您有时会读到Mann - Whitney检验比较了两组的中值。但正如该示例所表明，这并不完全正确。

 

图表示出了从对照受试者和治疗受试者中获得的每个数值。Mann - Whitney检验的双尾P值为0.0288，因此您可得出如下结论：两组之间存在统计学显著性差异。但水平线显示的两个中间点相同。Mann - Whitney检验从低到高排列了所有数值，然后比较了平均秩。相较于治疗值秩的平均值，对照值秩的平均值低得多，因此P值很小，即使两组的中值相同。

此外，声称Mann - Whitney检验询问这两组是否来自具有不同分布的总体也不完全正确。下图中的两组显然来自不同分布，但从Mann - Whitney检验得出的P值很高（0.46）。两组的标准偏差明显非常不同。但由于Mann - Whitney检验只分析秩，因此无法得知两组之间的实质性差异。

Mann - Whitney检验比较平均秩，不会比较中值，也不会比较分布。从更普遍的方面来说，P值给出以下问题的答案：从具有较大平均秩的总体中随机选择的数值大于从其他总体中随机选择的数值的几率有多大？

如果您另外假设，两个总体的分布形状相同，即使其已移动（具有不同中值），则可认为Mann - Whitney检验是中值检验。如果您接受分布形状相同这一假设，则可根据从Mann - Whitney检验得出的小P值得出如下结论：中值之间的差异具有统计学显著性。但Michael J. Campbell指出，“但如果这些组的分布相同，则位置移动将使中值和平均值移动相同的量，因此中值的差异与平均值差异相同。因此，Mann - Whitney检验也是对平均值差异的检验。”

Kruskal - Wallis检验是相应非参数检验，用于比较三个或以上组。本页关于Mann - Whitney检验的所有内容同样适用于Kruskal - Wallis检验。

1.A. Hart.Mann，Whitney检验不仅仅是对中值的检验：展开的差异非常重要。BMJ（2001）第323卷（7309）第391页