T 检验和曼惠特尼检验有什么区别？

T 检验与 Mann-Whitney U 检验：t 检验是一种参数检验，假设正态分布和等方差，用于比较两组的平均值。 相反，Mann-Whitney 检验是一种非参数检验，用于比较两组的分布，不假设特定的数据分布，对异常值更稳健。

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介绍

In 统计分析，做出关于使用哪个测试的正确决定至关重要。 最常见的困境之一是在以下两者之间进行选择 t检验 和 曼-惠特尼检验。 今天，我们将深入研究参数统计和非参数统计，并阐明这两种检验之间的主要区别。

这款 t检验 和 曼-惠特尼检验 在统计推断中，这两个测试经常受到关注。虽然这两个测试看起来很相似，但它们之间存在差异，这些差异对于为您的学生做出正确的选择至关重要 数据分析 需求。我们讨论的核心点围绕“曼-惠特尼与 t 检验”的比较展开，这凸显了这些统计检验的独特特征。

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亮点

• T 检验假设数据服从正态分布。
• 曼-惠特尼检验是非参数的，并且不假设特定的数据分布。
• T 检验和曼惠特尼检验用于确定两组之间的差异。
• t 检验假设方差相等且观察结果独立。
• 曼-惠特尼检验是处理偏态分布或序数数据的强大工具。

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了解参数和非参数统计

在深入讨论“t 检验与 Mann-Whitney U 检验”的核心争论之前，必须掌握以下概念： 参数 和 非参数统计.

参数检验（如 t 检验）对总体参数做出某些假设，特别是数据遵循特定分布，通常是 正态分布.

相比之下，非参数检验，例如 曼-惠特尼检验，不要假设数据的特定分布。 相反，它们通常在数据不满足参数测试所需的假设或处理序数数据时使用。

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T 检验与曼惠特尼 U 检验

为了更深入地研究“t 检验与 Mann-Whitney U 检验”的比较，我们首先关注每个检验的具体特征及其基本假设。

这款 t检验 用于确定任意两组的平均值之间是否存在显著差异。t 检验假设数据呈正态分布，各组之间的方差相等，且观测值相互独立。它对极值敏感（离群)，因为它使用数据的均值和方差。因此，当满足这些假设时，t检验被认为是稳健检验。

这款 曼-惠特尼检验 还旨在确定两组的分布之间是否存在显着差异。 但另一方面，曼-惠特尼检验并不假设正态性。 相反，它被认为是处理偏态分布或序数数据的强大工具。 它使用排名而不是实际数据点，使其对异常值更加稳健。 然而，Mann-Whitney 检验的效力通常低于 t 检验，这意味着如果数据实际上满足 t 检验的假设，则当存在差异时，曼-惠特尼检验可能无法检测到差异。

在“曼惠特尼检验还是 t 检验”之间做出决定取决于您的数据是否满足参数检验的假设。

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案例研究：T 检验与 Mann-Whitney U 检验

为了说明“t 检验与 Mann-Whitney U 检验”的决定，让我们考虑一些假设 案例研究.

假设您正在研究药物对血压的影响，并且您有两组（治疗组与对照组）。 血压数据呈正态分布。 在这种情况下，t 检验将是合适的选择。

相反，假设您正在使用一项调查来研究两种不同产品的客户满意度。 数据是有序的（从 1 到 5 排序）。 曼-惠特尼检验将是合适的选择，因为它可以处理非参数数据和序数尺度。

这些例子强调了“曼惠特尼与 t 检验”之间的正确选择如何取决于数据的性质和您试图回答的问题。

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总结

每个测试都有其优点和局限性，它们之间的选择在很大程度上取决于您的数据和您可以做出的假设。 当满足假设时，t 检验等参数检验是有效的工具。 曼-惠特尼检验等非参数检验为不满足这些假设的数据提供了替代方案。 与统计学中一样，了解数据对于选择正确的测试至关重要。

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