Калькулятор U-критерия Манна-Уитни
U-критерий Манна-Уитни (он же критерий сумм рангов Уилкоксона) сравнивает две независимые группы без предположения нормальности — базовая альтернатива независимому t-тесту при скошенных данных, порядковых шкалах и малых выборках. Вставьте обе группы и получите U, z-аппроксимацию с поправками на связки и непрерывность, двустороннее p-значение и ранговый размер эффекта r = |z|/√N. Результаты совпадают с wilcox.test(x, y) в R (нормальная аппроксимация) с точностью не менее четырёх значащих цифр, включая обработку связок. Также показываются медианы групп и их разность, поскольку выводы Манна-Уитни обычно формулируются в терминах медиан или распределений рангов.
ИИ-отчёт
Доверьте интерпретацию результатов ИИ: документ Word в формате APA 7 / бизнес-отчёта.
Часто задаваемые вопросы
Как сообщать U-критерий Манна-Уитни в формате APA 7?
Укажите U, z-аппроксимацию, точное p и размер эффекта, напр.: «Баллы группы A были выше, чем у группы B, U = 58, z = 1.50, p = .133, r = .35», желательно с медианами групп. Кнопка «ИИ-отчёт» формирует полный абзац результатов по APA 7 из ваших данных.
Когда использовать Манна-Уитни вместо независимого t-теста?
Когда допущения t-теста шатки: заметно скошенные распределения, порядковые (ликертовские) шкалы, малые выборки с выбросами. Если данные примерно нормальны, у t-теста немного больше мощности — запустить Шапиро-Уилка в каждой группе (см. наш инструмент t-теста) — хороший способ решить.
Учитывает ли калькулятор связки, и почему моё p чуть отличается от табличного?
Да — дисперсия скорректирована на связки, и применяется поправка на непрерывность 0,5, ровно как wilcox.test в R с exact=FALSE. Таблицы для малых выборок используют точное перестановочное распределение, поэтому крошечные расхождения ожидаемы; нормальная аппроксимация — стандартная практика при n ≳ 10 на группу.