Pregunta sobre las pruebas U de Mann Whitney y Suma de rangos en Scipy

Question

Intento comparar la agudeza visual media entre dos grupos independientes utilizando la agudeza visual logMAR.

Como el tamaño de la muestra es pequeño, he optado por la prueba U de Mann-Whitney que, a mi entender, es lo mismo que la prueba de suma de rangos de Wilcoxon.

Estoy utilizando scipy en python y mi código es el siguiente

import scipy.stats as stats

mPVR = [0.00, -0.18, -0.08, 0.30, 0.48, 0.60]
iERM = [1.00, 0.60, 0.78, 0.10, 0.00, 0.18, 0.60, 0.48, -0.18, -0.08]

MWU = stats.mannwhitneyu(mPVR, iERM, use_continuity=True, alternative="two-sided")

WRS = stats.ranksums(mPVR, iERM, alternative="two-sided")

print(MWU)
print(" ")
print(WRS)
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MannwhitneyuResult(statistic=22.0, pvalue=0.4131761509873124)

RanksumsResult(statistic=-0.8677218312746247, pvalue=0.385546631571102)

Ahora me hago estas preguntas para aprender.

1) ¿Por qué son diferentes los valores p producidos por la prueba U de Mann-Whitney y la prueba de sumas de rangos si las dos pruebas son iguales?

2) Si efectivamente no son lo mismo (lo cual sospecho mucho dado que hay dos funciones diferentes), entonces ¿qué prueba sería la más apropiada para utilizar en este escenario?

3) Si las pruebas deberían arrojar el mismo valor p, entonces ¿qué he hecho mal con lo anterior?

Answer 1

La página de documentación de scipy.stats.ranksums lee

Esta prueba debe utilizarse para comparar dos muestras de continuo continuas. No tiene en cuenta los empates entre medidas en x e y. Para la gestión de empates y una corrección de continuidad opcional, véase scipy.stats.mannwhitneyu.

En efecto, al fijar use_continuity=True y eliminando una instancia de 0,60 de iERM verá que las dos pruebas dan resultados idénticos.

Ni que decir tiene que, en este caso, debería utilizar Mann-Whitney.