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完全随机设计两样本比较时,秩和检验的假设是什么?

在进行完全随机设计两样本比较时,采用秩和检验(也称为Mann-Whitney U检验或Wilcoxon秩和检验)的主要目的是评估两个独立样本是否来自具有相同分布的总体。因此,在使用秩和检验时,我们关注的是这两个样本之间的分布是否存在显著差异。

秩和检验的基本假设包括:
1. 空假设(H0):两组数据来自于同一个总体或两组数据的分布是相同的。换句话说,两个样本在所研究的变量上没有显著性差异。
2. 备择假设(Ha):两组数据来自于不同的总体或两组数据的分布不同。这意味着一个样本中的值普遍大于另一个样本中的值,或者两者之间的分布存在其他形式的不同。

秩和检验不假定数据服从正态分布,这是它的一个重要优势,特别是在处理小样本量、非正态分布的数据时。此外,该方法对异常值相对不太敏感,因此在实际应用中非常广泛。

进行秩和检验时,首先将两个样本合并并按大小排序,然后计算每个样本的秩(即排名),最后根据这些秩来计算统计量U或W,并与临界值比较以确定是否拒绝空假设。如果P值小于预设的显著性水平(如0.05),则认为两组数据存在显著差异,应拒绝H0;反之,则没有足够的证据表明两组间有显著差异。

总之,在进行完全随机设计下两个样本的秩和检验时,主要关注的是这两个独立样本是否来自相同分布的总体。
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