该文件执行非参数Mann-Whitney-Wilcoxon检验来评估
未配对样本之间的差异。如果组合数小于
20000，算法计算出精确的rank分布;否则它
使用正态分布近似。结果是一样的
MatLab的RANKSUM函数，但有更多的输出信息。
这种测试还有另一种形式，可以得到统计数据
通常用U表示，也计算U统计量。
语法:统计= MWWTEST (X1, X2)

输入:
X1和X2是数据向量。
输出:
- T和U值和p值时，精确的排名分布使用。
- T和U值，均值，标准差，Z值和p值时
采用正态分布。
如果指定了STATS nargout，结果将存储在STATS中
结构体。

例子:

X1=[181 183 170 173 174 179 172 172 175 178 176 158 179 180 172 177];

X2=[168 165 163 175 176 166 163 174 175 173 179 180 176 167 176];

在Matlab中调用函数:mwwtest(X1,X2)

答案是:

MANN-WHITNEY-WILCOXON测试

Group_1 Group_2
_______ _______

数量15
Sum_of_Rank_W 270 195
13 .
Test_variable_U 75 150

样本容量足够大，可以使用正态分布近似

Mean SD Z p_value_one_tail p_value_two_tails
_____ ______ ______ ________________ _________________

112.5 24.047 1.5386 0.061947 0.12389

由Giuseppe Cardillo创建
giuseppe.cardillo-edta@poste.it

要引用这个文件，这将是一个合适的格式:
卡迪罗G.(2009)。MWWTEST:两个未配对样本的Mann-Whitney-Wilcoxon非参数检验。
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/25830