マン・ホイットニーU検定計算ツール
マン・ホイットニー U 検定（ウィルコクソン順位和検定とも呼ばれます）は、正規性を仮定せずに独立 2 群を比較します — 歪んだデータ、順序尺度、小標本での独立 t 検定の定番の代替手法です。両群を貼り付けると、U、同順位・連続性補正つきの z 近似、両側 p 値、順位に基づく効果量 r = |z|/√N が得られます。 結果は R の wilcox.test(x, y)（正規近似）と同順位処理を含めて少なくとも 4 有効桁で一致します。マン・ホイットニーの結論は通常、中央値や順位分布で表現されるため、各群の中央値とその差も表示されます。
よくある質問
APA 7 形式でマン・ホイットニー U 検定はどう報告しますか？
U、z 近似、正確な p、効果量を報告します。例："A 群の得点は B 群より高かった、U = 58, z = 1.50, p = .133, r = .35"。できれば各群の中央値も添えます。AI レポートボタンがデータから完全な APA 7 の結果段落を生成します。
独立 t 検定ではなくマン・ホイットニーを使うべきなのはいつですか？
t 検定の前提が揺らぐとき：明らかに歪んだ分布、順序（リッカート型）尺度、外れ値のある小標本です。データがほぼ正規なら t 検定のほうがわずかに検出力が高くなります — 各群で Shapiro-Wilk を実行する（t 検定ツール参照）のが良い判断方法です。
同順位は処理されますか？ p が数表と少し違うのはなぜですか？
はい — 分散は同順位補正され、0.5 の連続性補正が適用されます。R の wilcox.test（exact=FALSE）と完全に同じです。小標本用の数表は正確な並べ替え分布を使うため、わずかな差は想定内です。1 群あたり n ≳ 10 では正規近似が標準的な実務です。
統計ツール
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