理解和解释非参数检验的结果可以从以下几个方面入手：
一、明确检验目的和假设
在进行非参数检验之前，要清楚检验的目的是什么以及对应的假设。例如，可能是检验两个独立样本是否来自相同的总体分布，或者检验多个独立样本的中位数是否相等。明确假设有助于正确理解检验结果的意义。
二、关注检验统计量和 p 值
检验统计量：
不同的非参数检验方法有不同的检验统计量。例如，Mann-Whitney U 检验的统计量是 U 值，Kruskal-Wallis H 检验的统计量是 H 值等。这些统计量反映了数据之间的差异程度。
一般来说，检验统计量的值越大，表明数据之间的差异越明显。但具体的解释需要结合特定的检验方法和数据背景。
p 值：
p 值是判断结果是否具有统计学意义的重要指标。通常，如果 p 值小于预先设定的显著性水平（如 0.05），则拒绝原假设，认为数据之间存在显著差异；如果 p 值大于显著性水平，则不拒绝原假设，认为数据之间没有显著差异。
例如，进行 Mann-Whitney U 检验后得到 p 值为 0.03，在显著性水平为 0.05 的情况下，我们可以得出两个独立样本来自不同总体分布的结论。
三、结合实际问题进行解释
实际差异的大小：
即使非参数检验结果显示存在显著差异，也不能仅仅依赖 p 值来判断实际差异的大小。需要结合数据的具体情况和实际问题进行分析。
例如，在比较两种治疗方法的效果时，非参数检验可能显示两组患者的康复时间存在显著差异，但实际差异可能很小，在临床实践中可能并不具有重要意义。
结果的可靠性：
考虑样本量、数据质量等因素对结果可靠性的影响。一般来说，样本量越大，结果的可靠性越高。同时，如果数据存在缺失值、异常值等问题，可能会影响非参数检验的结果。
例如，在小样本情况下，非参数检验的结果可能不够稳定，需要谨慎解释。如果数据中存在较多异常值，需要考虑这些异常值对结果的影响，并可能需要进行敏感性分析。
与其他研究结果的比较：
将非参数检验的结果与其他相关研究进行比较，有助于更好地理解结果的意义和价值。如果结果与已有研究一致，可能增加对结果的信心；如果结果不一致，需要进一步分析原因。
例如，在研究某种疾病的危险因素时，如果非参数检验结果与其他类似研究不同，可能需要考虑研究对象、研究方法等方面的差异，以确定结果的可靠性和适用性。
四、报告结果的方式
在报告非参数检验结果时，应提供足够的信息，以便读者能够理解和重复分析。一般来说，应包括以下内容：
检验方法：
明确使用的非参数检验方法，如 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis H 检验等。
检验统计量的值：
报告具体的检验统计量值，如 U 值、H 值等。
p 值：
给出 p 值的大小，并说明是否在预先设定的显著性水平下显著。
样本量：
说明参与检验的样本数量，包括各个组的样本量。
实际差异的描述：
如果可能，对数据之间的实际差异进行描述，例如中位数的差异、秩和的差异等。
例如：“采用 Mann-Whitney U 检验比较两组患者的康复时间，U = 120，p = 0.04。两组样本量分别为 n1 = 50，n2 = 60。结果表明，两组患者的康复时间存在显著差异，实验组的康复时间中位数明显短于对照组。”