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Mann-Whitney U 檢驗(yàn) 統(tǒng)計(jì)學(xué)課程指南

作者:海馬 發(fā)布時間:2023-08-18 15:25:36

假設(shè)檢驗(yàn)模塊介紹了檢驗(yàn)兩個獨(dú)立樣本均值是否相等的技術(shù)。適當(dāng)使用所述檢驗(yàn)的一個基本假設(shè)是,連續(xù)結(jié)果近似正態(tài)分布,或樣本足夠大(通常 n1> 30 和 n2> 30),以便根據(jù)中心極限定理使用這些檢驗(yàn)。在比較兩個獨(dú)立樣本時,如果結(jié)果不呈正態(tài)分布且樣本較小,則宜采用非參數(shù)檢驗(yàn)。假設(shè)檢驗(yàn)

曼-惠特尼 U 檢驗(yàn)是比較兩個獨(dú)立群體結(jié)果的常用非參數(shù)檢驗(yàn)。曼-惠特尼 U 檢驗(yàn)有時也稱為曼-惠特尼-威爾庫克森檢驗(yàn)或威爾庫克森秩和檢驗(yàn),用于檢驗(yàn)兩個樣本是否可能來自同一人群(即兩個人群具有相同的形狀)。一些研究者將該檢驗(yàn)解釋為比較兩個群體的中位數(shù)?;叵胍幌拢瑓?shù)檢驗(yàn)比較的是獨(dú)立組間的均值(H0:μ1=μ2)。

相反,非參數(shù)檢驗(yàn)的零假設(shè)和雙側(cè)研究假設(shè)表述如下:

H0:兩個群體相等與

H1:兩個種群不相等。

這種檢驗(yàn)通常作為雙側(cè)檢驗(yàn)進(jìn)行,因此,研究假設(shè)表明兩個種群不相等,而不是說明方向性。如果想檢測一個群體與另一個群體相比的正負(fù)變化,則使用單側(cè)研究假設(shè)。檢驗(yàn)程序包括將兩個樣本中的觀測值匯集成一個綜合樣本,記錄每個觀測值來自哪個樣本,然后從 1 到 n1+n2 分別按從低到高排列。

例如

考慮一項(xiàng)二期臨床試驗(yàn),旨在研究一種新藥對減輕兒童哮喘癥狀的效果。共有 n=10 名參與者被隨機(jī)分配接受新藥或安慰劑治療。參與者被要求記錄接受指定治療后一周內(nèi)氣喘發(fā)作的次數(shù)。數(shù)據(jù)如下。

 

Placebo

7

5

6

4

12

New Drug

3

6

4

2

1

 

與服用安慰劑的參與者相比,服用新藥的參與者在 1 周內(nèi)發(fā)生氣短的次數(shù)是否存在差異?通過觀察,似乎服用安慰劑的參與者呼吸急促的次數(shù)更多,但這在統(tǒng)計(jì)學(xué)上有意義嗎?

在這個例子中,結(jié)果是一個計(jì)數(shù),在這個樣本中,數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。

呼吸急促發(fā)作次數(shù)頻率直方圖

此外,樣本量較小(n1=n2=5),因此采用非參數(shù)檢驗(yàn)是合適的。假設(shè)如下,我們在 5%的顯著性水平(即 α=0.05)下進(jìn)行檢驗(yàn)。

H0:相對于

H1:兩個種群不相等。

請注意,如果零假設(shè)成立(即兩組人群相等),我們預(yù)計(jì)兩個治療組中每個組的呼吸急促發(fā)作次數(shù)相似,我們預(yù)計(jì)每個組中都會有一些參與者報告發(fā)作次數(shù)較少,一些參與者報告發(fā)作次數(shù)較多。觀察到的數(shù)據(jù)似乎并非如此。需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),以確定觀察到的數(shù)據(jù)是否證明人群之間存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的顯著差異。

第一步是分配等級,為此我們將數(shù)據(jù)從小到大排序。這是在合并樣本或總樣本(即匯集兩個治療組(n=10)的數(shù)據(jù))上進(jìn)行的,并分配從 1 到 10 的等級,如下所示。我們還需要跟蹤總樣本中的分組分配。

請注意,較低的等級(如 1、2 和 3)分配給新藥組的反應(yīng),而較高的等級(如 9、10)分配給安慰劑組的反應(yīng)。同樣,檢驗(yàn)的目的是確定觀察到的數(shù)據(jù)是否支持反應(yīng)人群的差異?;叵胍幌?,在參數(shù)檢驗(yàn)中(在假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)K中討論過),當(dāng)比較兩組間的均值時,我們分析樣本均值相對于其變異性的差異,并在檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量中總結(jié)樣本信息。這里也采用了類似的方法。具體來說,我們根據(jù)等級得出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。

首先,我們對各組的等級進(jìn)行求和。安慰劑組的等級總和為 37;新藥組的等級總和為 18?;叵胍幌拢燃壙偤涂偸堑扔?n(n+1)/2。作為對等級分配的檢驗(yàn),我們有 n(n+1)/2 = 10(11)/2=55,等于 37+18 = 55。

在試驗(yàn)中,我們把安慰劑組稱為 1,新藥組稱為 2(1 和 2 的分配是任意的)。我們用 R1 表示第 1 組的等級總和(即 R1=37),R2 表示第 2 組的等級總和(即 R2=18)。如果零假設(shè)成立(即兩個種群相等),我們預(yù)期 R1 和 R2 相似。在本例中,較低值(較低等級)集中在新藥組(第 2 組),而較高值(較高等級)集中在安慰劑組(第 1 組)。這很有說服力,但觀察到的等級總和的差異是否僅僅是偶然造成的呢?為了回答這個問題,我們將計(jì)算一個檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來總結(jié)樣本信息,并在概率分布中查找相應(yīng)的值。

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