Wilcoxon Signed Rank Test – Annäherung vs. exaktHallo JMP-Team,
Bei der Verteilung und bei übereinstimmenden Paaren berechnet JMP derzeit einen exakten Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test für n <= 20 und eine Annäherung an diesen Test für n > 20. Was ist die Hintergrundgeschichte, warum der Grenzwert von 20 verwendet wird? Es scheint, dass die Annäherung für p-Werte in der Nähe von 0,05 konservativ ist, aber mindestens an der dritten Dezimalstelle erkennbar ist. Für meine Zwecke ist die Annäherung in Ordnung, aber wir haben einige Forscher, die in Bereichen tätig sind, in denen der Standard darin besteht, einen exakten Test mit größeren Stichprobenumfängen durchzuführen, und auf Konflikte stoßen, da die JMP-Annäherung nicht mit dem exakten Test identisch ist.
Ist es angesichts der Zunahme der Rechenleistung in den letzten Jahren sinnvoll, den Schwellenwert von 20 auf eine höhere Zahl zu ändern? Wie hoch könnten wir ohne größere Leistungsprobleme gehen? Ich weiß, dass die genauen Tests rechenintensiver sind ...
Vielen Dank,
Michael
Betreff: Wilcoxon Signed Rank-Test – Annäherung vs. exaktHallo Michael, das ist eine tolle Feature-Anfrage! Wenn Sie es noch nicht auf die Wunschliste gesetzt haben, tun Sie dies bitte - diese Liste geht an die Entwicklung!
-LauraBetreff: Wilcoxon Signed Rank-Test – Annäherung vs. exaktHallo Laura, danke für den Link.
Ich würde gerne wissen, warum wir diese Statistik annähern müssen. Ich weiß, dass genaue Statistiken rechenintensiv sein können, aber ich glaube, wir haben genug Rechenleistung, um Stichprobengrößen von etwas mehr als 20 genau zu schätzen. Ich bin mir nicht sicher, wie viel größer als 20 wir werden können, aber mit der Steigerung der Rechenleistung im Laufe der Jahre sollte es möglich sein. Wir haben einige Kollegen hier, die andere Mittel verwenden, um den p-Wert zu ermitteln, weil sie glauben (zu Recht oder zu Unrecht), dass der exakte p-Wert besser ist als eine Annäherung.
Betreff: Wilcoxon Signed Rank-Test – Annäherung vs. exaktHallo Michael -
Hier ist, was ich darüber herausgefunden habe.
JMP verwendet Iman (unten) als Referenz, ebenso wie SAS.
Iman, RL (1974), Verwendung einer t-Statistik als Annäherung an die exakte Verteilung der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Teststatistik, Kommunikation in der Statistik 3, 795-806
Wenn Sie eine weitere spezifische Empfehlung haben, die Sie gerne von JMP Development implementieren sehen möchten, lassen Sie es mich bitte wissen und fügen Sie sie der Wunschliste hier in der P&G-Community hinzu.
-Laura Higgins
