Python实现Mann-Whitney U检验

最新推荐文章于 2025-09-11 04:56:36 发布
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本文详细介绍了Mann-Whitney U检验的原理，这是一种非参数检验方法，用于比较两组样本的中位数是否相等。在Python中，可以使用scipy库的mannwhitneyu函数进行实现。通过计算U值和p值，可以判断两组样本中位数的差异性。

Python实现Mann-Whitney U检验

Mann-Whitney U检验是一种非参数的假设检验方法，用于比较两组样本的中位数是否相等。本文将介绍Python如何实现Mann-Whitney U检验，下面我们先介绍一下Mann-Whitney U检验的原理。

Mann-Whitney U检验的原理

Mann-Whitney U检验是一种非参数检验方法，它的原理是将两组样本的所有观测值合并起来，并将它们从小到大依次排列，然后根据每个观测值在哪一组中来给它标上1或0。这样就得到了两组样本的“秩次和”。

接下来，我们计算出两组样本的秩次和之和，然后根据样本大小的比较，计算出一个“U”值。如果U值越小，则说明第一组样本的秩次和之和越小，也就是说第一组样本的中位数越小，反之则说明第二组样本的中位数更小。对于Mann-Whitney U检验，我们要通过U值来判断两组样本的中位数是否相等。

Python实现Mann-Whitney U检验的源代码

接下来我们看一下如何使用Python实现Mann-Whitney U检验。在Python中，我们可以使用scipy库中的mannwhitneyu函数来计算Mann-Whitney U检验的结果。下面是一个简单的例子：

from scipy.stats import mannwhitneyu
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python曼·惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test）
data+scenario+science+insight
07-27 1万+
python曼·惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test） 两独立样本t检验要求数据服从正态分布，且两组样本数据的方差齐次。如果数据不满足正态分布又该怎么办呢？ 首先强调一点，独立样本t检验对正态分布的要求有一定耐性，只要数据不是严重地偏离正态分布，数据近似服从正态分布是可以继续做经典的student′s t test的。 如果你的数据偏态严重，也不要慌，此时可以考虑使用非参数的统计检验方法来替代，与独立样本t检验等价的非参数方法叫做曼惠特尼u检验，英文名称为： Mann-.
Python实现曼·惠特尼U检验
HackQuestR的博客
09-05 789
曼·惠特尼U检验，也称为Wilcoxon秩和检验，是一种非参数统计方法，用于比较两个独立样本的中位数是否有显著差异。与t检验相比，曼·惠特尼U检验对数据分布的假设更为宽松，适用于更广泛的情况。请注意，曼·惠特尼U检验的零假设是两个样本的中位数相等，即不存在差异。如果P值小于事先设定的显著性水平（通常是0.05），我们可以拒绝零假设，认为两个样本的中位数存在显著差异。这是一个简单的示例，展示了如何使用Python进行曼·惠特尼U检验。在Python中，我们可以使用SciPy库来进行曼·惠特尼U检验。
【Python・统计学】Mann-Whitney U检验/Wilcoxon秩和检验（原理及代码）
TUTO_TUTO的博客
04-21 6528
自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～（部分定义等来源于知乎百度等） 本文重点：Mann-Whitney U检验(也称Wilcoxon秩和检验) 【1.定义和相关背景】 【2.应用条件】 【3.数据实例以及Python代码】
3分钟搞懂SciPy假设检验方向：mannwhitneyu参数设置终极指南
最新发布
gitblog_00110的博客
09-11 320
你是否曾在使用Mann-Whitney U检验时，对着"alternative"参数的三个选项感到困惑？为什么同样的数据选择"two-sided"和"greater"会得到截然不同的p值？本文将通过实例解析SciPy中[scipy/stats/_mannwhitneyu.py](https://link.gitcode.com/i/3e56049042a33cdf9504dca935b37736)...
曼惠特尼U检验与特征筛选在Python中的应用
PixelLogic的博客
09-06 641
接下来，我们假设有一个包含两个独立样本的数据集，其中一个样本标记为“Group A”，另一个样本标记为“Group B”。我们的目标是比较这两个样本的某个特征的差异，并进行特征筛选。U统计量衡量了两个样本之间的秩和差异，p-value则表示了在原假设下观察到当前统计量或更极端统计量的概率。请注意，本文仅提供了一个基本的示例，实际应用中可能需要考虑更多的因素，如多个特征的比较、多重假设校正等。在这个例子中，如果p-value小于0.05，我们将选择特征名为“feature”的特征作为显著特征。
python实现均值类指标差异分析-Mann-Whitney U-test（完整代码+实现效果）
数据杂坛
06-04 2692
python实现均值类指标差异分析-Mann-Whitney U-test（完整代码+实现效果）
Python数据分析实战-实现Mann-Whitney U检验（附源码和实现效果）
数据杂坛
10-11 1951
Python数据分析实战-实现Mann-Whitney U检验（附源码和实现效果）
python实现Mann-Whitney 秩和检验 (附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-02 402
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非参数统计的Python实现—— Mann-Whitney 秩和检验
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概念 Mann-Whitney 秩和检验，也被称为 Mann-Whitney-U 检验。在笔者另一篇博客 ( https://blog.youkuaiyun.com/Raider_zreo/article/details/101380293 ) 中已经对 Wilcoxon 秩和检验有过介绍，事实上，Wilcoxon 统计量与 Mann-Whitney 统计量是等价的。Wilcoxon 秩和检验主要针对两样本量...
Python编程实现曼惠特尼U检验和特征选择方法
qq_37934722的博客
05-28 475
曼惠特尼U检验是一种非参数统计方法，常用于比较两组独立样本的差异性。在机器学习中，曼惠特尼U检验可以用于特征选择，筛选对样本分类有显著贡献的特征。以上就是使用Python实现曼惠特尼U检验和特征选择方法的步骤。不同的数据集可能需要调整参数和阈值，大家可以根据实际情况进行尝试。这里我们将p值小于0.05的特征视为显著差异的特征。其中，feature1和feature2是两个特征，label是类别标签。说明在这个数据集中，只有feature1是对样本分类有显著贡献的特征。参数指定了双侧假设的检验方式。
3.3 tensorflow2实现Mann - Whitney U统计量检验法 ——python实战
炫云云
02-19 1109
感谢你的阅读，专栏文章持续更新，希望感兴趣的伙伴点个赞，关注不迷路 你的支持是我前进的动力 深耕于机器学习算法、深度学习、数据分析等领域，希望我这微不足道的知识能帮到您
十二、非参数检验：使用python进行两样本Wilcoxon秩和检验法和Mann-Whitney U检验
qq_35125180的博客
07-17 5739
除了使用Wilcoxon进行单样本位置检验外，其实也可以使用wilcoxon进行两样本位置检验，基本原理与单样本中心位置检验一样：将来组容量相等的样本值做差，然后分别计算差值中为负数的秩和（R−R^-R−）和为正的秩和(R+R^+R+), 接下来的处理于单样本一样就可以了。这里需要注意的是在python中使用Wilcoxon秩和检验对单样本和双样本时，对应参数的差异，函数原型如下： stats.wilcoxon(x, y=None, zero_method='wilcox', correction=Fals
常用统计检验Python代码！
allein_STR的博客
02-14 1666
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【冰糖Python】Scipy：非参数检验 Mann-Whitney rank test、Wilcoxon signed rank test、Chi-square test
冰糖的小屋
04-01 3874
利用 scipy 库可以比较方便的实现非参数显著性检验的操作，包括曼惠特尼秩检验 Mann-Whitney ranktest、威尔克森符号秩和检验 Wilcoxon signed rank test、卡方检验Chi-square test等 这些方法在 scipy.stats 模块中 （1）曼惠特尼秩检验（Mann-Whitney ranktest，U test） scipy.stats.mannwhitneyu(x,y,use_continuity=True,alternative=N...
数据分析新技能：如何进行Mann-Whitney U检验
