Bir Wilcoxon Nasıl Yapılır - Paired Psikolojik Veriler için Bir Düzey Test

Bir Wilcoxon Nasıl Yapılır - Paired Psikolojik Veriler için Bir Düzey Test

Wilcoxon Signed-rank Test, bu varsayımın ihlal edildiğinde yaygın olarak kullanılan güçlü bir non-parametrik olmayan bir istatistiksel yöntemdir.Bu testin etkili bir şekilde yürütülmesi için, sonuçlarınızı güvenle yorumlamak için kullanması gerekir.

Wilcoxon Signed- Rank Testini Anlayın

Wilcoxon Signed-rank Test Nedir?

İki maçlı örnek için, test 1945'te Frank Wilcoxon tarafından geliştirildiğinde ve psikolojik ve davranışsal araştırmalarda en yaygın kullanılan non-parametrik testlerden biri haline geldi.

Wilcoxon testi, işaret testi için daha güçlü bir alternatiftir, çünkü farklılıkların büyüklüğünü dikkate alır, ancak simetrinin orta derecede güçlü bir varsayımını gerektirir. Sadece farklılıkların olumlu veya olumsuz olup olmadığını görün, Wilcoxon Signed-rank Test, gerçek etkileri tespit etmek için daha hassas hale getirir.

Bu Testi Ne Zaman Kullanmalısınız?

Wilcoxon Signed-rank Test, birkaç senaryo için psikolojik araştırmada özellikle değerlidir:

• Pre-post müdahale çalışmaları: Bir zaman noktasından başka bir şekilde herhangi bir değişiklik araştırdığınızda, sigara içenlerin günlük sigara tüketiminde daha önce ve 6 hafta sonra hipnoz programına bir fark olup olmadığını anlamak gibi, bir başka noktaya kadar, örneğin sigara içme alanında bir fark olup olmadığını anlamak gibi
• Tekrarlanan önlemler tasarımları: Aynı katılımcılar bir koşul veya tedaviden daha fazla maruz kaldıklarında
• Normal olmayan veriler: Veriler, eşleştirilmiş örnekler için gerekli normal dağıtım gereksinimiyle karşılanmazken,
• Ordinal veya sürekli veriler: Bağımlı değişkeniniz ordinal veya sürekli seviyede ölçüldiğinde
• Küçük örnek boyutları: Sınırlı katılımcılar olduğunda ve parametrik testleri haklı çıkarmak için Central Limit Theorem'e güvenemezsiniz.

Psikolojideki ortak uygulamalar, terapiden önce ve sonrasında kaygı seviyelerini ölçmeyi, farklı koşullarda bilişsel performansı karşılaştırmayı, müdahaleleri takip eden ruh değişiklikleri değerlendirmeyi ve tedavilere yanıt vermede davranışsal değişiklikleri değerlendirmeyi içerir.

Wilcoxon'un Temel Tahminleri İmzalandı-

Wilcoxon Signed-rank Test parametrik alternatiflerden daha esnek olsa da, geçerli sonuçlar için karşılanacak bazı varsayımlar gerektirir.Bu varsayımlar uygun uygulama için önemlidir.

Asmi 1: Bağımlı veya Ölmüş Örnekler

Test, aynı konulardan alınan gözlemleri içeren iki ölçüm seti gerektirir. İlgili gruplar, aynı konularda iki durumda da aynı bağımlı değişken üzerinde ölçüldüğü gibi aynı konularda aynı konulara ilişkin olarak aynı konulara ilişkin olarak aynı konulara ilişkin olarak görülmektedir.

Bu çiftleme önemlidir, çünkü test her çiftteki farklılıkları analiz eder. Örnekler tedaviden önce ve sonrasında ölçülmüş aynı kişiyi içerir, iki farklı deneysel koşullar altında veya iki farklı zaman noktasında.

Asvolt 2: Ordinal veya Sürekli ölçüm Seviye Seviye Seviyeleri

Bağımlı veya sürekli düzeyde güvenilir değişkeniniz ölçülmelidir. Bu, verilerinizin anlamlı bir sırayla sıralanma kapasitesi olması gerektiği anlamına gelir. Örnekler Likert ölçek cevapları, ağrı puanları, reaksiyon süreleri veya sürekli psikolojik ölçümler içerir.

