Mann-Whitney檢驗：一個例子表

標準在數理統計 - 一個嚴格的規則，根據該意義的一定程度的接受或拒絕的假設。 為了建立它，你需要找到一個特定的功能。 應該依賴於實驗，即，是從經驗確定值的最終結果。 正是這種特點將是評估樣品之間的差異的工具。

統計學顯著的價值。 概觀

統計顯著性 - 是偶然發生的概率的價值很低。 無關緊要，更極端的和它的性能。 的差值稱為在有數據，如果要求這些分歧不存在其概率可忽略不計的情況下統計顯著。 但是，這並不意味著這種差異必然是大而顯著。

統計顯著性檢驗水平

這一術語應理解可能拒絕其真實性的情況下，零假設。 這也被稱為第一類，或假陽性決策錯誤。 在大多數情況下，該處理是基於p值（“PI-值”）。 此累積概率通過觀察統計檢驗的水平。 他，反過來，有在通過零假設的時間樣本。 如果p值小於申報級別分析師的建議將被拒絕。 從這個數字直接決定意義的測試值：較小的是，在分別與更多的理由來拒絕假設。 顯著性水平通常是由字母B（阿爾法）來表示。 專家之間流行的數字：0.1％，1％，5％和10％。 如果，例如說，一個比賽的機會是千分之一，那麼肯定我們正在談論的隨機變量的統計顯著性的0.1％的水平。 不同的含義B-水平都有自己的優點和缺點。 如果該指數小於越大，替代假說是顯著的可能性。 雖然這可能是一個錯誤的零假設不被拒絕的風險。 由此可以得出結論，最佳的B級的選擇分別取決於“權力”的重要性，或平衡的假陽性和假陰性的決定妥協的概率。 的代名詞，俄羅斯文學“統計顯著性”一詞是“真實性”。

零假設的確定

在數理統計，這個假設是檢查在手的現有經驗證據的一致性。 在大多數情況下，零假設取假設，研究變量之間的相關性缺失或沒有研究分佈的均勻性差異。 在標準研究的數學家試圖反駁零假設，也就是說，要證明它是不是與實驗結果是一致的。 並採取地方和被接受的，而不是一個零的替代假說。

關鍵定義

在標準U（曼-惠特尼） 數理統計允許評估兩個樣本之間的差異。 它們可以在被定量測定的性狀的水平進行說明。 這種方法是理想的小樣本的差異進行評價。 這個簡單的標準是在1945年提出由Frank魏氏。 而在1947年，該方法已被修訂和科學家H. B.曼和D. R. Uitni，其中他被稱為這一天的名稱補充。 在心理學，數學，統計等諸多學科Mann-Whitney檢驗是理論研究的數學基礎的基本要素之一。

描述

曼 - 惠特尼 - 不帶參數的比較簡單的方法。 它的容量是顯著。 它比功率羅森鮑姆Q檢驗顯著較高。 該方法評估如何小的樣品間的交叉值，即第一和第二選擇的排序值的行之間的區域中。 該值小於標準，更有可能的參數值是有效的差異。 要正確應用標準U（曼 - 惠特尼），不要忘了一些限制。 每個樣品至少應為3特徵值。 這可能是在一個情況下，兩個值，但第二次，他們不一定必須至少有5名。 在測試中樣品必須是同步指標的最小數目。 所有數字必須是在理想情況下的不同。

使用

如何正確使用Mann-Whitney檢驗？ 表，這是由該方法製備包含某一臨界值。 首先，你需要創建一個組兩個匹配樣本，然後將其排名的。 即，元件根據特徵，低級別的增加程度排列被分配給更小的值。 其結果是，我們得到的成績總數：

N = N1 + N2，

其中值N1和N2 - 分別包含在所述第一和第二樣品中的單位數。 此外，單個排數量的值被分為兩大類。 單位，分別在第一和第二樣品。 現在考慮轉值行列的總和在第一排和第二排。 它確定大部分器（Tx），其對應於與NX單元的樣品。 使用更多的Wilcoxon方法，其值由下面的過程來計算。 這是必要的表來確定用於具體採取N1和N2的關鍵標準的意義的所選擇的水平。 將所得的組分可以是小於或等於從表中的值。 在這種情況下，顯著差異所研究的樣本中確定的特質水平。 如果結果值高於表時，則零假設被接受。 當進行Mann-Whitney檢驗計算，應該注意的是，如果無效假設為真，該標準將是 預期， 以及分散。 請注意，對於大量數據樣本的方法被認為是幾乎正態分佈。 差異的顯著性越高，價值變為最小Mann-Whitney檢驗。