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在符合正态分布但方差不齐（方差不齐性）的情况下，虽然数据本身服从正态分布，但因为不满足参数检验（如独立样本 t 检验）的方差齐性假设，你需要使用非参数检验（如 Mann-Whitney U 检验）进行比较。
关于数据表示（描述性统计）：
最佳选择是同时报告：
均数 ± 标准差：
理由： 既然数据符合正态分布，均值仍然是描述数据中心位置的最佳、最有效的点估计值。标准差是描述围绕均值的离散程度的标准度量。它们提供了关于数据分布形状的最直接信息。
注意： 在报告时，需要明确说明标准差反映的是组内变异，并且各组的标准差不同（即存在方差不齐）。例如：“数据符合正态分布但方差不齐，因此采用 Mann-Whitney U 检验进行组间比较。数据表示为均数 ± 标准差（Group A: 25.3 ± 4.1; Group B: 30.8 ± 7.9）”。
中位数（四分位数间距）：
理由： 因为你最终使用了非参数检验（基于秩次），期刊或读者通常期望看到与检验方法一致的数据描述方式，即使用中位数和四分位数间距（Median）。这有助于读者直观地理解非参数检验结果所基于的数据分布位置和范围。
注意： 对于正态分布数据，中位数和均值会非常接近（理论上相等），IQR 和标准差也存在特定关系（对于正态分布，IQR ≈ 1.349 * SD）。所以报告分位数并不会否定数据的正态性。
为什么建议同时报告？
全面性： 提供了最全面的信息。均数±标准差精确描述了正态分布的中心和离散程度。中位数和四分位数间距展示了非参数检验所基于的分布特征。
透明性： 清晰地展示了数据特征（正态但方差不齐）和你选择分析方法（非参数检验）的理由。
满足不同需求： 满足了对参数描述（均值/SD）和非参数描述（中位数/IQR）感兴趣的读者。
避免误解： 如果只报告中位数/IQR，读者可能会误认为数据本身是非正态的（而实际上只是方差不齐）。如果只报告均值/SD，读者可能不明白为什么用了非参数检验。
如何报告（示例）：
“数据经 Shapiro-Wilk 检验证实符合正态分布（p > 0.05），但经 Levene 检验发现方差不齐（p < 0.05）。因此，采用 Mann-Whitney U 检验比较两组差异。数据表示为均数 ± 标准差（Group A: 25.3 ± 4.1; Group B: 30.8 ± 7.9）和中位数（四分位数间距）（Group A: 25.1 [22.5, 28.0]; Group B: 30.5 [25.0, 36.3]）。Mann-Whitney U 检验结果显示两组差异具有统计学意义（U = XX, p = YY）。”
如果只能选一种？
如果期刊限制或版面非常紧张，优先选择报告 中位数（四分位数间距）。原因如下：
与分析方法一致： 你最终使用的是非参数检验，报告中位数/IQR 是与该检验逻辑最匹配的描述方式。
强调关键信息： 对于理解非参数检验的结果（组间位置的差异），中位数/IQR 提供的信息通常足够。
避免混淆： 避免读者看到均值/SD 后质疑“为什么不用 t 检验？”。报告分位数自然暗示了可能不符合参数检验的假设（无论是正态性还是方差齐性）。
总结：
理想情况： 同时报告均数 ± 标准差 和 中位数（四分位数间距），并在正文或方法部分清晰解释数据符合正态分布但方差不齐，因此选用非参数检验。
次优但可接受（尤其当版面有限时）： 报告 中位数（四分位数间距），以匹配你实际使用的非参数检验方法。
尽量避免： 只报告均数 ± 标准差而不解释为何使用非参数检验，或者只报告分位数而不说明数据其实是正态的（如果这个信息重要）。
核心原则是：数据的描述方式应清晰、准确，并与你所选择的统计推断方法保持一致，同时提供足够的信息让读者理解数据的分布特征和你做出分析决策的依据。 对于正态但方差不齐的数据，同时报告两种描述统计量最能满足这些要求。