<\/p>\n
Ein<\/span>Mann-Whitney-U-Test<\/strong><\/a> wird verwendet, um Unterschiede zwischen zwei Stichproben zu vergleichen, wenn die Stichprobenverteilungen nicht normalverteilt sind und die Stichprobengr\u00f6\u00dfen klein sind (n < 30).<\/span><\/p>\n Er gilt als nichtparametrisches \u00c4quivalent des<\/span> t-Tests bei zwei Stichproben<\/strong><\/a> .<\/span><\/p>\n In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen Mann-Whitney-U-Test in Python durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n Forscher m\u00f6chten wissen, ob die Kraftstoffaufbereitung zu einer Ver\u00e4nderung des durchschnittlichen Kraftstoffverbrauchs eines Autos f\u00fchrt. Um dies zu testen, messen sie den mpg von 12 Autos mit Kraftstoffaufbereitung und 12 Autos ohne Aufbereitung.<\/span><\/p>\n Da die Stichprobengr\u00f6\u00dfen klein sind und die Forscher vermuten, dass die Stichprobenverteilungen nicht normalverteilt sind, beschlossen sie, einen Mann-Whitney-U-Test durchzuf\u00fchren, um festzustellen, ob zwischen den beiden Gruppen ein statistisch signifikanter Unterschied in mpg besteht.<\/span><\/p>\n F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um einen Mann-Whitney-U-Test in Python durchzuf\u00fchren.<\/span><\/p>\n Schritt 1: Erstellen Sie die Daten.<\/strong><\/span><\/p>\n Zuerst erstellen wir zwei Tabellen, um die mpg-Werte f\u00fcr jede Fahrzeuggruppe zu speichern:<\/span><\/p>\n Schritt 2: F\u00fchren Sie einen Mann-Whitney-U-Test durch.<\/strong><\/span><\/p>\n Als N\u00e4chstes verwenden wir die Funktion mannwhitneyu()<\/a> aus der Bibliothek scipy.stats, um einen Mann-Whitney-U-Test durchzuf\u00fchren, der die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n mannwhitneyu(x, y, use_continuity=True, alternative=None)<\/strong><\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n So verwenden Sie diese Funktion in unserem konkreten Beispiel:<\/span><\/p>\n Die Teststatistik betr\u00e4gt 50,0<\/strong> und der entsprechende zweiseitige p-Wert betr\u00e4gt 0,2114<\/strong> .<\/span><\/p>\n Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n In diesem Beispiel verwendet der Mann-Whitney-U-Test die folgenden Null- und Alternativhypothesen:<\/span><\/p>\n H 0<\/sub> :<\/strong> MPG ist zwischen den beiden Gruppen gleich<\/span><\/p>\n H A<\/sub> :<\/strong> MPG ist zwischen den beiden Gruppen nicht<\/em> gleich<\/span><\/p>\n Da der p-Wert ( 0,2114<\/strong> ) nicht kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese nicht ablehnen.<\/span><\/p>\n Das bedeutet, dass wir nicht gen\u00fcgend Beweise daf\u00fcr haben, dass der tats\u00e4chliche durchschnittliche MPG-Wert zwischen den beiden Gruppen unterschiedlich ist.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie einen Mann-Whitney-U-Test in verschiedenen Statistikprogrammen durchf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie einen Mann-Whitney-U-Test in Excel durch<\/a> EinMann-Whitney-U-Test wird verwendet, um Unterschiede zwischen zwei Stichproben zu vergleichen, wenn die Stichprobenverteilungen nicht normalverteilt sind und die Stichprobengr\u00f6\u00dfen klein sind (n < 30). Er gilt als nichtparametrisches \u00c4quivalent des t-Tests bei zwei Stichproben . In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen Mann-Whitney-U-Test in Python durchf\u00fchren. Beispiel: Mann-Whitney-U-Test in Python Forscher m\u00f6chten wissen, ob […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiel: Mann-Whitney-U-Test in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n
group1 = [20, 23, 21, 25, 18, 17, 18, 24, 20, 24, 23, 19]<\/strong>\ngroup2 = [24, 25, 21, 22, 23, 18, 17, 28, 24, 27, 21, 23]<\/strong><\/pre>\n
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import<\/span> scipy.stats as<\/span> stats\n\n#perform the Mann-Whitney U test<\/span>\nstats. mannwhitneyu<\/span> (group1, group2, alternative=' two-sided<\/span> ')\n\n(statistic=50.0, pvalue=0.2114)\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So f\u00fchren Sie einen Mann-Whitney-U-Test in R durch<\/a>
So f\u00fchren Sie einen Mann-Whitney-U-Test in SPSS durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"