만-휘트니 U 검정 계산기
만-휘트니 U 검정(윌콕슨 순위합 검정이라고도 함)은 정규성 가정 없이 두 독립 집단을 비교합니다 — 치우친 데이터, 서열척도, 소표본에서 독립 t검정의 대표적 대안입니다. 두 집단을 붙여넣으면 U, 동순위·연속성 보정된 z 근사, 양측 p값, 순위 기반 효과크기 r = |z|/√N을 얻습니다. 결과는 동순위 처리를 포함해 R의 wilcox.test(x, y)(정규근사)와 최소 4개 유효숫자까지 일치합니다. 만-휘트니의 결론은 보통 중앙값이나 순위 분포로 서술되므로 각 집단의 중앙값과 그 차이도 표시됩니다.
AI 리포트
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자주 묻는 질문
APA 7 형식으로 만-휘트니 U 검정은 어떻게 보고하나요?
U, z 근사, 정확한 p, 효과크기를 보고합니다. 예: "A 집단 점수가 B 집단보다 높았다, U = 58, z = 1.50, p = .133, r = .35" — 가능하면 각 집단의 중앙값도 함께. AI 보고서 버튼이 데이터로부터 완전한 APA 7 결과 단락을 생성합니다.
독립 t검정 대신 만-휘트니는 언제 쓰나요?
t검정의 가정이 흔들릴 때입니다: 뚜렷하게 치우친 분포, 서열(리커트형) 결과 변수, 이상값이 있는 소표본. 데이터가 대체로 정규라면 t검정의 검정력이 조금 더 높습니다 — 각 집단에 Shapiro-Wilk를 돌려보는 것(t검정 도구 참고)이 좋은 판단 방법입니다.
동순위를 처리하나요? 제 p값이 표와 조금 다른 이유는요?
네 — 분산은 동순위 보정되며 0.5의 연속성 보정이 적용됩니다. R의 wilcox.test(exact=FALSE)와 정확히 같습니다. 소표본용 표는 정확한 순열분포를 쓰므로 표 값과의 미세한 차이는 예상되는 일입니다. 집단당 n ≳ 10이면 정규근사가 표준 관행입니다.