Ich habe gerade einen Kruskal-Wallis-Test durchgeführt, um die Bewegungen zwischen vier Gruppen von Fröschen zu vergleichen, und jetzt gehe ich die paarweisen Dunn-Vergleiche durch. Ich versuche, meine Ergebnisse in einer Arbeit zu berichten. Wie interpretiere ich die Z-Scores, die JMP für den Dunn-Test angibt?
Beispielsweise wird für einen der Vergleiche die erste Ebene (nennen wir Gruppe A) mit der zweiten Ebene (nennen wir Gruppe 
verglichen. JMP gibt mir einen Z-Score von -3,64. Meine Interpretation davon ist, dass Gruppe A 3,64 Einheiten weniger hat als Gruppe B. Ich frage mich also, ob es falsch wäre, wenn ich meine Ergebnisse im Text berichte, wenn ich eine Aussage mache wie „Die Frösche der Gruppe B haben sich stärker bewegt.“ Entfernungen (Mittelwert: 42 Meter +/- 0,5; Z = -3,64, P = <0,0001) als Gruppe A (Mittelwert: 2 Meter +/- 0,2)? Musste ich das negative Symbol vor dem Z-Score entfernen, weil JMP das war? Verwenden Sie Gruppe A als Referenz anstelle von Gruppe B? Oder wäre der Z-Score etwas ganz anderes, wenn Gruppe B die Referenz wäre?
Ich weiß, ich könnte einfach sagen, dass Frösche der Gruppe B kürzere Distanzen zurückgelegt haben als Frösche der Gruppe A, und muss mir darüber keine Sorgen machen, aber ich versuche mich prägnant zu fassen, und Gruppe C und Gruppe D haben auch größere Distanzen zurückgelegt als Gruppe A, also statt zu verwenden Da viel Text hin und her geht, möchte ich die Statistiken wie folgt nacheinander auflisten:
„Paarweise Vergleiche zeigten, dass Frösche der Gruppen B, C und D deutlich größere Tagesdistanzen aufwiesen (Gruppe B: Mittelwert = 43,38 ± 13,07 m/Tag, z = -5,52, P = <0,0001; Gruppe C: Mittelwert = 11,30 ±). 2,17 m/Tag; z = -4,46, P = <0,0001; Gruppe 
Mittelwert = 10,20 ± 2,11 m/Tag, z = -4,34, P = <0,0001) als Frösche der Gruppe A (Mittelwert = 0,24 ± 0,13 m/Tag). ; Abb. 5b).“
Hallo @anzac21 . Wenn Sie Screenshots der Ausgabe bereitstellen, sind wir besser in der Lage, umfassend zu antworten. Allerdings ist Ihre Interpretation des Z-Scores falsch. Der Z-Score ist die Statistik, aus der der p-Wert berechnet wird. Kurz gesagt kann man es sich als Signal-Rausch-Verhältnis vorstellen. Wenn es groß genug ist, wird das Signal (Unterschied zwischen Gruppen) als „statistisch signifikant“ bezeichnet. „Groß genug“ wird in diesem Zusammenhang oft dann genannt, wenn der p-Wert kleiner als 0,05 ist. Der Z-Score und der p-Wert sagen Ihnen also dasselbe, nur auf unterschiedliche Weise. Um Verwirrung zu vermeiden, können Sie auch nur den p-Wert angeben. Für mich können p-Werte jedoch irreführend sein; Ich bevorzuge Konfidenzintervalle … aber das ist eine andere Diskussion.
Hallo @MRB3855 , vielen Dank für die Antwort.
Ich verstehe, beim Z-Score geht es also mehr um die Größe als um das Vorzeichen (+ oder -)? Die Anzeichen waren es, die mich in meiner Situation verwirrten, weil ich nicht sicher war, ob sie für die Interpretation meiner Ergebnisse von entscheidender Bedeutung waren. Hier ist ein Screenshot von dem, was ich bekomme: 
Wenn also in der letzten Zeile WebbSoftRelease auf der zweiten Spaltenebene und SRSHardRelease auf der ersten Spaltenebene wäre, wäre dann der Z-Score unverändert?
Hallo @anzac21 Nein, das Vorzeichen würde sich ändern (aber die Größe wäre dieselbe). Es wird immer das gleiche Vorzeichen wie die Differenz des Score-Mittelwerts haben. Er wird wie folgt berechnet: (Mittelwertdifferenz der Punktzahl)/(Standardfehlerdifferenz).
