Matlab实现-带显著性检验的箱线图绘制

该函数接受两个输入参数：data和groups。data是一个元胞数组，其元素为列向量，用于存储数据值。groups也是一个元胞数组，其内容应该与data中的数据相对应，用于表示每个数据点所属的组别。 在统计分析中，该函数使用Mann Whitney U检验来评估两组数据之间是否存在显着性差异。Mann Whitney U检验是一种非参数统计检验方法，用于比较两个独立样本的分布是否相同，特别是在样本量较小或数据不满足正态分布假设的情况下。 boxplot_sigstar函数返回的箱线图中，会用星号(*)表示出具有统计显着性的组别。此外，函数还会输出显着性水平和p值作为打印输出。p值用于评估统计假设检验的结果，如果p值小于某个预定的阈值（例如0.05），则认为两组数据之间存在显着性差异。 在MATLAB中，使用boxplot_sigstar函数的基本语法如下： [boxout, significance, pvalue] = boxplot_sigstar(data, groups); 这里，boxout变量包含绘制箱线图所需的输出数据，significance变量为显着性标记（星号或ns），pvalue变量则包含统计检验的p值。 使用boxplot_sigstar函数不仅可以方便地对数据进行可视化展示，还可以在科学研究中对实验组和对照组进行显着性检验，从而帮助研究者分析和解释数据结果。该函数尤其适用于需要进行显着性分析的数据集，例如生物学实验、心理学实验、经济学研究等领域。 需要注意的是，boxplot_sigstar函数需要在MATLAB环境中运行，且用户必须确保传入的data和groups参数格式正确无误。此外，为了正确解释结果，使用者应该具备一定的统计学知识和对Mann Whitney U检验的理解。"