Farklılıklar sıralarken ve normal bir dağıtım gerektirmez, test ideal olarak altta yatan ölçümlerin sürekli olduğunu varsayar, anlamlı sıralamaya ve farklılıkları karşılaştırmasına izin verir.

Asvolt 3: Farklılıkların Simmetrik Dağılımı

Bu belki de en önemli ve genellikle göz ardı edilen varsayımdır. İki ilgili grubun dağılımı Wilcoxon imzalanmış-rank testi için simetrik olmalıdır. Not that this varsayım ifade to the distribution of the two related groups needs to be simetrik in shape for the Wilcoxon imzalanmış-rank test to be appropriate.Note that this varsayım uses to the distribution of the distribution of the two related groups needs to be the distribution of the distribution of the Wilcoxon sign-rank test to be appropriate.Note that this varsayım uses to the distribution of the distribution of the distribution of the two related groups needs to the distribution of the difference. Farklılık farklılıkları farklı farklılıklar farklılıklar Çift gözlemler arasında, orijinal veri dağıtımları kendileri değil.

Test, bu farkın dağılımının merkezi bir değer etrafında simetrik olduğunu ve bu merkezi değerin sıfırdan önemli ölçüde farklılık gösterip vermediğini test etmeyi amaçlamaktadır.Farklılık dağılımı simetrik değilse, testin hala kullanabilirsiniz, ancak medyan farkı sıfır olup olmadığını test edebilirsiniz.

Asim 4: Pairs arasındaki bağımsızlık

Örnekler kendilerine bağımlı olsa da, Wilcoxon testi, gözlemlerin çiftlerinin birbirleriyle bağımsız olduğunu varsayıyor. Bu, bir çiftteki farkın, sonuçlarınızın geçerliliğini ciddi şekilde tehlikeye atmaması gerektiği anlamına geliyor.

Asim 5: Ölçeği Uyumluluk

Ölçek uyumluluk varsayımı, benzer bir ölçekdeki iki koşuldaki ölçümleri yapabilmeniz, doğrudan ve anlamlı bir değişiklikle elde etmenize olanak sağlar. Farklı aletler veya ölçeklerle alınan ölçümleri doğru standartlaştırılmış olmadıkça karşılaştıramazsınız.

Wilcoxon İmzalı- rütbe testi yapmak için Adım-Adım Guide

Adım 1: Paired Data Toplama ve Organize Etmek

Verileri iki farklı koşullardan veya iki farklı zaman noktasından toplayarak başlayın. Örneğin, aynı katılımcı grubunda ve aynı zamanda bilişsel performansı hem sessiz hem de gürültülü koşullarda değerlendirebilirsiniz.

Her satırın iki ölçümle bir katılımcıyı temsil ettiği bir çiftleştirilmiş formatta verilerinizi organize edin. Analizleriniz boyunca çiftleşmenin doğru şekilde tutulmasını sağlayın, çiftleri karıştırarak sonuçlarınızı geçersiz kılacaktır.

Devam etmeden önce, herhangi bir açık hata için verilerinizi kontrol edin, eksik değerler veya veri girişi hataları. Dokümanlar, herhangi bir eksik veri puanını nasıl idare edeceksiniz, ya da durumdaki eksik değerlerin çiftleri genellikle analizden dışlanmalıdır.

Adım 2: Farkları hesaplayın

Her bir gözlem için, iki koşul arasındaki farkı hesaplamak. Standart yaklaşım hesaplamak: Fark = Durum 2 - Durum 1 (veya sonra - önce) Yorum için önemli olan yön, bu yüzden seçiminizi tutarlı ve belgele.

Örneğin, tedaviden önce ve sonrası depresyon puanlarını ölçerseniz, hesaplayabilirsiniz: Fark = Post-terapi puanı - Pre-terapi puanı. Terapi etkili ve puanlar azalırsa, negatif farklılıkları beklersiniz.

Tüm farklılıkları hesaplamaktan sonra, farkın tam olarak sıfır olduğu her çiftleri tanımlayın. Bu çiftler değişim yönü veya büyüklüğü hakkında bilgi sağlamaz ve analizden çıkarılır. Örnek büyüklüğünizi optimize edin (n) sadece non-zero farklılıkları yansıtacak şekilde.

