Wilcoxon 다중 비교를 위한 W(또는 U 값) 보고<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />JMP에서 W(또는 U) 값을 결정하도록 할 수 있나요? 다중 비교를 위한 Wilcoxon 방법의 결과는 실망스러운 점을 설명하지 않습니다.
Re: Wilcoxon 다중 비교를 위해 W(또는 U 값) 보고이 답변 전에 다른 글을 시작했는데 금요일 오후가 늦었습니다.
바닥글에 하나 이상의 수준이 있을 때 차이가 존재하는 위치를 확인하려는 경우 JMP는 분산 분석에서와 마찬가지로 비모수 통계 검정을 사용하여 쌍별 검정을 처리할 수 있습니다. 제공한 스크린샷에서 세바스티안 호프 마이스터 , 그는 두 가지 수준의 요인에 대한 검정을 제공합니다. 이 경우 Wilcoxon 테스트(비모수 > Wilcoxon 테스트)를 실행하면 정규 근사와 카이 제곱 근사의 두 가지 결과가 제공됩니다. 전자는 Wilcoxon Rank Sums 검정의 결과이고, 후자는 Kruskal-Wallis 검정의 결과입니다. 운이 좋게도 JMP Pro를 보유하고 있다면 정확 테스트 결과도 표시되어야 합니다. 표본 크기가 작은 경우(N ≤ 20) 정규 근사 대신 정확 검정을 사용해야 합니다.
사실에 두 가지 수준만 있는 경우 Wilcoxon Rank Sums 테스트 결과를 통해 두 수준 간에 유의미한 차이가 있는지 알 수 있습니다. 레벨이 두 개 이상인 경우 Kruskal-Wallis 테스트는 레벨 중 적어도 하나가 크게 다르다는 것만 알려줍니다. 두 개 이상의 수준을 사용한 비모수적 테스트의 예가 아래에 나와 있습니다.
2-표본 검정 결과(정규 근사)는 없습니다. JMP는 제 예에서 Wilcoxon Rank Sums 테스트 결과를 표시하지 않습니다. 왜냐하면 적용할 수 없기 때문입니다. Krusal-Wallis 검정 결과 계절효과가 검출된 것으로 나타나(p=0.0008) 쌍별 검정에는 Steel-Dwass 방법을 사용하였다. Steel-Dwass 방법은 Turkey HSD(Turkey-Kramer 방법 또는 Tukey 범위 테스트라고도 함)와 동등한 비모수적 방법입니다. 쌍별 검정 결과를 얻으려면 비모수 > 비모수 다중 비교로 이동하여 비모수 쌍별 검정 선택 항목을 볼 수 있습니다. 이러한 테스트에 대한 자세한 내용은 JMP 온라인 도움말을 참조하여 시작해 보세요. 비모수적 일원 분석 . 온라인 도움말에는 분석에 적용할 수 있는 대응 검정을 결정하는 데 충분한 정보가 있어야 합니다.
Re: Wilcoxon 다중 비교를 위해 W(또는 U 값) 보고통계의 많은 부분과 마찬가지로 필요한 것을 얻는 방법에는 여러 가지가 있는 것 같습니다. sebastianhoffmeister는 그의 답변과 거의 일치했으며 JMP는 필요한 통계를 간접적으로 보고했습니다. 질문 제목에서 알 수 있듯이 Wilcoxon Rank Sums 테스트 자체와 마찬가지로 U 통계량은 소스에 따라 이름이 지정됩니다. 귀하의 질문에 답변하기 전에 이것을 살펴본 후 Mann-Whitney U 테스트에 대한 Wikipedia 항목에서 U 통계라는 것을 발견했습니다. 내 큐브에 있는 통계 교과서(Ott and Longnecker, 5판)에서는 이를 T 통계량이라고 부르지만 Wilcoxon 검정에 관한 장의 예에는 Minitab의 예가 있습니다. "검정 통계량 W는… Wilcoxon T와 동일합니다."
JMP에서 Wilcoxon 통계는 S이며 JMP 도움말에 따르면 순위 점수의 합입니다. S는 U/W/T가 아니지만 점수 합계가 더 큰 것으로 보입니다. sebastianhoffmeister의 스크린샷에서 S = 429.5, 레벨 m의 점수 합계를 확인하세요. U 통계는 점수 합계 s1 및 s2에서 계산할 수 있습니다. Wiki 항목을 참조하면 sebastianhoffmeister의 예에서 U1 = 50.5 및 U2 = 309.5라는 것을 알 수 있습니다. Wikipedia 항목에 따르면 U1을 선택해야 합니다. 즉, S 값은 350.5가 되지만 JMP는 더 큰 점수 합이 되는 더 큰 U 통계량을 선택합니다.
Ott와 Longnecker에서 본 내용은 두 프로세스 모두 올바르지 않다는 것을 나타내지 않습니다. 해당 텍스트에 따른 Wilcoxon 테스트 프로세스는 다음과 같습니다.
- 두 샘플의 데이터 값을 가장 작은 것부터 가장 큰 것까지 나열합니다.
- 데이터 값에 1부터 N까지의 숫자를 할당하고, 가장 작은 값에는 1을, 가장 큰 값에는 N을 할당합니다. 이것이 관찰의 순위입니다.
- 결합된 데이터 세트에 동점, 즉 중복 값이 있는 경우 동점에 있는 관측치의 순위는 해당 관측치에 대한 순위의 평균으로 간주됩니다.
- T를 모집단 1의 관측치에 대한 순위의 합을 나타냅니다.
이 프로세스에서는 모집단 중 어느 모집단이 모집단 1을 구성하는지에 대한 요구 사항을 설정하지 않습니다.
여기에 있는 또 다른 텍스트(Milton and Arnold, 4판)에는 "테스트 통계는… 원래 더 작은 샘플을 구성한 관찰과 관련된 순위의 합입니다."라고 나와 있습니다. 우리 연구팀이 출판할 수 있도록 Wilcoxon Rank Sums 테스트 대학원에 대해 처음 알았을 때, 첫 번째 제출물에 대한 동료 검토 과정에서 비정규 데이터 세트에 대한 t-테스트를 사용하라는 요청을 받은 것은 불쾌했습니다. 적어도 — 통계학 교수가 나에게 비모수적 통계학에 대해 빌려준 텍스트가 기억나고, 또한 더 작은 표본 크기를 가진 모집단의 점수 합계를 사용해야 한다고 언급했습니다. JMP도 이런 일을 하고 있는 것으로 보입니다.
Re: Wilcoxon 다중 비교를 위해 W(또는 U 값) 보고응답해주셔서 감사합니다!
알겠습니다. 대규모 Y 응답 세트를 처리할 때 다중 비교 방법 대신 쌍으로 모두 수행해야 합니다.
같은 맥락에서 내 무지를 용서해 주세요. 하지만 U 값을 손으로 계산하면 ' U=((n1n2) + (n1(n1+1))/2)-R1' 점수 합계와 동일한 값을 얻지 못합니다. 두 번째 소프트웨어 패키지를 사용하여 이 값을 확인한 결과 정확했습니다. 단지 수십 가지 비교를 위해 여러 패키지를 사용할 필요가 없었을 뿐입니다. 다시 한번 감사드립니다
Re: Wilcoxon 다중 비교를 위해 W(또는 U 값) 보고제가 아는 한, JMP에서는 이를 수행할 수 있는 명시적인 방법이 없습니다. 하지만 물론 JMP는 점수 합계를 보고합니다.
W를 얻으려면 내가 올바르게 기억한다면 그 합계에서 최소값을 취하면 됩니다.