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05-22 8531
Mann-Whitney U检验是一种强大的非参数统计方法，适用于比较两个独立样本的分布，特别是当数据不满足正态分布或存在异常值时。本文详细介绍了Mann-Whitney U检验的起源、原理和操作步骤，并通过一个具体的案例展示其实际应用。
非参数统计
Major_S的博客
01-31 1189
非参数统计提供了在数据不满足正态分布或其他假设条件时的替代方案。常见的非参数检验方法包括秩和检验符号检验和卡方检验。在实际应用中，选择适合的非参数检验方法可以帮助我们处理非正态数据，并得出合理的结论。
常用统计检验 Python 代码！
xxue345678的博客
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在这篇文章中，我们看到了很多不同的方法来比较两个或多个分布，无论是在可视化上还是在统计上。这是许多应用程序中的主要问题，尤其是在因果推断中，我们需要使随机化使实验组和对照组尽可能具有可比性。我们还看到了不同的方法如何适用于不同的情况。视觉方法非常直观，但统计方法对于决策至关重要，因为我们需要能够评估差异的幅度和统计意义。
用 python 做 z 检验，t 检验
天天向上的专栏
12-03 1万+
文章目录1. z 检验2. t 检验 Python 中的假设检验一般用到 scipy 或 statsmodels 包，需要注意的是，这两个包里面各种检验的置信度都是 0.05。 1. z 检验 对于大样本数据（样本量 ≥\geq≥ 30），或者即使是小样本，但是知道其服从正态分布，并且知道总体分布的方差时，需要用 z 检验。在 python 中，由于 scipy 包没有 z 检验，我们只能用 st...
Mann-Whitney U检验的python实现
07-04
<think>首先，用户的问题是：“我想实现Mann-Whitney U检验的Python代码示例 请问Python中进行Mann-Whitney U检验的实现方法及代码示例”。所以，我需要提供Mann-Whitney U检验的Python实现方法及代码示例。 根据系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 参考站内引用，但用户提供的引用是关于Mann-Whitney U检验的，所以我应该基于这些引用来构建回答。 用户提供的引用： - [^1]: 介绍Mann-Whitney U检验的原理和Python实现。 - [^2]: 提供数据实例和Python代码示例。 - [^3]: 讨论均值类指标差异分析，包括Mann-Whitney U-test。 我需要确保回答真实可靠。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相等。 步骤： 1. **解释Mann-Whitney U检验的原理**：简要说明它是什么，为什么使用它（当数据不满足正态分布时）。 2. **提供Python实现方法**：使用scipy.stats库中的mannwhitneyu函数。 3. **给出代码示例**：包括导入库、准备数据、执行检验、解释结果。 4. **添加引用**：在适当的地方添加引用标识。 5. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 结构回答： - 先介绍Mann-Whitney U检验。 - 然后提供Python代码。 - 最后生成相关问题。 使用中文回答。 确保数学表达式正确： - 例如，检验的假设：零假设 $H_0$：两个样本的中位数相等；备择假设 $H_1$：中位数不相等。 - 使用$...$或$$...$$格式。 代码示例：参考用户提供的引用[^2]和[^3]，它们有Python代码。我可以基于这些写一个简单的例子。 Python代码使用mannwhitneyu： ```python from scipy.stats import mannwhitneyu # 示例数据 group1 = [1, 2, 3, 4, 5] group2 = [6, 7, 8, 9, 10] # 执行Mann-Whitney U检验 statistic, p_value = mannwhitneyu(group1, group2) # 输出结果 print("U statistic:", statistic) print("p-value:", p_value) ``` 解释结果：p-value小于0.05则拒绝零假设。 添加引用：在解释原理或代码时添加[^1], [^2], [^3]。 生成相关问题：在末尾添加，如： 1. 如何解读Mann-Whitney U检验的结果？ 2. Mann-Whitney U检验与t检验有何区别？ 3. 如何处理样本大小不等的情况？ 确保回答清晰：分步骤。</think>### Mann-Whitney U检验的Python实现方法及代码示例 Mann-Whitney U检验是一种非参数假设检验方法，用于比较两个独立样本的中位数是否相等。它适用于数据不满足正态分布假设的情况（例如，当样本量小或数据偏斜时）。零假设 $H_0$：两个样本的中位数相等；备择假设 $H_1$：中位数不相等。检验统计量 $U$ 的计算基于样本的秩和[^1]。在Python中，可通过`scipy.stats`库高效实现。 #### 实现步骤 1. **导入所需库**：使用`scipy.stats`中的`mannwhitneyu`函数。 2. **准备数据**：定义两个独立样本的数组。 3. **执行检验**：调用函数计算U统计量和p值。 4. **结果解读**：若p值小于显著性水平（如0.05），则拒绝 $H_0$，表明中位数存在显著差异。 #### Python代码示例 以下是一个完整示例，比较两种教学方法对学生成绩的影响（数据参考自引用[^2]）： ```python # 导入库 from scipy.stats import mannwhitneyu # 定义两个独立样本数据（例如：方法A vs 方法B的学生成绩） method_a = [78, 85, 90, 65, 88] # 方法A组样本 method_b = [92, 75, 80, 85, 95] # 方法B组样本 # 执行Mann-Whitney U检验 statistic, p_value = mannwhitneyu(method_a, method_b, alternative='two-sided') # 'two-sided'表示双侧检验 # 输出结果 print(f"U统计量: {statistic}") print(f"p值: {p_value:.4f}") # 结果解读 alpha = 0.05 # 显著性水平 if p_value < alpha: print("拒绝零假设：两组样本的中位数存在显著差异 (p < 0.05)") else: print("无法拒绝零假设：两组样本的中位数无显著差异") ``` #### 输出结果说明 - **U统计量**：反映样本秩和的差异程度，值越小表示差异越大。 - **p值**：若p < 0.05，则拒绝 $H_0$，表明中位数显著不同（例如，输出可能是"p值: 0.0321"，拒绝 $H_0$）。 - **参数说明**： - `alternative`：可选`'two-sided'`（默认）、`'less'`或`'greater'`，指定备择假设方向。 - 样本大小不等时，函数自动处理（无需额外调整）[^3]。 #### 注意事项 - **数据要求**：样本必须独立且连续（或有序离散数据）。样本量建议每组至少5个观测值。 - **与t检验的区别**：当数据不服从正态分布时，Mann-Whitney U检验比t检验更稳健[^1]。 - **实际应用**：常用于医学、社会科学中的非参数数据分析，如比较两种治疗方案的效果[^2]。
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