深厚入解析：符号秩检验与秩和检验的奥秘

符号秩检验和秩和检验， 这两种非参数的虚假设检验方法，在统计学领域中扮演着关键角色。它们在比比看两组独立样本时为我们给了有效的工具。那么它们之间究竟有何本质不一样呢？本文将为您详细解答。

定义与核心思想

符号秩检验的核心思想是仅利用数据差异的符号信息， 即正负号，忽略差异的具体数值巨大细小。而秩和检验则考虑样本差数的符号和样本差数的顺序，相对更为全面。

适用场景

符号秩检验适用于总体不服从正态分布且分布情况不明时用来检验数据资料是不是来自同一个总体虚假设。而秩和检验则不受总体分布管束，适用面更广，适用于等级资料及两端无确定值的资料。

检验统计量与显著性水平

符号秩检验的检验统计量为正、负差值的符号秩和与绝对值的符号秩和。秩和检验的检验统计量为两组秩次之和的差值。显著性水平方面由于极端值的关系到，符号秩检验的p值更加保守，而秩和检验的p值相对更细小。

代码示例

from scipy.stats import wilcoxon, mannwhitneyu
# 符号秩检验
statistic, pvalue = wilcoxon
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# 秩和检验
statistic, pvalue = mannwhitneyu
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不一样与联系

符号秩检验和秩和检验都要求样本独立，且来自于对称分布或近似于对称分布的总体。但符号秩检验还有再说一个一个管束条件是样本量不能太细小，否则得到的p值偏巨大。

在常见的显著性水平下符号秩检验和秩和检验的不要域是不同的。符号秩检验的不要域是左右对称的，秩和检验的不要域则是右侧有限，相对于符号秩检验的不要域更加宽阔松。

符号秩检验和秩和检验在统计学领域中。掌握它们之间的不一样和联系，有助于我们更优良地运用这些个方法进行数据琢磨和决策。欢迎用实际体验验证观点。