マン・ホイットニーU検定とは？
まん・ほいっとにーゆーけんてい
マン・ホイットニーU検定とは、正規分布を仮定せずに二つの独立した群の分布を比較するノンパラメトリック検定です。
マン・ホイットニーU検定（Mann-Whitney U test）は、二つの独立した標本グループの分布の位置（中央値）に差があるかどうかを検定するノンパラメトリック手法です。t検定の代替として、データが正規分布に従わない場合や、サンプルサイズが小さい場合に広く用いられます。ウィルコクソン順位和検定と数学的に等価な手法です。
検定の手順は次のとおりです。
- 二つのグループのデータを合わせ、すべての値を小さい順に順位付けする。
- 各グループの順位の合計（順位和）を計算する。
- U統計量を算出し、帰無仮説のもとでの確率（p値）を求める。
- p値が有意水準（例えば0.05）を下回れば、二群の分布に統計的有意差があると判断する。
マン・ホイットニーU検定は、データが順序尺度である場合（例えばアンケートの5段階評価）や、連続データでも正規性が満たされない場合に特に有効です。外れ値の影響を受けにくいという利点もあります。一方で、t検定と比べると正規性が成立している場合の検出力は若干低くなります。
医学研究や心理学、社会科学などの分野で幅広く活用されており、統計解析ソフトウェア（R、SPSS、Pythonのscipyなど）でも標準的に提供されている検定手法です。
使い方・例文
新薬と従来薬を投与した二群の患者の症状スコアが正規分布しない場合、マン・ホイットニーU検定を使って両群に差があるかを検証します。
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