U-тест Манна-Уитни

Сравните две независимые группы, чтобы увидеть, происходят ли они из одного и того же распределения, не предполагая нормальности.

Ввод набора данных

Данные группы 1

Данные группы 2

Значение теста

U-статистика10

Незначительный

Z-оценка (приблизительно)-0.9129

Сумма рангов R₁25

U₁ Value20

U₂ Value10

With sample sizes of 5 and 6, the Z-approximation indicates no significant difference between distributions.

Overview

U-критерий Манна-Уитни (также известный как критерий суммы рангов Уилкоксона) является непараметрической альтернативой независимому Т-критерию. Он работает путем ранжирования всех точек данных из обеих групп и последующего сравнения суммы рангов. Он идеально подходит для данных, которые не распределяются нормально или содержат резкие выбросы.

💡

Pro Tips

Нулевая гипотеза (H₀) предполагает, что случайно выбранное значение из одной группы с равной вероятностью будет меньше или больше значения из другой.
Для больших выборок (n > 20 в обеих группах) распределение U близко соответствует нормальному распределению.
Проверьте, независимы ли ваши группы данных; для парных данных вместо этого используйте критерий знакового ранга Уилкоксона.

Fun Facts

"В отличие от Т-теста, U-тест не учитывает колоколообразную кривую; его заботит только относительный порядок данных."
"Этот тест почти так же эффективен, как Т-тест для нормального распределения, но значительно более надежен для «беспорядочных» данных."
"Он был независимо разработан Генри Манном и Дональдом Уитни в 1947 году после более ранней работы Фрэнка Уилкоксона."

Formula: U = min(n₁n₂ + [n₁(n₁+1)/2] - R₁, n₁n₂ - U₁)

Used with this

Similar tools that might be useful

Калькулятор A/B-тестов

Определите, являются ли результаты вашего теста статистически значимыми.

Абсолютная и относительная неопределенность

Преобразуйте абсолютную (± единицу измерения) и относительную (%) неопределенность.

Скорректированный R-квадрат

Оцените соответствие модели, учитывая количество предикторов.