Mann-Whitney testini nasıl rapor edersiniz?

Tezimi yapıyorum ve birkaç test yapıyorum. Bir Kruskal-Wallis testi kullandıktan sonra, sonucu genellikle şöyle bildiririm:

arasında önemli bir fark vardır ... $(\chi^2_{(2)}=7.448, p=.024)$

Ama şimdi bir Mann-Whitney testi yaptım ve hangi değerleri sunacağımdan emin değilim. SPSS bana bir Mann-Whitney , Wilcoxon , ve değeri veriyor . Bu 4 değerin tümünü sunacak mıyım? Yoksa ilgisiz mi? $U$ $W$ $Z$ $P$

wilcoxon-mann-whitney reporting

— dissertationhelp
kaynak

Wikipedia yanıtlarına sahip gibi görünüyor. Örnek sonuç ifadesinden bir alıntı:

Mann-Whitney testinin sonuçlarını bildirirken şunları belirtmek önemlidir:

İki grubun merkezi eğilimlerinin bir ölçüsü (ortalamalar veya medyanlar; Mann-Whitney sıralı bir test olduğundan, medyanlar genellikle önerilir)

U'nun değeri

Örnek boyutları

Anlamlılık seviyesi.

Uygulamada bu bilgilerin bir kısmı zaten sağlanmış olabilir ve tekrarlanıp tekrarlanmayacağına karar vermek için sağduyu kullanılmalıdır. Tipik bir rapor yayınlanabilir,

"E ve C gruplarındaki medyan latanslar 153 ve 247 ms idi; iki gruptaki dağılımlar anlamlı derecede farklıydı (Mann-Whitney U = 10.5, n ₁ = n ₂ = 8, P <0.05 iki kuyruklu)."

Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Mann-Whitney testi bağımsız örneklerini varsayar, oysa eşleştirilmiş numuneler için uygundur. Bununla birlikte, Alan ^{(2000) 'e göre} , SPSS çıktınızdaki Wilcoxon , "bu istatistiğin Z skoruna dönüştürülebilen ve bu nedenle normal dağılımın kritik değerleri ile karşılaştırılabilecek farklı bir versiyonudur." Bu da puanınızı o zaman açıklar ! $W$ $z$

FYI, Wikipedia , büyük numuneler için yaklaşık olarak normal olarak dağıtıldığını ekler . Tüm bu değerler göz önüne alındığında , Wikipedia örneği için 0.319 olan efekt boyutunu da hesaplayabiliriz ( burada 11. bölümde bir hesap makinesi uygulanır ). Bununla birlikte, test istatistiğinin bu dönüşümü yaklaşık normallerine bağlıdır , bu nedenle n s = 8 ile yanlış olabilir ⁽^{Fritz ve ark., 2012}⁾ . $U$ $η^2$ $U$

Not: Kruskal – Wallis testinin sonuçları, özel durumlar dışında ortalamalar arasındaki farkları açığa vurmak olarak yorumlanmamalıdır. Ayrıntılar için @ Glen_b'in "ANOVA ve Kruskal-Wallis testi arasındaki fark" sorusuna verdiği cevaba bakınız.

Referanslar

^{Field, A. (2000). 3.1. Mann-Whitney testi. Araştırma Yöntemleri 1: Windows için SPSS bölüm 3: Parametrik olmayan testler. Http://www.statisticshell.com/docs/nonparametric.pdf adresinden erişildi .

Fritz, CO, Morris, PE ve Richler, JJ (2012). Etki büyüklüğü tahminleri: mevcut kullanım, hesaplamalar ve yorumlama. Deneysel Psikoloji Dergisi: Genel , 141 (1), 2-18. PDF, ResearchGate aracılığıyla edinilebilir .}

— Nick Stauner
kaynak

Yukarıdaki örnekte U'nun değerini bildirmenin anlamı nedir? Okuyucu olarak U'nun 10.5 olduğunu bilmekten ne kazanırım?

— amoeba

Yukarıdaki örnekte, verilmemiş olan ve etki boyutu tahmini, meta-analiz veya hack kontrolü için yararlı olabilecek kesin hesaplama yeteneği kazanırsınız. Bir arkadaşım ve meslektaşım @rpierce, okuyuculara yanlış bildirilen test istatistikleri ve ilgili yoluyla yanlış yaptığı birçok yayınlanmış makaleyi yakaladığı için okuyuculara genel olarak düzgün bir şekilde yaptığımı sağlamak için test istatistiklerini bildirmemi tavsiye etti .

p

$p$

p

$p$

d f

$df$

— Nick Stauner

İlginç. Sanırım bu sorun burada bir noktada sorabileceğim ayrı bir soruya değer olabilir. Yine de: eğer biri kesin p değerleri istiyorsa, kesin p değerleri rapor edilebilir! Aslında, normal tavsiye, p <0.0001 gibi çok küçük olmadıkça kesin p değerlerini rapor etmektir; ancak bu durumda p-hackleme olasılığı düşüktür. Ve etki büyüklüğü yine de ayrı ayrı raporlanmalıdır, örneğin, "E ve C gruplarındaki ortalama gecikmeler wiki'den aldığınız alıntıda 153 ve 247 ms idi".

— amip

Alma mater'mizin ruhsal dereceleri için gizli (yani aranamayan) Facebook grubu; örnek yok. Ben de merak ediyorum. Belki de onu ayrı bir soruda etiketlerseniz bazılarını paylaşmasını sağlayabilirsiniz :) Bahse girerim burada başkalarının da zil çalmak için bolca örneği olurdu - yani, soru bir şekilde konu dışı olarak kapanmazsa ! Kesinlikle daha temel bir soru, " ve efekt boyutuna ek olarak test istatistiklerini bildirmek neden önemlidir ?" konuyla ilgili olsa da, sanırım ... Gerçekten güvende olmak istiyorsanız, ilk önce raporlama etiketi altında kopyaları kontrol edin ...

p

$p$

— Nick Stauner

Örnek boyutlarının yanlış yorumlanacağı kadar küçük olmadığı durumlarda, standart bir U veya W'yi (standartlaştırılmış, özdeştir) Z değeri olarak ( der), çünkü okuyucuların sezgisel bir anlamı olacaktır bununla birlikte, istatistiğin Z puanını temel alan bir değil, tam p değerine sahip olduğunuzda net olmak gerekir.

Z_{U}

$Z_U$

— Glen_b-Monica'yı