能会受到影响。

5. 数据的数值性质：秩和检验适用于定量数据，可以是连续的或离散的。

对于分类数据，需要先转换为定量数据，例如，通过计算每个类别的频数或频率。

6. 无异常值：虽然秩和检验在一定程度上可以处理异常值，但是过多的异常值可能会影响检验的准确性。

在进行秩和检验之前，通常需要对数据进行适当的预处理，例如，将分类数据转换为数值，处理缺失值，以及将异常值纳入考虑。

此外，
还需要检查数据的分布特性，以确定秩和检验是否适合。

在某些情况下，可能需要使用秩和检验的改进版本，如Wilcoxon符号秩检验或Wilcoxon秩和检验，来处理特定类型的问题。