3. Adım: Mutlak Farklılıkları Sıralama

Her bir non-zero farkının mutlak değerini alın, olumlu veya olumsuz olup olmadığını görmezden gelin. Sonra en küçükten en büyük, en küçük mutlak farka 1 sıralayın, bir sonraki en küçüke 2 sıralayın.

Bu sıralama süreci, testin parametrik olmayan ve sağlam olmayanlar için ne yapar. Çiğ değerlerden ziyade rütbelerle çalışarak test, parametrik analizleri azaltabilecek aşırı puanlarla daha az etkilenmektedir.

Adım 4: Yavaş Ranks

İki veya daha mutlak farklılıkların aynı değeri olduğunda, onlara aldıkları rütbelerin ortalamasını atamanız gerekir. Örneğin, 5 ve 6 en küçük farklar eşitse, her ikisi de 5.5 sıraya gelir (en azından 5 ve 6).

Wilcoxon testi, analizin sağlam ve doğru kalmasını sağlamak için belirli yöntemler kullanır. Çoğu istatistiksel yazılım işletmeleri otomatik olarak bağlanır, ancak bu süreci el ile hesaplarken anlamak önemlidir.

Adım 5: Ranks'a İşaretler

Orijinal farklılıklarınıza (aslı değerleri almadan önce) geri dönün ve her bir dereceye kadar orijinal işareti (pozitif veya negatif) atalayın. Bu adım, büyük bilgiyi (kıtılmışlar tarafından) yönle yeniden bağlar.

Örneğin, en küçük mutlak fark aslında negatif olsaydı, 1. Eğer ikinci en küçük olumluysa, 2 sıraya olumlu bir işaret tayin etti ve bu yüzden ileri.

Adım 6: Test Statisticunu Hesaplamak

W+'yı elde etmek için olumlu işaretler olan tüm saflar (her iki sıranın toplamı) aynı şekilde W- (fakir saf saflarında) elde etmek için tüm saflar özetliyor. W = min(W+, W-).

Bazı yazılım paketleri ve ders kitapları farklı sözleşmeler kullanır (özellikle W + veya W- özellikle de T'yi W yerine getirir), bu yüzden her zaman hangi sürümin rapor edildiğine dikkat edin.The Interpret kalıntıları the same regardless of notation.

Koşullar arasında fark yaratmanın null hipotezi altında, W+ ve W-'nin yaklaşık eşit olmasını beklersiniz, pozitif ve negatif farklılıklar dengeli olmalıdır. W + ve W- arasında büyük bir fark, koşullar arasında sistematik bir fark ortaya koyar.

Adım 7: İstatistiksel İşareti Belirlen

Hesaplanan W statistic'i Wilcoxon Signed-rank masasından eleştirel değerlere kıyasla, çoğu istatistik ders ve online kaynaklarda mevcut olan bu kritik değerler, örnek büyüklüğünize (n) ve seçilmiş önemli seviyenize bağlıdır (tipik olarak α = 0.05).

Hesaplanan W masadan kritik değere daha azsa, null hipotezini reddediyorsunuz ve sonuç olarak çiftleştirilmiş koşullar arasında önemli bir fark var.Eğer W kritik değeri aşsa, null hipotezini reddetmeye başarısız oluyorsunuz.

Alternatif olarak ve modern araştırmalarda daha yaygın olarak, tam bir değer hesaplamak için istatistiksel yazılım kullanın.Eğer p-değer önceden belirlenmiş önem seviyenizden daha azsa (örneğin, 0.05), null hipotezini reddediyor. Çoğu yazılım paketleri, yorum yapmak için p-değerler sağlar.

Daha büyük örnek boyutları için (tipik olarak n > 20-30), test istatistikinin dağılımı normal bir dağıtım ve yazılım, p değerliliğini hesaplamak için bir z-yönlendirme kullanır.Daha küçük örnekler için, tüm olası sıralama kombinasyonlarına dayanan tam yöntemler tercih edilir ve daha doğru olacaktır.

Adım 8: Hesaplama ve Rapor Etkisi Boyutu

İstatistiksel önem sadece bulgularınızın pratik önemini söylemiyor. Her zaman tespit ettiğiniz farkı ölçmek için bir etki boyutunu hesaplayın.

