Logo bg.boatexistence.com

Кога да използваме подписан ранков тест на Wilcoxon?

Съдържание:

Кога да използваме подписан ранков тест на Wilcoxon?
Кога да използваме подписан ранков тест на Wilcoxon?

Видео: Кога да използваме подписан ранков тест на Wilcoxon?

Видео: Кога да използваме подписан ранков тест на Wilcoxon?
Видео: Белый Тигр (4К , военный, реж. Карен Шахназаров, 2012 г., с субтитрами) 2024, Може
Anonim

Винаги, когато имате данни, които са съставени от определени резултати, за предпочитане е тестът за ранг с подпис на Wilcoxon. Когато данните не са категоричен резултат или ако данните са наблюдателни, като например „по-агресивен“срещу „по-малко агресивен“, тогава знаковият тест е подходящата статистика.

Кога трябва да се направи тест на Wilcoxon?

Използва се за сравняване на две групи резултати, които идват от едни и същи участници. Това може да се случи, когато искаме да проучим каквато и да е промяна в резултатите от една времева точка до друга или когато индивиди са подложени на повече от едно условие.

Защо използваме тест за ранг със знак на Wilcoxon?

Тестът на Wilcoxon е непараметричен статистически тест, който сравнява две сдвоени групи и се предлага в две версии тест за сума на ранга или тест за подписан ранг. Целта на теста е да се определи дали два или повече набора от двойки се различават една от друга по статистически значим начин

Кога трябва да се използва тест за ранг със съвпадащи двойки Wilcoxon?

Най-често се използва за тестване за разлика в средната (или медианата) на сдвоените наблюдения - независимо дали измервания на двойки единици или преди и след измервания на едно и също мерна единица. Може да се използва и като тест с една извадка, за да се провери дали дадена извадка идва от популация с определена медиана.

Трябва ли да използвам Wilcoxon или t-тест?

Правилото на палеца, че " тестовете на Уилкоксън имат около 95% от силата на t-тест, ако данните наистина са нормални и често са много по-мощни, ако данните не са, така че просто използвайте Wilcoxon" понякога се чува, но ако 95% се отнася само за голямо n, това е погрешно разсъждение за по-малки извадки.

Препоръчано: