Wilcoxon signed-rank test和Wilcoxon rank-sum test及其在SciPy中的使用注意事項
阿新 • • 發佈：2019-01-06
分別是：
| Compute the Wilcoxon rank-sum statistic for two samples. | |
wilcoxon(x[, y, zero_method, correction]) |
Calculate the Wilcoxon signed-rank test. |
mannwhitneyu(x, y[, use_continuity, alternative]) |
Compute the Mann-Whitney rank test on samples x and y. |
其實按照上面部落格中的介紹，在統計學中，Wilcoxon rank-sum test（威爾科克森秩和檢驗）也叫 Mann-Whitney U test（曼-惠特尼 U 檢驗），可是SciPy為什麼又分成了兩個函式呢？我們注意到在ranksums的說明頁面中：
寫到：“For tie-handling and an optional continuity correction see scipy.stats.mannwhitneyu.”
這其實就很好理解了，mannwhitneyu適用於當滿足：Use only when the number of observation in each sample is > 20 and you have 2 independent samples of ranks. 時資料中存在結（Ties）情況。按照網上資料的介紹，所謂結，可以這樣理解：
“很多情況下，資料中會出現相同的觀測值，對它們進行排序後，這些相同觀測值的排名顯然是並列的，也就是它們的秩是相同的，這種情況被稱為資料中的結，對於結的處理，通常是將它們排序後所處位置的平均值作為它們的秩，當資料中結比較多時，某些非引數檢驗中原假設下檢驗統計量的分佈就會受到影響，從而需要對統計量進行修正。”
其實看到郵件列表中也有人討論過這個問題：
補充兩個材料，Wilcoxon Rank-Sum Table的連結和進一步說明：