t 檢驗與 Wilcoxon 檢驗：數(shù)據(jù)差異分析的兩大核心方法

在數(shù)據(jù)分析的廣闊領域中，判斷兩組或多組數(shù)據(jù)之間是否存在顯著差異是一項至關重要的任務。t 檢驗和 Wilcoxon 檢驗作為兩種常用的統(tǒng)計檢驗方法，各自有著獨特的原理、適用場景和操作流程。無論是在科學研究、商業(yè)決策還是日常數(shù)據(jù)分析中，掌握這兩種檢驗方法都能幫助我們更準確地解讀數(shù)據(jù)背后的信息。

一、t 檢驗：參數(shù)檢驗中的經(jīng)典方法

t 檢驗是一種基于 t 分布的參數(shù)檢驗方法，主要用于檢驗總體均值之間是否存在顯著差異。它要求數(shù)據(jù)滿足一定的前提條件，在滿足條件的情況下，能提供較為精準的檢驗結果。

（一）t 檢驗的基本原理

t 檢驗的核心思想是通過計算樣本均值與總體均值之間的差異，或者兩組樣本均值之間的差異，并結合樣本標準差和樣本量，構造 t 統(tǒng)計量。然后根據(jù) t 分布表，確定在一定顯著性水平下，該差異是否具有統(tǒng)計學意義。其基本邏輯是如果計算得到的 t 統(tǒng)計量對應的 P 值小于設定的顯著性水平（通常為 0.05），則拒絕原假設，認為存在顯著差異；反之，則不拒絕原假設。

（二）t 檢驗的適用條件

1. 數(shù)據(jù)應來自正態(tài)分布總體，或者近似正態(tài)分布。這是因為 t 檢驗基于正態(tài)分布的假設，如果數(shù)據(jù)嚴重偏離正態(tài)分布，檢驗結果可能不準確。

2. 各組數(shù)據(jù)的方差應具有齊性，即不同組的數(shù)據(jù)波動程度大致相同。不過，在實際應用中，也有專門針對方差不齊情況的 t 檢驗變種，如 Welch's t 檢驗。

3. 樣本數(shù)據(jù)應是獨立的，即各個樣本之間不存在相互關聯(lián)或影響。

（三）t 檢驗的主要類型及應用場景

1. 單樣本 t 檢驗：用于檢驗單個樣本的均值是否與某個已知的總體均值存在顯著差異。例如，檢驗某班級學生的數(shù)學平均成績是否與全校的數(shù)學平均成績有顯著不同。

2. 獨立樣本 t 檢驗：適用于比較兩個獨立樣本的均值是否存在顯著差異。比如，比較男性和女性在某一測試中的平均得分是否有顯著區(qū)別。

3. 配對樣本 t 檢驗：用于檢驗配對樣本的均值差異是否顯著。常見于同一組對象在處理前后的效果比較，如患者接受治療前后的身體指標變化。

（四）t 檢驗的實施步驟

1. 提出假設：建立原假設和備擇假設。原假設通常為 “兩組數(shù)據(jù)的均值無顯著差異”，備擇假設則為 “兩組數(shù)據(jù)的均值存在顯著差異”。

2. 確定顯著性水平：一般選擇 0.05 作為顯著性水平，即允許犯第一類錯誤（棄真錯誤）的概率為 5%。

3. 計算 t 統(tǒng)計量：根據(jù)不同的 t 檢驗類型，代入相應的公式計算 t 統(tǒng)計量。例如，獨立樣本 t 檢驗的 t 統(tǒng)計量計算公式為：t =（x? - x?）/ √[（s?2/n?）+（s?2/n?）]，其中 x?、x?分別為兩組樣本的均值，s?2、s?2 為兩組樣本的方差，n?、n?為兩組樣本的容量。

4. 確定 P 值：根據(jù)計算得到的 t 統(tǒng)計量和自由度，通過 t 分布表或統(tǒng)計軟件查找對應的 P 值。

5. 做出決策：將 P 值與顯著性水平進行比較，如果 P 值小于顯著性水平，則拒絕原假設，認為存在顯著差異；否則，不拒絕原假設。

二、Wilcoxon 檢驗：非參數(shù)檢驗中的得力工具

Wilcoxon 檢驗屬于非參數(shù)檢驗方法，它不依賴于總體分布的具體形式，適用于不滿足參數(shù)檢驗前提條件的數(shù)據(jù)，在處理偏態(tài)分布、有序分類數(shù)據(jù)等方面具有優(yōu)勢。

（一）Wilcoxon 檢驗的基本原理

Wilcoxon 檢驗主要包括 Wilcoxon 符號秩檢驗和 Wilcoxon 秩和檢驗（也稱為 Mann - Whitney U 檢驗）。其核心原理是通過對數(shù)據(jù)進行排序并賦予秩次，然后基于秩次來計算檢驗統(tǒng)計量，以此判斷兩組數(shù)據(jù)的分布是否存在顯著差異，而不是直接比較均值。

（二）Wilcoxon 檢驗的適用條件

1. 數(shù)據(jù)可以是連續(xù)型的，也可以是有序分類的。

2. 不要求數(shù)據(jù)來自正態(tài)分布總體，對數(shù)據(jù)分布的要求較為寬松。

3. 樣本數(shù)據(jù)應是獨立的，這一點與 t 檢驗相同。

（三）Wilcoxon 檢驗的主要類型及應用場景

1. Wilcoxon 符號秩檢驗：適用于配對樣本的差異檢驗，用于檢驗配對數(shù)據(jù)的總體中位數(shù)是否為零，或者比較配對樣本處理前后的差異是否顯著。例如，比較同一批產(chǎn)品在兩種不同生產(chǎn)工藝下的質量評分是否有顯著差異。

2. Wilcoxon 秩和檢驗（Mann - Whitney U 檢驗）：用于比較兩個獨立樣本的分布是否存在顯著差異。當數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布假設時，它可以替代獨立樣本 t 檢驗。比如，比較兩種不同品牌的電子產(chǎn)品在用戶滿意度評分上是否存在顯著差異，而用戶滿意度評分可能不服從正態(tài)分布。

（四）Wilcoxon 檢驗的實施步驟

以 Wilcoxon 秩和檢驗為例：

1. 提出假設：原假設為兩組數(shù)據(jù)的分布相同，備擇假設為兩組數(shù)據(jù)的分布不同。

2. 混合排序并賦予秩次：將兩組數(shù)據(jù)混合在一起，按照從小到大的順序進行排序，并為每個數(shù)據(jù)賦予相應的秩次。如果遇到相同的數(shù)據(jù)（即打結現(xiàn)象），則取它們的平均秩次。

3. 計算秩和：分別計算兩組數(shù)據(jù)的秩次之和。

4. 確定檢驗統(tǒng)計量：根據(jù)樣本量的大小確定檢驗統(tǒng)計量。當樣本量較小時，直接使用較小的秩和作為檢驗統(tǒng)計量；當樣本量較大時，秩和近似服從正態(tài)分布，可計算 Z 統(tǒng)計量。

5. 確定 P 值：通過相應的統(tǒng)計分布表或統(tǒng)計軟件查找 P 值。

6. 做出決策：若 P 值小于顯著性水平，則拒絕原假設，認為兩組數(shù)據(jù)的分布存在顯著差異；否則，不拒絕原假設。

三、t 檢驗與 Wilcoxon 檢驗的對比與選擇

（一）兩者的相同點

1. 都可用于比較兩組數(shù)據(jù)之間的差異。

2. 都需要建立原假設和備擇假設，并通過計算 P 值來做出決策。

3. 都要求樣本數(shù)據(jù)具有獨立性。

（二）兩者的不同點

1. 前提條件不同：t 檢驗是參數(shù)檢驗，要求數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布和方差齊性等條件；Wilcoxon 檢驗是非參數(shù)檢驗，對數(shù)據(jù)分布沒有嚴格要求。

2. 檢驗目的不同：t 檢驗主要檢驗總體均值是否存在差異；Wilcoxon 檢驗主要檢驗總體分布是否存在差異，當分布為對稱分布時，也可間接反映中心位置的差異。

3. 適用數(shù)據(jù)類型不同：t 檢驗適用于正態(tài)分布的連續(xù)型數(shù)據(jù)；Wilcoxon 檢驗適用于非正態(tài)分布的連續(xù)型數(shù)據(jù)、有序分類數(shù)據(jù)等。

4. 檢驗效能不同：在數(shù)據(jù)滿足 t 檢驗前提條件時，t 檢驗的效能更高，即更容易檢測到真實存在的差異；而當數(shù)據(jù)不滿足參數(shù)檢驗條件時，Wilcoxon 檢驗的效能相對更高。

（三）方法選擇建議

在實際應用中，選擇 t 檢驗還是 Wilcoxon 檢驗需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點來決定。首先，通過繪制直方圖、QQ 圖等方法判斷數(shù)據(jù)是否近似服從正態(tài)分布，同時檢驗方差是否齊性。如果數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布和方差齊性的條件，優(yōu)先選擇 t 檢驗，因為它能更充分地利用數(shù)據(jù)信息；如果數(shù)據(jù)不滿足這些條件，或者是有序分類數(shù)據(jù)，則應選擇 Wilcoxon 檢驗。

無論是 t 檢驗還是 Wilcoxon 檢驗，它們都是數(shù)據(jù)分析中強大的工具。正確理解和運用這兩種檢驗方法，能夠幫助我們從數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息，為決策提供科學依據(jù)。在實際操作中，還需要結合具體的研究問題、數(shù)據(jù)特征以及專業(yè)知識，選擇最合適的檢驗方法，以確保分析結果的準確性和可靠性。

學習入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3814?targetId=6587&preview=0

推薦學習書籍 《CDA一級教材》適合CDA一級考生備考，也適合業(yè)務及數(shù)據(jù)分析崗位的從業(yè)者提升自我。完整電子版已上線CDA網(wǎng)校，累計已有10萬+在讀~ !

免費加入閱讀：https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0