ForHosting KIT · أدوات المطورين

حاسبة اختبار مان ويتني U مع القيمة الاحتمالية

تقارن حاسبة اختبار مان ويتني U بين عينتين مستقلتين من دون افتراض أن المشاهدات تتبع توزيعًا طبيعيًا.

● Betaمجاني · داخل متصفحك

استخدمها من الويبAPIالبريدTelegramالتطبيق قريبًا

أدخل المجموعتين العدديتين لتحصل على إحصائية U الصغرى وقيمة احتمالية ثنائية الطرف باستخدام التقريب الطبيعي. يعتمد الحساب الرتب المتوسطة للقيم المتساوية، ويصحح التباين بسبب التعادلات، ويطبق تصحيح الاستمرارية. تفيد الحاسبة في التحليل الاستكشافي ومراجعة التجارب وعمليات التحقق القابلة لإعادة الإنتاج عندما تكون القياسات ترتيبية أو مستمرة، ولكن اختبار t لعينتين لا يلائم المسألة جيدًا.

متى يكون اختبار مان ويتني U مناسبًا

استخدم هذه الحاسبة عندما تكون لديك مجموعتان مستقلتان وتريد تقييم ما إذا كانت مشاهدات إحداهما تميل إلى احتلال رتب أعلى أو أدنى من مشاهدات الأخرى. الاستقلال شرط أساسي؛ فلا يجوز أن يكون قياس في المجموعة الأولى مقترنًا بقياس محدد في الثانية، أو مكررًا منه، أو مرتبطًا به بأي صورة أخرى. يصلح الاختبار للقيم الترتيبية والقياسات المستمرة لأنه يقارن الرتب بدل الاعتماد المباشر على المتوسطات والانحرافات المعيارية. ويُختار غالبًا عندما يكون نموذج التوزيع الطبيعي موضع شك، أو تجعل القيم المتطرفة مقارنة المتوسطات صعبة التفسير، أو لا يسمح المقياس المرتب بفروق حسابية ذات معنى. لا يثبت الاختبار تلقائيًا أن وسيطي المجموعتين مختلفان؛ فهذا التفسير يتطلب توزيعات متشابهة الشكل وسؤالًا عن إزاحة الموقع. وإذا اختلف شكلا التوزيعين، فإن النتيجة الدالة تشير بصورة أعم إلى اختلاف في ترتيب قيم المجتمعين. حدد الفرضية وبنية الاستقلال قبل الاطلاع على القيمة الاحتمالية، واجمع بين المعرفة المتخصصة والنتيجة العددية عند التفسير.

كيفية حساب الإحصائية والقيمة الاحتمالية

تجمع الحاسبة العينتين، ثم ترتب جميع المشاهدات وتمنحها رتبًا من أصغر قيمة إلى أكبرها. وتحصل المشاهدات المتساوية على متوسط الرتب التي تشغلها، وبذلك تعالج حالات التعادل باتساق بدل كسرها اعتباطيًا. بعد ذلك تجمع رتب المجموعة الأولى وتحول مجموع الرتب إلى قيمة U الخاصة بهذه المجموعة. وتُستخرج قيمة U الأخرى من حاصل ضرب حجمي العينتين، ثم تُعرض القيمة الأصغر منهما بوصفها الإحصائية النهائية. لحساب القيمة الاحتمالية، تستخدم الحاسبة التقريب الطبيعي للعينات الكبيرة في ظل الفرضية الصفرية. يتضمن التباين تصحيحًا قائمًا على كل مجموعة تعادل في البيانات المدمجة، كما يطبق حساب z تصحيح استمرارية مقداره نصف وحدة. القيمة الاحتمالية المعروضة ثنائية الطرف، ولذلك تراعي الانحراف في كلا الاتجاهين. إذا كانت جميع المشاهدات المدمجة متطابقة، يصبح التباين المصحح للتعادل صفرًا؛ وعندئذ لا تقدم العينتان دليلًا على الترتيب، فتكون القيمة الاحتمالية واحدًا. وتنتج المدخلات المتطابقة دائمًا النتيجة نفسها.

كيفية قراءة النتيجة وتوثيقها

تلخص إحصائية U الترتيب الثنائي بين المجموعتين، غير أن مقياسها الخام يعتمد على حجمي العينتين. لذلك فسرها مع حجمي العينتين والتوزيعات المشاهدة والقيمة الاحتمالية، ولا تقارن قيم U الخام بين دراسات غير مترابطة. تعني القيمة الاحتمالية الثنائية الصغيرة أن انفصال الرتب المشاهد سيكون غير معتاد في ظل النموذج الصفري المستخدم في التقريب. وهي ليست احتمال صحة الفرضية الصفرية، ولا تقيس الأهمية العملية. قبل استنتاج النتيجة، افحص أحجام المجموعات وحالات التعادل والتشتت والمشاهدات المؤثرة وطريقة جمع البيانات. قد يكون الاختبار الدقيق أنسب للعينات الصغيرة جدًا أو للمجموعات شديدة التفاوت في الحجم، بينما تعيد هذه الإمكانية التقريب الطبيعي عن قصد. اذكر في التقرير أنك استخدمت اختبار مان ويتني U ثنائي الطرف، وأدرج حجمي العينتين وإحصائية U والقيمة الاحتمالية وعتبة الدلالة المختارة. وأضف ملخصات وصفية أو رسمًا بيانيًا حتى يرى القارئ مقدار الاختلاف وشكله، لا مجرد تجاوز عتبة معينة من عدمه.

