python曼·惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test）

两独立样本t检验要求数据服从正态分布，且两组样本数据的方差齐次。如果数据不满足正态分布又该怎么办呢？

首先强调一点，独立样本t检验对正态分布的要求有一定耐性，只要数据不是严重地偏离正态分布，数据近似服从正态分布是可以继续做经典的student′s t test的。

如果你的数据偏态严重，也不要慌，此时可以考虑使用非参数的统计检验方法来替代，与独立样本t检验等价的非参数方法叫做曼惠特尼u检验，英文名称为：

Mann-Whitney U test

两独立样本的曼-惠特尼U检验可用于对两总体分布的比例判断。医学|教育|网搜集整理其原假设：两组独立样本来自的两总体分布无显著差异。曼-惠特尼U检验通过对两组样本平均秩的研究来实现判断。秩简单说就是变量值排序的名次，可以将数据按升序排列，每个变量值都会有一个在整个变量值序列中的位置或名次，这个位置或名次就是变量值的秩。

测试两个独立样本的分布是否相等。

假设条件

每个样本中的观察结果都是独立且均等分布的（iid）。
可以对每个样本中的观察结果进行排名。

解释

H0：两个样本的分布相等。
H1：两个样本的

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