リッカート データのノンパラメトリック検定を実行するにはどうすればよいですか?親愛なる専門家の皆様
私の初心者の質問を許してください。 JMP Pro (14.2) と統計は初めてです。 アンケートの質問が 3 つあります。それぞれ 5 段階のリッカート スケールで、グループ A とグループ B の 2 つのグループが回答しました。 グループ間で異なる N があります。 2 つのグループ間の各質問について、違いを評価したいと思います (たとえば、A と B の質問 1 の回答を比較)。
私はマン・ホイットニーの U 検定を計画していました。 序数としてリッカート応答を入れました（添付の画像を参照）。 Y by X を解析すると、ノンパラメトリック オプションが表示されません。 データ型を連続型に変更すると、ノンパラメトリックしか表示されません。
JMP Pro で Mann-Whitney U を完了できますか? ウィルコクソン検定を使用する必要がありますか? もしそうなら、この場合、序数ではなくリッカートデータ間隔を考慮してもよろしいですか?
心から、
ジャレド
分析Re: リッカート データのノンパラメトリック検定を実行するにはどうすればよいですか?ノンパラメトリック手法は、ランク付けされたデータで機能します。 通常、測定は連続して行われ、次にランキングが実行され、ランキングに対して手順が実行されます。 そのため、JMP は序数ではなく継続的な応答を期待しています。 データがすでにランク付けされている場合でも、JMP は「再ランク付け」して同じデータを生成します。
本当にノンパラメトリック手法を使用したい場合は、列を連続にします。 その後、テクニックを実行できます。 リッカート データは必ずしもノンパラメトリック手法を必要としないことに注意してください。ただし、これは統計学者の間で議論されているポイントです。
