Mann-Whitney U检验是一种常用的非参数假设检验方法，用于比较两个独立样本的中位数是否相同。与t检验和方差分析等参数检验方法不同，Mann-Whitney U检验不需要对数据的分布做出任何假设，适用于各种类型的数据，包括连续数据和非正态分布数据。此外，它还可以处理等级数据，例如问卷调查中的满意度等级。

Mann-Whitney U检验的基本原理是将两个样本的数据合并起来，对所有数据进行排序，并计算每个数据在两个样本中的秩次。然后，通过比较两个样本的秩次总和，判断两个样本的中位数是否相同。如果两个样本的中位数相同，则Mann-Whitney U检验的统计量U的值应该接近于(n1 * n2) / 2，其中n1和n2分别是两个样本的大小。如果U的值偏离这个期望值，则可以拒绝两个样本的中位数相同的假设。

Mann-Whitney U检验的结果通常会报告一个p值，表示在相同的假设条件下，观察到当前统计量或更极端的统计量的概率。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝两个样本的中位数相同的假设。

与其他假设检验方法相比，Mann-Whitney U检验具有许多优点。首先，它不需要对数据分布做任何假设。其次，它可以处理各种类型的数据，包括非正态分布的数据和等级数据。此外，它可以比较两个独立样本的中位数是否相同，因此适用于许多实际应用场景，例如医学研究和社会科学研究。

在实际应用中，Mann-Whitney U检验通常与其他假设检验方法一起使用。例如，在比较两个群体的均值时，可以使用t检验和方差分析。如果数据不服从正态分布，则可以使用Mann-Whitney U检验。此外，如果样本量很小，则可以使用精确检验方法，例如Fisher精确检验。

总之，Mann-Whitney U检验是一种强大的假设检验方法，适用于比较两个独立样本的中位数是否相同。它可以应用于各种类型的数据，并且在实际应用中具有广泛的适用性。因此，对于研究人员和数据分析人员来说，熟悉Mann-Whitney U检验的原理和应用是非常重要的。

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