<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title>Non-Parametric - Nhãn - NZQIRC</title><link>https://nzqirc.xyz/tags/non-parametric/</link><description>Non-Parametric - Nhãn - NZQIRC</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>vi</language><copyright>This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.</copyright><lastBuildDate>Mon, 21 Sep 2026 23:10:00 +0700</lastBuildDate><atom:link href="https://nzqirc.xyz/tags/non-parametric/" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Kiểm Định Mann-Whitney U (Wilcoxon Rank-Sum Test)</title><link>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/mann-whitney-u-test/</link><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 23:10:00 +0700</pubDate><author>Du Mã</author><guid>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/mann-whitney-u-test/</guid><description><![CDATA[<p>Trong nghiên cứu y sinh (<em>bio-medical</em>), dữ liệu như nồng độ cytokine hay thang điểm đau thường có phân phối lệch và mẫu nhỏ, vi phạm giả định chuẩn của Student&rsquo;s t-test. Khi đó, <strong>kiểm định Mann-Whitney U</strong> (<em>Wilcoxon rank-sum test</em>) là phương pháp phi tham số chuẩn mực để so sánh hai nhóm độc lập.</p>
<h3 id="1-trực-giác-và-cơ-chế-xếp-hạng">1. Trực giác và cơ chế xếp hạng</h3>
<p>Thay vì so sánh giá trị trung bình nhạy cảm với ngoại lai (<em>outliers</em>), Mann-Whitney U gộp chung dữ liệu hai nhóm ($n_1, n_2$) rồi gán thứ hạng (<em>rank</em>) từ $1$ đến $N = n_1 + n_2$. Nếu có giá trị trùng lặp (<em>ties</em>), ta lấy trung bình cộng thứ hạng.</p>]]></description></item></channel></rss>