前後2回データを収集した場合の点数(中心点が0と期待される)の差を検定するのによく用いられる。中心点と完全に一致する点数は除外し、残りの点数の中心点からの偏差の絶対値を順位化し、最小の偏差が順位1となるようにする。タイ(同順位)点数には平均順位を充てる。中心点からの正・負の両偏差ごとに順位の和を計算する。値が得られる確率)を求める。した2群間の比較出用いるノンパラメトリックな検定。ウィルコクソンの順位和検定と実質的に同じ方法であり、まとめてマン・ホイットニー・ウィルコクソン検定とも呼ばれる。独立な2組の標本の有意差検定として用いられる。変数は順位としてとれば(つまり2つを比較してどちらが大きいかがわかっていれば)よい。2つの観察された分布の間の重なりの度合が偶然で期待されるよりも小さいかどうかを、「両標本が同じ母集団から抽出された」との帰無仮説に基づいて検定する方法である。(帰無仮説の下ではその分布がわかっている)と呼ばれる統計量を求める。標本サイズが小さい場合にはこの分布は数表になっている。約20以上の場合には正規分布でよい近似ができる。検定の前に小標本に対して(n≦20)直接計算する。観察度数あるいは標本サイズが小さいほうの標本を選んで、これを標本1、もう一方を標本2とする。標本1の各観察について、標本2の中でそれよりも小さい値が得られた観察の度数を数える。大標本に対して(n>20)公式を用いる。すべての観察を並べて1つの順位系列とし、小さい方の標本の順位を総和する。標本1.の順位の和である。最大値は2標本の大きさの積で、上記の方法で得られた値がこの最大値の半分より大きい場合は、それを最大値から引いた値を数表で見つけ出せばよい。危険率(100α%)を設定する。2つの群のデータすべてを小さい順に並べ、小さいほうから順位をつける。同順位がある場合は、平均順位をつける。