Что такое калькулятор суммы рангов уилкоксона?

Подробнее о Критерий суммы рангов Уилкоксона поэтому вы можете лучше использовать результаты, представленные решателем выше: Критерий суммы рангов Уилкоксона для двух независимых выборок является непараметрической альтернативой для двух независимых выборок t-тест

Когда следует использовать критерий суммы рангов уилкоксона?

Критерий суммы рангов Уилкоксона необходимо использовать, когда некоторые из предположений, необходимых для t-критерия, не выполняются, либо уровень измерения данных меньше интервала, либо выборки не поступают из нормально распределенных совокупностей. Отклонение от предположения о нормальности особенно важно при меньших размерах выборки (n ≤ 30) и может сделать результаты t-критерия очень ненадежными, по этой причине было бы целесообразно использовать критерий суммы рангов Уилкоксона в тот случай.

Что такое критерий суммы рангов уилкоксона?

Тест суммы рангов Уилкоксона — это тест гипотезы, который пытается сделать утверждение о том, приходятся ли две выборки с популяциями с одинаковыми медианами. В частности, критерий суммы рангов Уилкоксона использует выборочную информацию, чтобы оценить, насколько правдоподобно равенство медиан популяции. Тест имеет две непересекающиеся гипотезы, нулевую и альтернативную гипотезы. Нулевая гипотеза — это утверждение о медиане генеральной совокупности, которая указывает на отсутствие эффекта, а альтернативная гипотеза — это дополнительная гипотеза к нулевой гипотезе. Основные свойства критерия суммы рангов Уилкоксона для двух независимых выборок:

• Для теста требовалось два независимых образца.


• Как и все тесты гипотез, в зависимости от наших знаний о ситуации "отсутствия эффекта", критерий суммы рангов Уилкоксона может быть двусторонним, левосторонним или правосторонним.


• Критерий суммы рангов Уилкоксона является непараметрическим, что указывает на то, что он не требует предположения о нормальности и не требует интервального уровня.


• Это требует, чтобы данные измерялись, по крайней мере, на порядковом уровне (чтобы данные можно было организовать в порядке возрастания).


• Одно техническое требование состоит в том, чтобы два образца поставлялись с распределениями одинаковой формы.

Что произойдет, если у вас достаточно большие размеры выборки?

Статистика для теста суммы рангов Уилкоксона представляет собой сумму рангов для выборки 1. Когда каждая выборка имеет 10 или более значений, можно использовать нормальное приближение и использовать следующую статистику:

\[z = \frac{R- \mu_R}{\sigma_R}\]

где

\[\mu_R = \frac{n_1(n_1+n_2+1)}{2}\]

и

\[\sigma_R = \sqrt{\frac{n_1n_2(n_1+n_2+1)}{12}}\]

Затем этот критерий суммы рангов Уилкоксона будет вычислять p-значение для размеров выборки, которые достаточно велики для использования нормального приближения. В противном случае вместо них будут использоваться критические значения.

Существует параллельная параметрическая версия этого критерия Уилкоксона. t-тест для двух независимых выборок , который можно использовать только при выполнении предположений.

Является ли критерий суммы рангов уилкоксона тем же калькулятором u-критерия манна-уитни?

Тест суммы рангов и тест Манна-Уитни по сути являются одним и тем же тестом, поэтому их результаты эквивалентны.

Что делать, если у меня есть парные данные?

Если у вас есть парные данные и допущения для проведения параметрического теста (t-теста) не выполняются, вы должны использовать этот Калькулятор критерия знаковых рангов Вилкоксона вместо этого.