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Test de classement signé de WilcoxonLorsque j'exécute l'option Wilcoxon Signed-Rank dans JMP, j'obtiens des réponses très différentes de celles que j'obtiens dans SAS. Existe-t-il un moyen d'obtenir le code utilisé dans chaque option (SAS et JMP) ou les formules utilisées pour comprendre pourquoi les résultats sont différents ?

Merci pour l'aide d'avance.Objet : Test de Wilcoxon

Comme indiqué ci-dessus,

Bonjour à nouveau - j'ai configuré ci-dessous du code SAS pour effectuer l'analyse conformément à la description dans les références précédentes, puis exécuter la même analyse via JMP...


Pour faire la même chose dans JMP, téléchargez la note suivante de James Abbey sur www.personal.psu.edu/jda188/JMP/Signedrank.doc et suivez les instructions dans la colonne DIFF de votre ensemble de données.

Autrement dit, importez FERTILIZER1.SAS7BDAT ou FERTILIZER3.SAS7BDAT de votre bibliothèque WILC dans JMP, puis analysez la colonne DIFF avec Analyse | Distribution. Copiez la colonne DIFF dans l'espace réservé « Y, Colonnes » et cliquez sur OK. Cliquez ensuite sur le deuxième triangle rouge et sélectionnez « Test de la moyenne ». Saisissez 0 dans « Spécifier la moyenne hypothétique », cochez la case « Rang signé de Wilcoxon », puis cliquez sur OK. Dans la section « Test de la moyenne = valeur » du résultat, vous devriez trouver la statistique de test = 74 et la valeur p de 0,0017, soit la même réponse que celle produite par SAS.

Est-ce que ça va ?

Objet : Test de WilcoxonIl est fort probable que l'un d'entre eux ait simplement été mal configuré. La meilleure chose à faire est donc de vous procurer un exemple classique et d'analyser les données avec vos analyses SAS et JMP pour déterminer lequel ne produit pas les résultats escomptés. Mon exemple préféré en termes de simplicité est « Nonparametric Statistics for the Behavioural Sciences » de Sidney Siegel, mais il en existe bien d'autres.

Ma deuxième hypothèse serait que le test SAS ou le test JMP que vous utilisez n'est peut-être pas le test du rang signé pour échantillons appariés , mais le test de la somme des rangs pour échantillons indépendants (parfois appelé test U de Mann-Whitney). Ces deux tests sont des analogues non paramétriques des tests t appariés et non appariés, et le nom de Wilcoxon y est associé. Vous trouverez des informations détaillées sur ces deux tests sur Wikipédia, ainsi que des exemples concrets, aux liens suivants :

http://en.wikipedia.org/wiki/Wilcoxon_signed-rank_test
http://en.wikipedia.org/wiki/Mann-Whitney-Wilcoxon_testRe: Test de Wilcoxon sur les rangs signésVoici un exemple avec des données fictives provenant des services techniques académiques de UCLA Stat qui confirment ce constat :

Re: Test de Wilcoxon sur les rangs signésMerci à vous deux pour vos commentaires.

David Q/RI utilisait un exemple tiré d'un livre, c'est pourquoi j'ai été si surpris d'obtenir des réponses différentes.

Existe-t-il un moyen de faire fonctionner le code source en résolvant le problème manuellement et de voir à quelle étape le code peut se comporter différemment ?

Merci encore.Re: Test de Wilcoxon sur les rangs signésS'il existe un moyen d'accéder au code source, je n'en ai malheureusement aucune idée. J'ai cependant jeté un coup d'œil rapide au test de Wilcoxon mentionné dans le message de MattF ci-dessus, aussi bien dans SAS que dans JMP. Les deux semblent appliquer un test de Mann-Whitney-Wilcoxon à la différence entre les paires de données, ce qui indique qu'il faut calculer soi-même la différence entre les paires avant d'effectuer une comparaison univariée sur cet ensemble de différences. Est-ce bien ce que vous faites ?

Vous trouverez ci-dessous une autre référence montrant comment effectuer un test de Wilcoxon sur échantillons appariés avec rangs signés dans SAS, ce qui suggère que le test de base ne fait pas partie des procédures fournies de manière simple (sinon pourquoi se donner la peine de le faire de cette manière un peu détournée ?) :

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

Si vous souhaitez poster une copie du code que vous exécutez, je serai heureux de vérifier si j'ai raison à ce sujet.