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Prueba de rango con signo de WilcoxonCuando ejecuto la opción Wilcoxon Signed-Rank en JMP obtengo respuestas muy diferentes a las que obtengo en SAS. ¿Existe alguna forma de obtener el código que se utiliza en cada opción (SAS y JMP) o las fórmulas utilizadas para determinar por qué los resultados son diferentes?

Gracias por la ayuda por adelantado.Re: Prueba de rangos con signo de Wilcoxon

Como se indicó anteriormente,

Hola de nuevo. A continuación, configuré un código SAS para realizar el análisis según la descripción en las referencias anteriores y luego ejecuté el mismo análisis a través de JMP...


Para hacer lo mismo en JMP, descargue la siguiente nota de James Abbey en www.personal.psu.edu/jda188/JMP/Signedrank.doc y siga las instrucciones en la columna DIFF de su conjunto de datos.

Es decir, importe FERTILIZER1.SAS7BDAT o FERTILIZER3.SAS7BDAT desde su biblioteca WILC a JMP y analice la columna DIFF con Analizar | Distribución. Copie la columna DIFF en el marcador de posición "Y, Columnas" y haga clic en Aceptar. A continuación, haga clic en el segundo triángulo rojo y seleccione "Media de prueba". Ingrese 0 en "Especificar media hipotetizada", marque la casilla "Rango con signo de Wilcoxon" y haga clic en Aceptar. En la sección "Media de prueba=valor" de la salida, debería encontrar el estadístico de prueba = 74 y el valor p de 0,0017, que es el mismo resultado que el que genera SAS.

¿Está bien eso?

Re: Prueba de rangos con signo de WilcoxonEs muy probable que uno de ellos simplemente se haya configurado incorrectamente, así que lo mejor sería primero conseguir un ejemplo de libro de texto y analizar esos datos con SAS y JMP para descubrir cuál no produce los resultados esperados. Mi favorito en cuanto a ejemplos fáciles de seguir es "Estadística no paramétrica para las ciencias del comportamiento" de Sidney Siegel, pero hay muchos otros.

Mi segunda idea sería que quizás la prueba SAS o JMP que estás realizando no sea la prueba de rangos con signo para muestras pareadas , sino la prueba de suma de rangos para muestras independientes (a veces conocida como prueba U de Mann-Whitney). Ambas pruebas son análogas no paramétricas de las pruebas t para muestras pareadas y no pareadas, respectivamente, y el nombre de Wilcoxon está asociado a ambas: puedes encontrar detalles de ambas en Wikipedia, junto con ejemplos resueltos, en los siguientes enlaces:

http://en.wikipedia.org/wiki/Wilcoxon_signed-rank_test
http://en.wikipedia.org/wiki/Mann-Whitney-Wilcoxon_testRe: Prueba de rangos con signo de WilcoxonAquí tenéis un ejemplo con datos de muestra de los Servicios Técnicos Académicos de UCLA Stat que lo confirma:

Re: Prueba de rangos con signo de WilcoxonGracias a ambos por sus comentarios.

David Q/RI estaba usando un ejemplo de libro, por lo que me sorprendió tanto obtener respuestas diferentes.

¿Hay alguna forma de hacer que el código fuente resuelva el problema manualmente y ver en qué paso el código puede actuar de manera diferente?

Gracias de nuevo.Re: Prueba de rangos con signo de WilcoxonSi hay alguna manera de acceder al código fuente, me temo que no tengo ni idea de cuál podría ser. Pero acabo de echar un vistazo rápido a la prueba de Wilcoxon mencionada en la publicación de MattF, tanto en SAS como en JMP, y ambos parecen ejecutar una prueba de Mann-Whitney-Wilcoxon sobre la diferencia entre pares de datos, lo que indica que, en realidad, es necesario calcular la diferencia entre los pares uno mismo antes de ejecutar una comparación unidireccional sobre ese conjunto de diferencias. ¿De verdad lo estás haciendo?

A continuación se muestra otra referencia que muestra cómo realizar una prueba de rangos con signo de pares emparejados de Wilcoxon en SAS, lo que sugiere que la prueba básica no es en realidad una de las que se proporcionan como un procedimiento simple (o ¿por qué tomarse la molestia de hacerlo de esta manera un poco indirecta?):

http://udel.edu/~mcdonald/statsignedrank.html

Si deseas publicar una copia del código que estás ejecutando, estaré encantado de verificar si estoy en lo cierto al respecto.