만-휘트니 U 테스트

만-휘트니 U 테스트

Mann-Whitney-Wilcoxon 검정이라고도 알려진 Mann-Whitney U 검정은 두 개의 독립적인 표본을 비교하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 1947년 Henry Mann과 Donald Whitney에 의해 개발되었으며 데이터가 정규 분포를 따르지 않을 때 독립 표본 t 검정의 대안입니다. Mann-Whitney U 테스트는 지능 테스트 점수와 같은 두 데이터 세트 간의 차이의 중요성을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

지적 능력의 평가는 심리학과 의학에서 중요한 도구입니다. 지능 테스트는 개인의 지적 능력을 평가하기 위한 표준화된 방법이며 일반적으로 정신 지체를 진단하고 정신 장애를 평가하는 데 사용됩니다. 이 테스트 중 가장 유명한 것은 성인과 어린이의 일반적인 정신 발달을 결정하는 Wechsler 테스트와 Stanford-Binet 척도입니다.

지적 발달 테스트를 사용할 때 두 개의 독립적인 표본 결과(예: 두 그룹의 환자 테스트 결과)를 비교해야 하는 경우가 종종 있습니다. 이 경우 Mann-Whitney U 검정은 두 그룹 간에 유의미한 차이가 있는지 확인하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다.

Mann-Whitney U 검정은 정확한 값을 고려하지 않고 표본 데이터의 순위 값, 즉 순서를 기반으로 합니다. 이 테스트는 두 표본의 순위 합계를 비교하고 두 표본이 동일한 분포에서 나온 경우 합계가 동일할 가능성을 확인합니다. 이에 대한 확률이 낮으면 두 표본이 통계적으로 유의미하게 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다.

Mann-Whitney U 검정은 데이터의 정규 분포 가정을 요구하지 않으며 순서형, 명목형 및 구간 데이터를 포함한 모든 유형의 데이터에 사용할 수 있습니다. 그러나 표본 크기가 커질수록 정확도가 떨어지기 때문에 큰 표본에는 효과적이지 않습니다.

결론적으로 Mann-Whitney U 테스트는 지능 테스트 점수를 포함하여 두 개의 독립적인 표본을 비교하는 데 유용한 통계 방법입니다. 이를 통해 데이터의 정규 분포를 가정하지 않고도 두 표본 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 여부를 확인할 수 있습니다.

Mann-Whitney-Wilcoxon 검정이라고도 알려진 Mann-Whitney U 검정은 두 표본을 비교하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 이 테스트는 1947년 미국 통계학자인 헨리 만(Henry Mann)과 도널드 휘트니(Donald Whitney)가 제안했습니다.

Mann-Whitney U 검정은 두 표본이 동일한 분포에서 추출되었다는 가설을 검정하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터가 정규 분포를 따르지 않거나 표본의 크기가 다른 경우에 사용할 수 있습니다.

두 가지 지능 테스트 결과를 비교하기 위해 Mann-Whitney U 테스트를 사용하는 예를 생각해 보세요. 두 그룹의 사람들에게 두 가지 지능 테스트를 실시하고 테스트 결과 간에 유의미한 차이가 있는지 알아보고 싶다고 가정해 보겠습니다.

Mann-Whitney U 검정을 수행하려면 먼저 두 표본의 데이터를 하나의 계열로 결합한 다음 오름차순으로 순위를 매기고 각 값에 순위를 할당해야 합니다. 그런 다음 각 샘플 순위의 두 합 중 더 작은 U 값이 계산됩니다. U 값은 표본 간의 차이의 중요성을 평가하는 데 사용될 수 있습니다.

U 값이 임계값보다 작으면 표본 간의 차이가 통계적으로 유의하다는 결론을 내릴 수 있습니다. 그렇지 않으면 표본 간의 차이가 통계적으로 유의하지 않습니다.

Mann-Whitney U 검정은 표본의 크기가 다르거나 데이터가 정규 분포를 따르지 않는 경우에 특히 유용할 수 있습니다. 정량, 순서, 명목 등 다양한 유형의 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다.

결론적으로 Mann-Whitney U 검정은 통계 데이터 분석을 위한 강력한 도구이며 두 표본을 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 데이터가 정규 분포 조건을 충족하지 않거나 표본의 크기가 다른 경우에 특히 유용할 수 있습니다.

만-휘트니 테스트

현대 과학은 특정 현상을 결정하기 위해 종종 통계 지표를 사용합니다. 많은 방법이 개발되었으며 그 중 일부는 상관 관계를 식별하도록 설계되었습니다. 가장 유명한 것은 Mann-Whitney U 테스트입니다. 두 개의 독립적인 표본을 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 결론을 얻기 위해 수학적 처리가 수행됩니다.

계산식

계수 K를 계산하지 않고 연결 유무를 판단하는 것도 가능합니다. 얻은 결과는 두 샘플의 표준 값과 비교됩니다.

최대 50개 - 연결 없음;