حالات الاستخدام

مقارنة مجموعات تجريبية مستقلة

تحقق مما إذا كانت نتائج عينتي العلاج والضبط المنفصلتين تظهر انفصالًا منهجيًا في الرتب من دون افتراض توزيع طبيعي للقياسات.

تحليل إجابات استبيان ترتيبية

قارن التقييمات المرتبة لمجموعتين غير مترابطتين من المشاركين مع الحفاظ على معلومات الرتب في المقياس.

التحقق من مسار التحليل

أنشئ إحصائية U وقيمة احتمالية تقريبية حتميتين لبيانات الاختبار أو فحوص الجودة أو الإجراءات الإحصائية القابلة لإعادة الإنتاج.

الأسئلة الشائعة

ما كلفة عملية حساب عبر API؟

تبلغ كلفة كل طلب API ‏$0.002. ويمكن أيضًا تنفيذ الحساب الحتمي نفسه في المتصفح.

هل القيمة الاحتمالية أحادية الطرف أم ثنائية الطرف؟

هي ثنائية الطرف، ولذلك تراعي انفصال الرتب في كلا الاتجاهين.

كيف تُعالج القيم المتساوية؟

تحصل المشاهدات المتعادلة على رتب متوسطة، ويُصحح تباين التقريب الطبيعي وفق حالات التعادل في البيانات المدمجة.

هل تستخدم هذه الحاسبة قيمة احتمالية دقيقة؟

لا. فهي تستخدم تقريبًا طبيعيًا مصححًا للتعادل مع تصحيح الاستمرارية، حتى مع العينات الصغيرة.

هل يمكن أن تكون إحدى العينتين فارغة؟

لا. يجب أن تضم كل مجموعة مشاهدة عددية منتهية واحدة على الأقل؛ وتؤدي المجموعة الفارغة إلى خطأ إدخال غير صالح.

هل تثبت النتيجة الدالة اختلاف الوسيطين؟

ليس دائمًا. يتطلب تفسير النتيجة كإزاحة في الوسيط عادة توزيعين متشابهين في الشكل؛ وإلا فهي تشير إلى فروق أعم في الترتيب.

للمطوّرين — الوصول عبر API

كل ما في هذه الصفحة متاح برمجيًا. هذا القسم موجّه للفرق التقنية التي تريد ربط الأداة بأنظمتها الخاصة؛ بقية المستخدمين يمكنهم استخدام الأداة أعلاه مباشرة دون الحاجة لقراءة ما يلي.

الـEndpoint

POSThttps://api.kit.forhosting.com/stat/mann-whitney-u

صادِق على طلبك بترويسة Bearer، وأرسل طلب POST واحدًا لتدخل مهمتك قائمة التنفيذ فورًا؛ ثم تستلم النتيجة عبر webhook أو رابط موقّع.

استدعِ الخدمة من بيئتك

curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/mann-whitney-u \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"group_a":[1,3,5,7,9],"group_b":[2,4,6,8,10]}'

const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/mann-whitney-u", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    "group_a": [
      1,
      3,
      5,
      7,
      9
    ],
    "group_b": [
      2,
      4,
      6,
      8,
      10
    ]
  })
});
const { task_id } = await res.json();

import os, requests

res = requests.post(
    "https://api.kit.forhosting.com/stat/mann-whitney-u",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
    json={
    "group_a": [
        1,
        3,
        5,
        7,
        9
    ],
    "group_b": [
        2,
        4,
        6,
        8,
        10
    ]
},
)
task_id = res.json()["task_id"]

<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/mann-whitney-u", false, stream_context_create([
  "http" => [
    "method"  => "POST",
    "header"  => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
    "content" => '{"group_a":[1,3,5,7,9],"group_b":[2,4,6,8,10]}',
  ],
]));
$task = json_decode($res, true);

body := bytes.NewBufferString(`{"group_a":[1,3,5,7,9],"group_b":[2,4,6,8,10]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/mann-whitney-u", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

مثال على الطلب

{
  "group_a": [
    1,
    3,
    5,
    7,
    9
  ],
  "group_b": [
    2,
    4,
    6,
    8,
    10
  ]
}

مثال على الاستجابة

{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "stat.mann_whitney_u",
  "status": "queued",
  "_links": {
    "result": "/tasks/tsk_…/result"
  }
}

الواجهة غير متزامنة: تستلم task_id فور الإرسال، ويمكنك الاستعلام عن الحالة بمعدل طلب واحد في الثانية.

الأسعار

لكل طلب$0.002

السعر معلن كما تراه: لا tokens ولا نظام نقاط؛ وإن فشلت المهمة فلن تُحاسَب عليها.

الحدود

max_items_per_group 100000

الأخطاء

HTTP	الرمز	المعنى
`401`	`unauthorized`	مفتاح الوصول مفقود أو غير صالح؛ تحقق من ترويسة Bearer في طلبك.
`402`	`insufficient_balance`	رصيدك لا يكفي لتنفيذ هذه المهمة؛ أعد شحن الرصيد ثم أعد المحاولة.
`404`	`unknown_type`	نوع المهمة المطلوب غير موجود في الكتالوج — راجع الاسم المرسل في الطلب.
`429`	`rate_limited`	تجاوزت الحد المسموح من الطلبات؛ انتظر قليلًا ثم أعد المحاولة.

اطّلع على توثيق KIT الكامل ←