在统计学中，Mann-Whitney U（或称为Mann-Whitney U检验）是一种非参数检验方法，主要用于比较两个独立样本的中位数是否存在显著差异，当我们要判断一个数据集是否显著不同于另一个，而这两个数据集又不满足正态分布或者方差齐性等假设时，Mann-Whitney U检验就显得尤为重要。
当检验结果的U值大于1.96这个临界值时，我们通常会拒绝原假设，即认为两组数据之间存在显著差异，这个临界值是基于双侧检验和特定的显著性水平（如0.05）确定的，它标志着在原假设成立的情况下，观察到的极端U值发生的概率非常小，因此我们有理由怀疑样本间的差异并非偶然。
需要注意的是，这个结论并不是绝对的，U值的大小受到样本大小、分布形状以及原假设的真实性等多种因素影响，如果U值虽然大于1.96，但同时样本量较小，或者两组数据的分布极度偏斜，那么可能需要谨慎解读结果，或者考虑使用其他更为适合的检验方法。
Mann-Whitney U检验的结果通常会给出一个p值，这个值可以更直观地反映差异的显著性，如果p值小于预设的显著性水平，比如0.05，那么无论U值大小，我们都可以拒绝原假设，反之，如果p值大于显著性水平，即使U值大于1.96，我们也不能轻易下结论。
Mann-Whitney U检验中的1.96是一个重要的参考值，但其背后的统计含义需要结合具体情况进行分析，以确保得出的结论具有科学性和可靠性，在实际应用中，我们需要综合考虑多个因素，结合专业背景和领域知识，做出准确的判断。
发表评论