Mann-Whitney检验和Kolmogorov-Smirnov检验都是用于比较两组非配对数据的非参数检验。两者都计算P值，用于检验“两组数据具有相同分布”这一零假设。但它们的工作原理截然不同：

•Mann-Whitney检验首先将所有数值按从小到大的顺序进行排序，然后根据两组平均秩之间的差异计算P值。

•Kolmogorov-Smirnov检验则比较两个数据集的累积分布，并计算一个依赖于分布之间最大差异的P值。

以下是选择这两种检验方法的一些指导原则：

•KS检验对两个分布的任何差异都较为敏感。形状、离散程度或中位数的显著差异都会导致较小的P值。相比之下，MW检验主要对中位数的变化敏感。

•MW检验使用更为普遍且被更多人熟知，因此若不确定该选哪一种，建议选择它。

•MW检验已扩展以处理并列值。KS检验对并列值的处理效果较差。如果您的数据是分类型的（因此存在大量并列值），请不要选择KS检验。

•某些科学领域往往更倾向于使用 KS 检验而非 MW 检验。遵循您所在领域的传统是合理的。