SIG 统计 · 方法卡
Mann-Whitney U 检验
当两组数据不满足 t 检验条件时，比较两组的位置或分布。
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什么时候用
- 两个独立组，因变量是等级、偏态连续或含明显异常值。
- 样本量小，正态性假设难以成立。
- 想比较“一组是否倾向于比另一组更大”，而不只比较均值。
什么时候不该用
- 同一批对象前后测或配对设计，改用 Wilcoxon 符号秩检验。
- 三组及以上时，用 Kruskal-Wallis 检验并做事后比较。
- 两组分布形状差异很大时，不能简单说“中位数不同”。
需要什么数据
- 二分类分组列 + 等级或连续数值列。
- 同一个观测只属于一组；配对数据不能拆开当独立组。
- 报告每组中位数、IQR、样本量和并列秩情况。
前提假设与检查
- 独立性：两组是不同对象；重复测量不适用。
- 分布形状：若要解释为中位数差异，两组分布形状应大致相同。
- 异常值：秩检验对极端值不敏感，但仍要说明数据质量。
结果怎么读
- U 与 z：秩和差异的检验统计量。
- p 值：在 α 下是否有统计学证据。
- rank-biserial r：效应量，方向和大小一起看。
- 中位数与 IQR：比均值/SD 更贴合偏态数据的描述。
三个常见错误
- 只报均值与 SD，和检验实际比较的位置不匹配。
- 把 p > .05 写成“两组相同”，忽略检验力不足。
- 分布形状明显不同，却仍把结果解释成单纯的中位数差异。
APA 报告模板
Mann-Whitney U 检验显示，A 组（Mdn = …, IQR = …）与 B 组（Mdn = …, IQR = …）的差异达到/未达到统计显著，U = …, z = …, p = …, r = …。
把「…」替换成你的实际数值；显著与否的措辞要按事先设定的 α 与结果如实填写。