マン・ホイットニーU検定とt検定は、どちらも2つのグループ間の差を評価するための統計手法ですが、いくつかの重要な違いがあります。 データの分布: t検定はデータが正規分布に従うことを前提としていますが、マン・ホイットニーU検定は非パラメトリック手法であり、データの分布に対する仮定が少ないため、正規分布に従わないデータでも使用できます。 中央値と平均: t検定は平均値の差を評価しますが、マン・ホイットニーU検定は中央値の差を評価します。 したがって、データに外れ値が含まれる場合、U検定の方がより頑健な結果を提供することがあります。 サンプルサイズ: t検定はサンプルサイズが小さい場合に不安定になることがありますが、U検定は小さなサンプルサイズでも有効に機能します。