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实现功能使用scipy.stats模块中的mannwhitneyu函数来实现Mann-Whitney U检验，该检验用于比较两个独立样本的分布是否有显著差异。 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。 当样本分布不呈正态分布且样本量较小 (n < 30) 时， Mann -Whitney U 检验用于比较两个样本之间的差异。 它被认为 是双样本 t 检验的非参数等效项。 本教程介绍如何在 Python 中执行 Mann-Whitney U 测试。 示例：Python 中的 Mann-Whitney U 测试

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本文介绍了Mann-WhitneyU检验，一种非参数检验方法，用于比较两组数据的分布位置差异。 通过Python代码示例，展示了如何在英语教学效果对比中应用该检验，发现MethodA和MethodB的教学方法存在显著差异。 实现功能： 对于均值类指标的差异分析，采用 单因素方差分析，若指标分布服从正态分布，对于2个独立样本采用T检验或者Z检验，对于多个（大于2个）独立样本采用F检验，若分布不服从正态分布，对于2个独立样本采用Mann-Whitney U-test。 一、曼-惠特尼U检验的含义 曼-惠特尼U检验又称“曼-惠特尼秩和检验”，英文（Mann-Whitney U test），是由H.B.Mann和D.R.Whitney于1947年提出的。

在 Python 中，我们可以使用 `scipy` 库方便地进行 Mann-Whitney U 检验。 本文将详细介绍 Mann-Whitney U 检验的基础概念、使用方法、常见实践以及最佳实践。

我们使用Mann-Whitney U检验来评估男性和女性的诊断年龄是否存在统计学上的显著差异。 零假设是男性诊断年龄分布与女性诊断年龄分布相同。 It is often used as a test of difference in location between distributions 通过本文的介绍，我们详细了解了Mann-Whitney U检验的基本原理及其在Python中的实现方法。 使用 scipy.stats 模块中的 mannwhitneyu 函数，我们可以方便地进行非参数统计检验，从而在数据不满足正态分布假设时，依然能够有效地比较两个独立样本的中位数差异。