Mann–Whitney U·Wilcoxon 부호순위 검정

t-검정의 정규성 가정이 의심스러울 때, 즉 표본이 작거나 측정값이 치우쳤거나 이상값이 있거나 점수에 순서만 있을 때 쓰는 검정입니다. 독립된 두 표본에는 Mann–Whitney U 검정(Wilcoxon 순위합 검정이라고도 함)을, 대응 데이터에는 Wilcoxon 부호순위 검정을 수행합니다. R의 wilcox.test를 그대로 따르며, R 문서의 두 예제가 R의 출력과 똑같이 재현됩니다. 대응된 우울 점수는 V = 40, 단측 p = 0.01953이고, 투과 상수는 W = 35, p = 0.1272입니다. R을 따르는 것이 중요한 이유는 구현마다 세 군데가 달라 p값이 바뀌기 때문입니다. 대응 데이터의 0인 차이는 순위를 매기기 전에 제외합니다. 동순위나 0이 없고 관측이 50개 미만이면 순위 통계량의 정확한 귀무분포를 근사 없이 전부 계산해 쓰고, 그렇지 않으면 R의 동순위 보정과 연속성 보정을 한 정규근사를 씁니다. 반면 scipy는 부호순위 검정에서 기본으로 연속성 보정을 하지 않습니다. 결과 아래 안내문이 어느 방법을 썼는지, 0을 몇 개 제외했는지 알려 줍니다. 통계량과 p값 외에 효과 크기로 순위 이연 상관을, 그리고 Hodges–Lehmann 추정치를 보여 줍니다. 두 표본이면 모든 쌍별 차이의 중앙값, 대응 데이터면 Walsh 평균의 중앙값으로, 이 검정들이 다루는 이동량의 자연스러운 추정치이자 R이 신뢰구간을 요청받으면 출력하는 값입니다. 0 대신 가설 이동량 μ를 검정할 수도 있습니다. 이 검정들은 평균이 아니라 분포를 비교합니다. 유의한 결과는 한 표본이 더 큰 값을 내는 경향이 있다는 뜻이며, 두 분포의 모양이 같을 때에만 중앙값에 대한 이야기가 됩니다.