在进行完全随机设计两样本比较时，采用秩和检验（也称为Mann-Whitney U检验或Wilcoxon秩和检验）的主要目的是评估两个独立样本是否来自具有相同分布的总体。因此，在使用秩和检验时，我们关注的是这两个样本之间的分布是否存在显著差异。
秩和检验的基本假设包括：
1. 空假设（H0）：两组数据来自于同一个总体或两组数据的分布是相同的。换句话说，两个样本在所研究的变量上没有显著性差异。
2. 备择假设（Ha）：两组数据来自于不同的总体或两组数据的分布不同。这意味着一个样本中的值普遍大于另一个样本中的值，或者两者之间的分布存在其他形式的不同。
秩和检验不假定数据服从正态分布，这是它的一个重要优势，特别是在处理小样本量、非正态分布的数据时。此外，该方法对异常值相对不太敏感，因此在实际应用中非常广泛。
进行秩和检验时，首先将两个样本合并并按大小排序，然后计算每个样本的秩（即排名），最后根据这些秩来计算统计量U或W，并与临界值比较以确定是否拒绝空假设。如果P值小于预设的显著性水平（如0.05），则认为两组数据存在显著差异，应拒绝H0；反之，则没有足够的证据表明两组间有显著差异。
总之，在进行完全随机设计下两个样本的秩和检验时，主要关注的是这两个独立样本是否来自相同分布的总体。
秩和检验的基本假设包括：
1. 空假设（H0）：两组数据来自于同一个总体或两组数据的分布是相同的。换句话说，两个样本在所研究的变量上没有显著性差异。
2. 备择假设（Ha）：两组数据来自于不同的总体或两组数据的分布不同。这意味着一个样本中的值普遍大于另一个样本中的值，或者两者之间的分布存在其他形式的不同。
秩和检验不假定数据服从正态分布，这是它的一个重要优势，特别是在处理小样本量、非正态分布的数据时。此外，该方法对异常值相对不太敏感，因此在实际应用中非常广泛。
进行秩和检验时，首先将两个样本合并并按大小排序，然后计算每个样本的秩（即排名），最后根据这些秩来计算统计量U或W，并与临界值比较以确定是否拒绝空假设。如果P值小于预设的显著性水平（如0.05），则认为两组数据存在显著差异，应拒绝H0；反之，则没有足够的证据表明两组间有显著差异。
总之，在进行完全随机设计下两个样本的秩和检验时，主要关注的是这两个独立样本是否来自相同分布的总体。
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