無母數統計是一種不需要考慮樣本所來自的母群之分配條件的統計檢定，是將原始資料經由排序（rank）後，重新給予等級分數，並用此等級分數來做分析，假如有一筆資料為1、10、100、500，那麼經由排序後重新給予的等級分數會變為1、2、3、4。
無母數檢定通常會用在：(1)資料違反常態；(2) 違反變異數同質性假設；(3)小樣本。
使用無母數檢定的好處：(1)不受母群分配的假定所限制；(2)特別適用小樣本；(3)適用名義變項與順序變項的資料。而主要的缺點是造成資料的浪費與檢定力（power）的減弱，這是由於研究者已不用原始資料去做分析，而是改用經過排序後的等級分數，因此遺失非常多的訊息。
以下將分別介紹我們比較常用的三種無母數統計：魏可遜等級和考驗（Wilcoxon rank sum test，亦稱曼惠特尼U考驗(Mann-Whitney U test)）、克-瓦二氏單因子等級變異數分析（Kruskal-Wallis one-way analysis of variance by ranks）、魏可遜配對組帶符號等級考驗（Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test），看起來似乎很複雜，名字長的嚇死人，其實它們所對應的有母數統計分別為，獨立樣本t考驗、單因子變異數分析、成對樣本t考驗。
一、曼惠特尼U考驗(Mann-Whitney U test)
當獨立樣本t考驗的基本假設無法滿足時，最常被用來代替的是曼惠特尼U考驗。由此可知，當資料為兩個獨立樣本，欲檢定2組在次序變數上是否存在差異，或雖然變數為等距比例的變數，但資料不能符合t考驗的基本假定時，U考驗是代替t考驗來檢驗兩群體是否有差異的好方法。
資料形式
A性別：1.男、2.女
Y身高
Question：想比較男女生的身高是否有明顯地差異，但樣本數小，因此採用無母數統計來檢定
（1）語法
此處語法不再詳細介紹讀取資料檔與顯示資料檔的語法!!
底下主要針對變異數分析與單純主要效果比較進行解說
1. Mann-Whitney U test
PROC NPAR1WAY WILCOXON; 利用NPAR1WAY執行無母數分析，並採用WILCOXON
VAR Y; 指定依變數Y，本例代表身高
CLASS A; 指定組別變數A，本例代表性別
RUN;
（2）報表
1.等級分數摘要表
SAS會列出兩組的等級分數摘要表
2. Mann-Whitney U test
Statistic=17.0為U值，不具太大的意義
重點是Z值 = -2.436(p ，達顯著水準，表示男女生的身高有差異
從Mean Rank可得知，男生的身高（Mean Rank = 8.71）會高於女生的身高（Mean Rank = 3.40）
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