Wilcoxon imzalı dərəcə testindən nə vaxt istifadə edilməlidir?

Mündəricat:

Wilcoxon imzalı dərəcə testindən nə vaxt istifadə edilməlidir?
Wilcoxon imzalı dərəcə testindən nə vaxt istifadə edilməlidir?

Video: Wilcoxon imzalı dərəcə testindən nə vaxt istifadə edilməlidir?

Video: Wilcoxon imzalı dərəcə testindən nə vaxt istifadə edilməlidir?
Video: SPSS İle Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi | Amacı ve Ön Şartları İle 2024, Oktyabr
Anonim

Müəyyən ballardan ibarət məlumatınız olduqda, Wilcoxon imzalı dərəcə testinə üstünlük verilir. Məlumatlar müəyyən bir xal olmadıqda və ya məlumatlar müşahidə xarakteri daşıyırsa, məsələn, "daha aqressiv" və "az aqressiv" kimi, işarə testi uyğun statistikdir.

Wilcoxon testi nə vaxt aparılmalıdır?

Eyni iştirakçılardan gələn iki xal toplusunu müqayisə etmək üçün istifadə olunur. Bu, bir nöqtədən digərinə ballarda hər hansı dəyişikliyi araşdırmaq istədiyimiz zaman və ya fərdlər birdən çox şərtə məruz qaldıqda baş verə bilər.

Niyə biz Wilcoxon imzalı dərəcə testindən istifadə edirik?

Wilcoxon testi iki qoşalaşmış qrupu müqayisə edən qeyri-parametrik statistik testdir və iki versiyada Rank Sum testi və ya Signed Rank testi təqdim olunur. Testin məqsədi iki və ya daha çox cüt dəstinin statistik cəhətdən əhəmiyyətli şəkildə bir-birindən fərqli olub olmadığını müəyyən etməkdir

Wilcoxon uyğun cütlük imzalanmış dərəcə testindən nə vaxt istifadə edilməlidir?

Ən çox qoşalaşmış müşahidələrin orta (və ya median) fərqini yoxlamaq üçün istifadə olunur - vahid cütləri üzrə ölçmələr və ya eyni üzərində ölçmələrdən əvvəl və sonra vahid. O, həmçinin müəyyən bir nümunənin müəyyən mediana malik populyasiyadan gəlib-gəlmədiyini yoxlamaq üçün bir nümunəli test kimi istifadə edilə bilər.

Wilcoxon və ya t-testindən istifadə etməliyəm?

Təbii qayda: " Vilkoxon testləri, əgər məlumatlar həqiqətən normaldırsa, t-testinin təxminən 95% gücünə malikdir və əgər məlumat normaldırsa, çox vaxt daha güclü olur" data deyil, ona görə də sadəcə Wilcoxon istifadə edin" sözləri bəzən eşidilir, lakin 95% yalnız böyük n-ə aiddirsə, bu, daha kiçik nümunələr üçün qüsurlu əsaslandırmadır.

Tövsiyə: