在进行u检验后，需要对分析结果进行解读。
1. 显著性水平：在进行u检验时，设置了显著性水平，通常为0.05或0.01。如果计算出的u值小于临界值，则拒绝原假设（两组数据没有差异），也就是说可以认为两组数据有显著差异。如果计算出的u值大于等于临界值，则接受原假设（两组数据之间没有显著差异）。
2. 方向性：如果进行的是有向u检验，则需要考虑方向性。如果计算出的u值与原假设所列方向一致，则拒绝原假设，否则接受原假设。
3. 效应大小：可以通过计算效应大小（Effect size）来评估差异的程度。常见的计算效应大小的方法有Cohen's d和Phi系数，其值越大，差异越明显。
4. 结论陈述：最后需要根据分析结果陈述结论，明确两组数据是否存在显著差异。例如：“在显著性水平0.05下，Group A的得分显著高于Group B的得分（u = xxx, p < 0.05）”。
需要注意的是，u检验是一种非参数检验方法，比起t检验等参数检验方法更加稳健，但也需要根据具体情况进行选择。同时，需要结合实际研究目的和问题，将统计结果与研究背景和领域知识结合起来进行分析解读。
u检验怎么分析结果
您好，u检验是一种非参数统计方法，用于比较两个样本的中位数是否一致。其基本思想是将两个样本的数据合并起来，计算其秩次和，然后根据秩次和的大小来推断两个样本的中位数是否有显著差异。
分析u检验的结果通常需要考虑以下几个方面：
1. 确定检验的假设：根据研究问题和实际情况，明确u检验的零假设和备择假设。
2. 计算统计量：根据样本数据和假设，计算出u检验的统计量，以此来判断两个样本是否有显著差异。
3. 确定显著性水平：根据实际需要和研究问题，确定显著性水平，通常为0.05或0.01。
4. 判断p值：根据统计量和自由度，计算出p值，如果p值小于显著性水平，那么可以拒绝零假设，认为两个样本的中位数有显著差异。
5. 推断结论：根据p值和实际问题，推断两个样本的中位数是否有显著差异，同时需要考虑样本大小和效应大小等因素。
u检验怎么分析结果
答：如果U检验结果U值＞1.96，则P值＜0.05，说明两样本差异具有统计学意义。