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Wilcoxon-Signed-Rank-TestWenn ich die Wilcoxon Signed-Rank-Option in JMP ausführe, erhalte ich ganz andere Antworten als in SAS. Gibt es eine Möglichkeit, den in den einzelnen Optionen (SAS und JMP) verwendeten Code oder die verwendeten Formeln abzurufen, um herauszufinden, warum die Ergebnisse unterschiedlich sind?

Vielen Dank für die Hilfe im Voraus.Betreff: Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test

Wie oben erwähnt,

Hallo nochmal – ich habe unten etwas SAS-Code eingerichtet, um die Analyse gemäß der Beschreibung in den früheren Referenzen durchzuführen und dann dieselbe Analyse über JMP auszuführen …


Um dasselbe in JMP zu tun, laden Sie die folgende Notiz von James Abbey unter www.personal.psu.edu/jda188/JMP/Signedrank.doc herunter und folgen Sie den dortigen Anweisungen in der DIFF-Spalte Ihres Datensatzes.

Importieren Sie entweder FERTILIZER1.SAS7BDAT oder FERTILIZER3.SAS7BDAT aus Ihrer WILC-Bibliothek in JMP und analysieren Sie die DIFF-Spalte mit „Analysieren | Verteilung“. Kopieren Sie die DIFF-Spalte in den Platzhalter „Y, Spalten“ und klicken Sie auf „OK“. Klicken Sie anschließend auf das zweite rote Dreieck und wählen Sie „Testmittelwert“. Tragen Sie „0“ in „Hypothesierten Mittelwert angeben“ ein, aktivieren Sie das Kontrollkästchen „Wilcoxon-Vorzeichenrang“ und klicken Sie anschließend auf „OK“. Im Abschnitt „Testmittelwert=Wert“ der Ausgabe sollten Sie die Teststatistik = 74 und den P-Wert von 0,0017 finden – das entspricht dem von SAS generierten Ergebnis.

Ist das okay?

Betreff: Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-TestEs ist sehr wahrscheinlich, dass einer der beiden Ansätze einfach falsch eingerichtet wurde. Am besten besorgen Sie sich daher zunächst ein Lehrbuchbeispiel und führen die Daten sowohl durch Ihre SAS- als auch durch Ihre JMP-Analysen, um herauszufinden, welches nicht die erwarteten Ergebnisse liefert. Mein persönlicher Favorit unter den leicht verständlichen Beispielen ist „Nonparametric Statistics for the Behavioural Sciences“ von Sidney Siegel, aber es gibt noch viele andere.

Mein zweiter Gedanke wäre, dass der von Ihnen durchgeführte SAS- oder JMP-Test möglicherweise nicht der Vorzeichen-Rang-Test für gepaarte Stichproben, sondern der Rangsummentest für unabhängige Stichproben (manchmal auch als Mann-Whitney-U-Test bezeichnet) ist. Die beiden Tests sind nichtparametrische Analoga des gepaarten bzw. ungepaarten t-Tests, und Wilcoxons Name ist mit beiden verbunden: Details zu beiden finden Sie zusammen mit ausgearbeiteten Beispielen in Wikipedia unter den folgenden Links:

http://en.wikipedia.org/wiki/Wilcoxon_signed-rank_test
http://en.wikipedia.org/wiki/Mann-Whitney-Wilcoxon_testBetreff: Wilcoxon-VorzeichenrangtestHier ist ein Beispiel mit Beispieldaten von UCLA Stat Academic Tech Services, das dies bestätigt:

Betreff: Wilcoxon-VorzeichenrangtestVielen Dank euch beiden für das Feedback.

David Q/RI verwendete ein Beispiel aus einem Buch, weshalb ich so überrascht war, unterschiedliche Antworten zu erhalten.

Gibt es eine Möglichkeit, den Quellcode manuell durchzugehen und zu sehen, an welcher Stelle der Code sich möglicherweise anders verhält?

Danke noch einmal.Betreff: Wilcoxon-VorzeichenrangtestFalls es eine Möglichkeit gibt, an den Quellcode zu gelangen, habe ich leider keine Ahnung, wie. Ich habe mir aber kurz den Wilcoxon-Test angesehen, den MattF oben in SAS und JMP erwähnt hat. Beide scheinen einen Mann-Whitney-Wilcoxon-Test auf die Differenz zwischen Datenpaaren anzuwenden. Das bedeutet, dass Sie die Differenz zwischen den Paaren selbst berechnen müssen, bevor Sie einen einfachen Vergleich dieser Differenzen durchführen. Tun Sie das tatsächlich?

Nachfolgend finden Sie eine weitere Referenz, die zeigt, wie man einen Wilcoxon-Vorzeichenrangtest für gepaarte Stichproben in SAS durchführt. Dies legt nahe, dass der Basistest nicht zu den Standardprozeduren gehört (sonst würde man sich ja nicht die Mühe machen, diesen etwas umständlichen Weg zu gehen).

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

Wenn Sie mir eine Kopie des von Ihnen verwendeten Codes zukommen lassen, überprüfe ich gerne, ob meine Annahme zutrifft.