<\/p>\n
Um<\/span>teste U de Mann-Whitney<\/strong><\/a> \u00e9 usado para comparar diferen\u00e7as entre duas amostras quando as distribui\u00e7\u00f5es amostrais n\u00e3o s\u00e3o normalmente distribu\u00eddas e os tamanhos das amostras s\u00e3o pequenos (n <30).<\/span><\/p>\n \u00c9 considerado o equivalente n\u00e3o param\u00e9trico do<\/span> teste t para duas amostras<\/strong><\/a> .<\/span><\/p>\n Este tutorial explica como realizar um teste U de Mann-Whitney em Python.<\/span><\/p>\n Os pesquisadores querem saber se o tratamento do combust\u00edvel causa uma altera\u00e7\u00e3o no consumo m\u00e9dio de mpg de um carro. Para testar isso, eles mediram o mpg de 12 carros com tratamento de combust\u00edvel e 12 carros sem tratamento.<\/span><\/p>\n Como os tamanhos das amostras s\u00e3o pequenos e os pesquisadores suspeitam que as distribui\u00e7\u00f5es das amostras n\u00e3o s\u00e3o normalmente distribu\u00eddas, eles decidiram realizar um teste U de Mann-Whitney para determinar se h\u00e1 uma diferen\u00e7a estatisticamente significativa em mpg entre os dois grupos.<\/span><\/p>\n Conclua as etapas a seguir para realizar um teste U de Mann-Whitney em Python.<\/span><\/p>\n Etapa 1: crie os dados.<\/strong><\/span><\/p>\n Primeiro, criaremos duas tabelas para armazenar os valores de mpg para cada grupo de carros:<\/span><\/p>\n Etapa 2: execute um teste U de Mann-Whitney.<\/strong><\/span><\/p>\n A seguir, usaremos a fun\u00e7\u00e3o mannwhitneyu()<\/a> da biblioteca scipy.stats para realizar um teste U de Mann-Whitney, que usa a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n mannwhitneyu(x, y, use_continuity=Verdadeiro, alternativa=Nenhum)<\/strong><\/span><\/p>\n Ouro:<\/span><\/p>\n Veja como usar esta fun\u00e7\u00e3o em nosso exemplo espec\u00edfico:<\/span><\/p>\n A estat\u00edstica de teste \u00e9 50,0<\/strong> e o valor p bicaudal correspondente \u00e9 0,2114<\/strong> .<\/span><\/p>\n Etapa 3: interprete os resultados.<\/strong><\/span><\/p>\n Neste exemplo, o teste U de Mann-Whitney usa as seguintes hip\u00f3teses nulas e alternativas:<\/span><\/p>\n H 0<\/sub> :<\/strong> MPG \u00e9 igual entre os dois grupos<\/span><\/p>\n HA<\/sub> :<\/strong> MPG n\u00e3o<\/em> \u00e9 igual entre os dois grupos<\/span><\/p>\n Como o valor p ( 0,2114<\/strong> ) n\u00e3o \u00e9 inferior a 0,05, n\u00e3o rejeitamos a hip\u00f3tese nula.<\/span><\/p>\n Isso significa que n\u00e3o temos evid\u00eancias suficientes para dizer que a verdadeira m\u00e9dia de mpg \u00e9 diferente entre os dois grupos.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar um teste U de Mann-Whitney em diferentes softwares estat\u00edsticos:<\/span><\/p>\n Como realizar um teste U de Mann-Whitney no Excel<\/a> Umteste U de Mann-Whitney \u00e9 usado para comparar diferen\u00e7as entre duas amostras quando as distribui\u00e7\u00f5es amostrais n\u00e3o s\u00e3o normalmente distribu\u00eddas e os tamanhos das amostras s\u00e3o pequenos (n <30). \u00c9 considerado o equivalente n\u00e3o param\u00e9trico do teste t para duas amostras . Este tutorial explica como realizar um teste U de Mann-Whitney em Python. Exemplo: […]<\/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":[],"class_list":["post-848","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Exemplo: teste U de Mann-Whitney em 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
\n
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 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como realizar um teste U de Mann-Whitney em R<\/a>
Como realizar um teste U de Mann-Whitney no SPSS<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"