Not sure what is your question?

您好bobguy！我的意思是，要比较两样本率是否相同，用U检验与用卡方检验两者有何不同？谢谢！

答
:(1)
相同点：

四格表资料的
u
检验是根据正态近似原理进行的，凡能用
u
检验对两样本率进行检
验的资料，均能使用
X
2
检验，两者是等价的，即
u
2
=X
2
；
u
检验和
X
2
检验都存在连续校正的问题。
(2)
不同
点：由于
u
分布可确定单、双侧检验界值，可使用
u
检验进行单侧检验；满足四格表
u
检验的资料，可计
算两率之差的
95%
可信区间，以分析两率之差有无实际意义；
X
2
检验可用于
2
×
2
列联表资料有无关联的检
验。
  

两样本率的比较在统计学中常用的方法有U检验（即Mann-Whitney U test）和卡方检验（χ test）。这两种方法虽然都可以用于检验两个独立样本之间的差异性，但它们基于不同的理论假设和适用条件。

1. **原理不同**：
   - Mann-Whitney U test是基于秩次的非参数检验。它不依赖于数据的正态分布或其他特定分布假设，而是比较两组样本的总体是否一致或有显著差异。
   - 卡方检验是一种适合类别变量（如两个独立二分类变量）的统计方法，用于判断两组样本在某种特征上的分布是否有显著性差异。

2. **适用条件不同**：
   - Mann-Whitney U test适用于连续或有序数据的情况，且当数据不符合正态分布假设时尤为有用。
   - 卡方检验则适用于二分类（或更多分类）的计数资料。它要求样本量足够大，并且在每一格中的期望频数通常应大于5。

3. **应用场景不同**：
   - Mann-Whitney U test常用于比较两个独立组别的连续性变量中位数是否有显著差异。
   - 卡方检验多用于分析两个分类变量之间的关联或独立性，比如比较两组患者某种疾病的发生率是否相同等。

4. **假设前提不同**：
   - Mann-Whitney U test不假设数据的分布形态，适用于非正态分布的数据集。
   - 卡方检验则基于理论频数和实际观测频数之间的差异进行分析，适用于频率或比例的比较。

总结来说，选择使用U检验还是卡方检验主要取决于你的研究问题是关于连续性变量的中位数比较（可能采用Mann-Whitney U test），还是分类数据中的频数分布是否有显著差异（更适合用卡方检验）。在具体应用时，需要根据研究目的、数据类型及满足的统计假设来决定使用哪种方法。

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