Rapporto W (o valori U) per il confronto multe Wilcoxon<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />È possibile che JMP determini il valore W (o U)? L'out out per il metodo Wilcoxon per confronti multipli non descrive ciò che è deludente.
Ri: Reporting W (o valori U) per il confronto multe WilcoxonHo iniziato il mio altro post prima di questa risposta ed era venerdì pomeriggio inoltrato
Se stai cercando di determinare dove esistono le differenze quando un footer ha o più livelli, JMP può gestire i test a coppie per te con test statistici non parametrici, proprio come fa per un ANOVA. Nello screenshot fornito da sebastianhoffmeister , fornisce un test su un fattore con due livelli. In tal caso, l'esecuzione del test Wilcoxon (Non parametrico> Test Wilcoxon) fornisce due risultati: l'approssimazione normale e l'approssimazione del Chi quadrato. Il precedente è il risultato del test Wilcoxon Rank Sums, mentre il secondo è il risultato del test Kruskal-Wallis. Se sei abbastanza fortunato da avere JMP Pro, anche i risultati del test Exact dovrebbero essere mostrati. Il test esatto deve essere utilizzato al posto dell'approssimazione normale quando le dimensioni del campione sono piccole (N ≤ 20).
Quando i tuoi fatti hanno solo due livelli, il risultato del test Wilcoxon Rank Sum ti consente di sapere se c'è una differenza significativa tra i due livelli. Se hai più di due livelli, il test di Kruskal-Wallis ti informerà solo che almeno uno dei tuoi livelli è significativamente diverso. Di seguito viene mostrato un esempio di test non parametrico con più di due livelli.
Si noti che non esiste un risultato del test a 2 campioni (approssimazione normale). Nel mio esempio, JMP non mostra i risultati per il test Sums Rank Wilcoxon in quanto non applicabile. Il risultato del test di Krusal-Wallis è stato che è stato rilevato un effetto stagionale (p = 0.0008), quindi ho usato il metodo Steel-Dwass per il test a coppie. Il metodo Steel-Dwass è l'equivalente non parametrico di HSD della Turchia (noto anche come metodo Turkey-Kramer o test della gamma di Tukey). Per ottenere i risultati del test a coppie, vai su Non parametrico> Confronti multipli non parametrici dove vedrai una selezione di test non parametrici a coppie. Per ulteriori informazioni su questi test, è possibile iniziare facendo riferimento alla guida in linea di JMP su analisi oneway non parametrica . L'aiuto online dovrebbe avere abbastanza per iniziare a determinare quale test a coppie è applicabile all'analisi.
Ri: Reporting W (o valori U) per il confronto multe WilcoxonCome molte statistiche, sembra che ci sia un numero di modi per ottenere ciò di cui hai bisogno. sebastianhoffmeister è stato al punto giusto con la sua risposta, e JMP riporta indirettamente la statistica di cui hai bisogno. Come suggerisce il titolo della domanda, proprio come il test Wilcoxon Rank Sums, la statistica U viene denominata in base alla fonte. Dopo aver esaminato questo aspetto prima di rispondere alla tua domanda ho scoperto che nella voce di Wikipedia, che è per il test U di Mann-Whitney, è la statistica U. In un libro di testo di statistiche che ho qui nel mio cubo (Ott e Longnecker, 5 ° ed.) È indicato come la statistica T, ma un esempio nel capitolo sul test Wilcoxon ha un esempio di Minitab in cui è esplicitamente affermato che il "statistica test W ... è identica a Wilcoxon T."
In JMP la statistica di Wilcoxon è S che, secondo l'aiuto di JMP, è la somma dei punteggi di classifica. S non è U / W / T, ma sembra essere il maggiore delle somme; nota nello screenshot di sebastianhoffmeister S = 429.5, la somma dei punteggi del livello m. le statistiche U possono essere calcolate dalle somme dei punteggi, s1 e s2. Se fai riferimento alla voce Wiki, troverai che nell'esempio di sebastianhoffmeister, U1 = 50.5 e U2 = 309.5. Secondo la voce di Wikipedia, U1 dovrebbe essere scelto, il che significa che il valore di S sarebbe 350.5, ma JMP sceglie la statistica U più grande che è anche la somma più grande.
Quello che vedo in Ott e Longnecker non indica che entrambi i processi siano errati. Il processo per il test Wilcoxon secondo quel testo è:
- Elenca i valori dei dati per entrambi i campioni dal più piccolo al più grande.
- Assegnare i numeri da 1 a N ai valori dei dati con 1 al valore più piccolo e N al valore più grande. Queste sono le fila delle osservazioni.
- Se ci sono vincoli - cioè valori duplicati - nel set di dati combinato, i ranghi per le osservazioni in un pareggio sono considerati come la media dei ranghi di quelle osservazioni.
- Sia T la somma dei ranghi per le osservazioni dalla Popolazione 1.
Il processo non stabilisce alcun requisito per quale delle popolazioni costituisca la popolazione 1.
Un altro testo che ho qui (Milton and Arnold, 4th ed.), Afferma, "La statistica del test ... è la somma dei ranghi associati alle osservazioni che originariamente costituivano il campione più piccolo." Quando ho appreso per la prima volta la graduatoria di Wilcoxon Rank Sums in modo che il mio gruppo di ricerca potesse pubblicare - ottenere il t-test su set di dati non normali durante il processo di peer review per la mia prima presentazione è stato spiacevole dire Almeno, ricordo i testi che un professore di statistica mi ha prestato su statistiche non parametriche, menzionando anche che il punteggio ottenuto dalla popolazione con il campione più piccolo dovrebbe essere usato. Questo è ciò che sembra fare anche JMP.
Ri: Reporting W (o valori U) per il confronto multe WilcoxonGrazie per la risposta!
Gotcha, quindi dovrei farli tutti a coppie invece del metodo multi-comparativo quando si tratta di grandi serie di risposte Y.
Lungo le stesse linee e perdonare la mia ignoranza, ma se calcolo un valore U a mano ' U = ((n1n2) + (n1 (n1 + 1)) / 2) -R1 ' Non ho lo stesso valore della somma del punteggio. Ho controllato questo valore con un secondo pacchetto software ed era corretto, solo cercando di non dover usare più pacchetti per le decine di confronti che sto cercando di fare. Grazie ancora
Ri: Reporting W (o valori U) per il confronto multe WilcoxonPer quanto ne so, non esiste un modo esplicito per farlo in JMP. Ma naturalmente JMP riporta le somme dei punteggi:
Per ottenere W basta prendere il minimo da quelle somme se non ricordo male.
