Wilcoxon Rank Sum Test ile Wilcoxon Signed Rank Test arasındaki fark

Wilcoxon Rank-Sum Testi ile Wilcoxon İşaretli Rank Testi arasındaki teorik farkın eşleştirilmiş gözlemler kullanarak ne olduğunu merak ediyordum. Wilcoxon Rank-Sum Test'in iki farklı numunede farklı miktarlarda gözlemlere izin verdiğini biliyorum, oysa ki eşleştirilmiş numuneler için İşaretli Sıra testi buna izin vermiyor, ancak ikisinin de aynı şeyi yaptığını düşünüyorum. Birisi Wilcoxon Rank-Sum Test'i ne zaman kullanmalı ve eşleştirilen gözlemleri kullanarak Wilcoxon İşaretli Sıra Testi'ni ne zaman kullanmalı?

Veriler eşlendiğinde imzalanmış rütbe testini kullanmalısınız .

Eşleştirmenin birçok tanımını göreceksiniz, ancak özünde, ölçüt çift değerlerini en azından bir dereceye kadar pozitif kılan, eşleştirilmeyen değerler ise bağımlı olmayan bir şeydir. Çoğunlukla bağımlılık eşleştirme aynı ünite üzerinde gözlemler yaptıkları için gerçekleşir (tekrarlanan önlemler), ancak aynı ünite üzerinde olması gerekmez, sadece bir şekilde birleşme eğilimi gösterir (aynı şeyi ölçerken) 'eşleştirilmiş' olarak kabul edilmek.

Veri olduğunda Sen sıra toplamı testi kullanmalıdır değil eşleştirilmiş.

Temelde hepsi bu kadar.

Aynı sahip olmanın verilerin eşleştirildiği anlamına gelmediğini ve farklı sahip olmasının eşleşme olmadığı anlamına gelmediğini unutmayın (birkaç çiftin bir nedenden dolayı bir gözlemini kaybettiği olabilir). Eşleştirme, neyin örneklendiğinin değerlendirmesinden gelir.$n$$n$

Veriler eşleştirildiğinde eşleştirilmiş bir test kullanmanın etkisi, genellikle ilgilendiğiniz değişiklikleri saptamak için daha fazla güç vermesidir. İlişkilendirme güçlü bir bağımlılığa yol açarsa *, iktidardaki kazanç önemli olabilir.

* özellikle, ancak biraz gevşek konuşursak, eğer etki büyüklüğü çift farklılıklarının tipik boyutuna göre büyükse, ancak eşleşmemiş farklılıkların tipik boyutuna kıyasla küçükse, farkı bir eşleşme testi ile alabilirsiniz. Oldukça küçük örneklem büyüklüğü, ancak yalnızca çok daha büyük örneklem boyutunda eşleştirilmemiş bir testle.

Ancak, veriler eşleştirilmediğinde, verileri eşleştirildiği gibi ele almak (en azından hafifçe) verimsiz olabilir. Bununla birlikte, kaybedilen gücün maliyeti - birçok durumda oldukça küçük olabilir - bu soruya cevap olarak yaptığım bir güç çalışması, ortalama olarak, tipik küçük örneklem durumlarında ortalama güç kaybı olduğunu gösteriyor gibi görünüyor (örneğin Her numunede 10 ila 30 arasında, anlamlılık seviyesindeki farklılıklar için ayarlandıktan sonra) şaşırtıcı derecede küçük olabilir.

[Bir şekilde verinin eşleştirilip eşleştirilmediğinden emin değilseniz, eşleştirilmemiş verileri eşleştirilmiş olarak işleme koymadaki kayıp genellikle nispeten küçüktür, ancak eşleştirilirse kazançlar önemli olabilir. Bu, gerçekten bilmiyorsanız ve neyin eşleştirildiğini varsayarak neyin eşleştirildiğini anlamanın bir yolunu gösterir - örneğin, bir tabloda aynı sırada bulunan değerler, pratikte hareket etmenin mantıklı olabileceği gibi Sanki veriler güvenli olacak şekilde eşleştiriliyormuş gibi - bazı insanlar bunu yaparken size oldukça fazla alıştırma yapma eğiliminde olabilirler.]

Ben bir araştırmacı değilim, yine de bir istatistik uzmanıyım. İlk önce Wilcoxon İmzalı Sıra Toplamı Testi (WSRST) ile ilgili gereklilikleri düzenleyeceğim.

• WSRST, popülasyonların eşleştirilmesini gerektirir; örneğin, aynı insan grubu iki farklı durumda veya olayda test edilir ve her birinin etkileri konusunda ÖLÇÜLTÜR ve sonra iki şeyi veya olayları karşılaştırırız.
• WSRST, verilerin nicel olmasını gerektirir. Nicel veriler bir ölçek boyunca ölçülen verilerdir, bu yüzden ilk noktada ölçülen dünyayı vurguladım. Katılımcılardan cevaplarını sıralamaları istenmişse, o zaman hipotezinizi test etmek için işaret testini kullanmanız gereken nitel verilerle ilgileniyor olacaksınız.

[WSRST için başka gereksinimler var ama listelediklerim iki testi ayırt etmek için yeterli]

Şimdi Wilcoxon Rank Sum Testi (WRST)

• Temel gereksinim, numunelerin bağımsız popülasyonlardan alınmasıdır. Örneğin, sınav kâğıdı 1'in sınav kâğıdı 2'den daha zor olup olmadığını test etmek isteyebilirsiniz ve bunu yapmak için iki öğrenci grubuna sahip olacaksınız ve grupların aynı boyutta olmaları gerekmez. Örnekten iki grup bağımsızdır, aynı gruptan aynı kağıdı iki kez yazmasını istediyseniz, hipotezinizi test etmek için WSRST'yi kullanacaksınız.
• Diğer şart, verilerin nicel olması gerekmemesidir, yani testi nitel veriler üzerinde de gerçekleştirebilirsiniz.