報告 Wilcoxon 多重比較的 W（或 U 值）<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />是否可以讓 JMP 決定 W（或 U）值？ 用於多重比較的 Wilcoxon 方法的輸出沒有描述這一點，這是令人失望的。
回覆：報告 Wilcoxon 多重比較的 W（或 U 值）我在這個回復之前開始了我的另一篇文章，那是周五下午晚些時候
如果您嘗試確定當頁腳具有一個或多個等級時存在差異的地方，JMP 可以使用非參數統計檢定為您處理成對檢驗，就像變異數分析一樣。 在提供的截圖中塞巴斯蒂安霍夫邁斯特，他提供了一個具有兩個水準的因素檢定。 在這種情況下，執行 Wilcoxon 檢定（非參數 > Wilcoxon 檢定）會提供兩個結果：常態近似和卡方近似。 前者是 Wilcoxon Rank Sums 檢定的結果，後者則是 Kruskal-Wallis 檢定的結果。 如果您有幸擁有 JMP Pro，您也應該顯示 Exact 測試的結果。 當樣本量較小 (N ≤ 20) 時，應使用精確檢定代替常態近似。
當您的事實只有兩個水平時，Wilcoxon Rank Sums 檢定的結果將讓您知道這兩個水平之間是否存在顯著差異。 如果您有兩個以上級別，Kruskal-Wallis 檢定只會告知您至少有一個級別有顯著差異。 下面顯示了具有兩個以上水平的非參數測試的範例。
請注意，沒有 2 樣本測試結果（常態近似）。 在我的範例中，JMP 不顯示 Wilcoxon Rank Sums 檢定的結果，因為它不適用。 Krusal-Wallis 檢定的結果是檢測到季節效應（p = 0.0008），因此我使用 Steel-Dwass 方法進行配對檢定。 Steel-Dwass 方法是 Turkey HSD（也稱為 Turkey-Kramer 方法或 Tukey 範圍檢定）的非參數等效方法。 為了獲得成對檢定結果，您可以轉到“非參數”>“非參數多重比較”，您將在其中看到一系列非參數成對檢定。 有關這些測試的更多信息，您可以首先參考 JMP 在線幫助：非參數單因子分析。 線上幫助應該足以讓您開始確定哪種配對檢定適用於您的分析。
回覆：報告 Wilcoxon 多重比較的 W（或 U 值）就像統計學中的許多事情一樣，似乎有很多方法可以滿足您的需求。 Sebastianhoffmeister 的回答非常準確，JMP 間接報告了您需要的統計數據。 正如您的問題標題所暗示的那樣，就像 Wilcoxon Rank Sums 測試本身一樣，U 統計量的命名取決於來源。 在回答你的問題之前查了一下這個，我發現在維基百科條目中，這是曼-惠特尼 U 檢驗，它是 U 統計量。 在我的立方體中的統計教科書（Ott 和 Longnecker，第 5 版）中，它被稱為 T 統計量，但關於 Wilcoxon 檢定的章節中的一個示例有一個來自 Minitab 的示例，其中明確指出“檢定統計量W...與Wilcoxon T 相同。”
在 JMP 中，Wilcoxon 統計量為 S，根據 JMP 幫助，它是排名分數的總和。 S 不是 U/W/T，但似乎是分數總和中較大的一個；請注意 sebastianhoffmeister 的螢幕截圖 S = 429.5，m 級的分數總和。 U 統計數據可以根據分數總和 s1 和 s2 計算。 如果您參考 Wiki 條目，您會發現在 sebastianhoffmeister 的範例中，U1 = 50.5，U2 = 309.5。 根據維基百科條目，應選擇 U1，這意味著 S 的值為 350.5，但 JMP 選擇較大的 U 統計量，該統計量也恰好是較大的分數總和。
我在奧特和朗內克身上看到的情況並不表示這兩個過程是不正確的。 根據該文本進行 Wilcoxon 測試的過程是：
- 從最小到最大列出兩個樣本的資料值。
- 將數字 1 到 N 分配給資料值，其中 1 代表最小值，N 代表最大值。 這些是觀察結果的等級。
- 如果組合資料集中存在平局（即重複值），則平局中觀測值的排名將被視為這些觀測值排名的平均值。
- 令 T 表示總體 1 的觀測值的等級總和。
過程並未對哪些群體構成群體 1 提出任何要求。
我這裡的另一篇文章（米爾頓和阿諾德，第四版）指出，“檢驗統計量……是與最初構成較小樣本的觀察結果相關的排名之和。” 當我第一次了解到Wilcoxon Rank Sums 測試研究生院以便我的研究團隊能夠發表論文時，在我的第一次提交的同行評審過程中，我被要求對非常態資料集使用t 檢驗，這讓我很不高興地說至少，我記得一位統計學教授借給我的關於非參數統計的文本也提到應該使用樣本量較小的總體的分數總和。 JMP 似乎也在這樣做。
回覆：報告 Wilcoxon 多重比較的 W（或 U 值）感謝您的回覆！
明白了，所以在處理大量 Y 回應時，我必須成對地完成它們，而不是多重比較方法。
沿著同樣的思路，請原諒我的無知，但如果我手動計算 U 值' U=((n1n2) + (n1(n1+1))/2)-R1'我沒有得到與分數總和相同的值。 我用第二個軟體包檢查了這個值，它是正確的，只是試圖不必使用多個軟體包來進行我想要進行的數十次比較。 再次感謝
回覆：報告 Wilcoxon 多重比較的 W（或 U 值）據我所知，JMP 中沒有明確的方法可以做到這一點。 當然，JMP 會報告分數總和：
如果我沒記錯的話，要得到 W，你只需從這些總和中取最小值即可。