Etkisi büyüklüğü Z statistic, Wilcoxon imzalanmış-rank testinin nereden alındığı, kare büyüklüğünin (N) tarafından bölünmüş olarak hesaplanır. r = Z / √NN'nin toplam çift sayısı olduğu (mevcut farklar hariç).

Yayınlanmış literatürdeki r için yorum değerleri şunlardır: 0.10 - < 0.3 (küçük etki), 0.30 - = 0,5 (göne etkisi) Bu kıyaslamalar, Cohen'in korelasyon katları için benzer, sonuçlarınızın pratik önemini iletişim etmenize yardımcı olur.

Alternatif bir etki boyutu ölçü, eşleştirilmiş devre dışı korelasyon katsayısı (rc), bu etkinin yönü ve gücü hakkında daha fazla bilgi sağlayabilir. Bu ölçüm aralığı -1 to +1, değerleri daha güçlü etkiler gösteren aşırılığa daha yakın.

Adım 9: Sonuçlar ve Raporu

null hipotezini reddederseniz, çiftleştirilmiş koşullar arasında istatistiksel olarak önemli bir fark olduğunu sonucuna varabilirsiniz. Ancak, W + veya W-'nin daha büyük olup olmadığını inceleyerek etkisini göz önünde bulundurmayı unutmayın.

null hipotezini reddetmeye başarısız olursanız, koşullar arasında bir fark olduğunu sonucuna varamazsınız. Bu durum aynı olduğunu kanıtlayamaz - sadece mevcut örnek büyüklüğü ve verilerinizle bir farkı tespit etmek için yeterli kanıta sahip değildir.

Sonuçlarınızı bir araştırma kağıda veya rapora rapor ederken aşağıdaki bilgileri içerir:

• Test istatistiki (W veya Z, kullanılan yönteme bağlı olarak)
• Örnek boyut (zero farklılıklarının sayısı)
• Değeri
• Etkisi büyüklüğü (r veya rc)
• Araştırma sorum bağlamındaki sonucunuzun açık bir ifadesi
• Descriptive istatistikler (her koşul için araç ve aralıklar veya aquartile aralıklar)

Örneğin: "A Wilcoxon Signed-rank Test, müdahaleyi takip eden istatistiksel olarak önemli bir azalma ortaya çıkardı (Z = -3.45, n = 28, p < 0.001, r = 0.65), büyük bir etki boyutunu gösterir. Median kaygı puanları 42.5'ten azaldı (IQR = 38-47) müdahaleden 31.0'e müdahaleden önce.

İstatistiksel Yazılım Kullanımı Testini Yapmak

SPSS'ı kullanarak

Wilcoxon'un imzalanmış testini SPSS'de gerçekleştirmek için: Analyze > Parametrik Testler > Legacy Dialogs > 2 İlgili Örnekler, sonra iki çiftleştirilmiş değişkenleri aşağıdaki değişkenlere otomatik olarak hesaplayacaktır.

SPSS'de, "Wilcoxon" seçeneğinin test tipi bölümünde kontrol edildiğinden emin olun. Ayrıca tanımlayıcı istatistikler talep edebilir ve ilişkileri işlemek için seçenekler inceler. Çıktı test statistic, asymptotic önemini (p-değer) içerecektir ve negatif rütbelerin sayısı, olumlu rütbeler ve bağlar.

SPSS'deki etki boyutunu hesaplamak için, Z değerini çıktıktan çıkarmak ve elle hesaplamak gerekir = Z / √N bir hesaplayıcı veya Excel kullanarak, SPSS otomatik olarak Wilcoxon testi için bu ölçüyü sağlamaz.

R R kullanarak R R

R testin wilcox.test(x,y, çiftleştirilmiş =TRUE) bir uygulama içerir, x ve y eşit uzunluk vektörleridir. Bu işlev, analizleri minimum kodla yürütmenin basit bir yolunu sağlar.

Temel bir R komutu böyle görünecekti:

[0]

Bir tek ayarlı veya iki ayarlı bir testin "alternatif" parametresini ("iki.sided", "büyük" veya "siz" R test istatistiki (V), p-değer ve verilerde bağlar varsa bir uyarıyı belirtebilirsiniz.

R'de etki büyüklüğü hesaplaması için, Wilcoxon testi için yerleşik fonksiyonlar sağlayan "rstatix" veya "effsize" gibi paketler kullanabilirsiniz.

Python kullanımı

Python kullanıcıları, Wilcoxon Signed-rank Testini SciPy kütüphanesini kullanarak yapabilirler. temel sözcüler şunlardır:

(Allah’a) yemin ederim.

Python'un uygulamaları otomatik olarak hesaplamayı ele alır ve hem test istatistiki hem de değer verir. Alternatif hipotezleri ve diğer parametreleri gerekli olarak belirtebilirsiniz.For effectscale hesaplamaları için, formülü kullanarak veya özel paketler kullanarak elle hesaplamanız gerekebilir.

Online Hesaplayıcılar

Birkaç ücretsiz online hesaplayıcıları, istatistiksel yazılımlara erişimi olmayan veya hızlı bir analiz tercih eden araştırmacılar için mevcuttur. Bu araçlar genellikle çiftleştirilmiş verilerinize giriş yapmanızı ve test istatistiki, p-değer ve bazen etki boyutunu hesaplamanızı gerektirir.

Hızlı analizler veya öğrenme amaçları için uygun olsa da, online hesaplayıcılar örnek boyut, veri işleme seçenekleri ve sağlanan çıktı derinliğine sınırlamaları olabilir.For formal araştırma için, profesyonel istatistiksel yazılım genellikle önerilir.

Wilcoxon Testini Alternatiflere Karşı Karşılaştırmak

Wilcoxon, e-ticaret testini imzaladı.

Çiftleştirilmiş t testi Wilcoxon Signed-rank Test'in parametrik eşdeğerdir. Analiz ettikleri verilerin tür ve türleri:

Çift test, çift gözlemler arasındaki farklılıkların normal bir dağıtım takip etmesini gerektirir, Wilcoxon testi sadece bu farklılıkların simetrik olarak dağıtılmasını gerektirir. t-test karşılaştırmalar, Wilcoxon testi, medyanları karşılaştırır (veya daha doğrusu, farklılıkların dağılımının sıfırda merkezi olup olmadığını test eder).

Veriler normalde dağıtıldığı zaman, çift test genellikle daha güçlü, yani gerçek bir etki tespit etme şansı daha iyi. Ancak, normallik ihlal edildiğinde, özellikle küçük örneklerle Wilcoxon testi daha uygun ve daha güçlü olabilir.

Parametrik olmayan testler daha sağlam ve nüfus dağıtımları hakkında daha az katı varsayımlar yapmaz, ancak genellikle daha az güçlü. Bu ticari-konuşağı ve güç analiz yönteminizi seçerken önemli bir konudur.

Wilcoxon, liste testini vs. Sign Test

Her iki durumda da testler uygulanabilir olsa da, Wilcoxon imzalanmış-rank testi, sadece işaretlerden ziyade farklılıkların boyutlarını kullanması gerektiği gibi tercih edilen yöntemdir, ancak farklılıkların dağılımının simetrik olması gerekir.

İşaret testi Wilcoxon testinden daha sağlamdır, çünkü farklılıkların dağılımı hakkında varsayımlar yapmaz - her farkın pozitif veya negatif olup olmadığını sayar. Ancak, büyüklüğü göz önünde bulundurarak, işaret testi çok daha az güçlü.

Farklılıkların simetrisi hakkında ciddi şüpheleriniz olduğunda veya verileriniz gerçekten veya anlamlı bir aralık özellikleri olmayan zaman işaret testi kullanın. Wilcoxon testi kullanın, makul bir şekilde simetriyi varsaydığınızda ve daha büyük istatistiksel güç istiyorsanız.

Her Test Seçildiğinde

Çiftliği test ederken seçin:

• Farklılığınız normal olarak dağıtılır ( histogramlar, Q-Q arsalar veya Shapiro-Wilk testi)
• Bir makul derecede büyük örnek büyüklüğüne sahipsin (n > 30) Central Limit Theorem'in uygulandığı yer
• Verileriniz gerçek bir aralık veya oran ölçeğinde ölçülmektedir
• Normal olarak dağıtılmış verilerle istatistiksel gücü en üst düzeye çıkarmak istersiniz

Wilcoxon Signed-rank Testini Ne Zaman Seçin:

• Farklılıklarınız normalde dağıtılmaz, ancak simetrik olarak dağıtılır
• Outliers ile ordinal verileriniz veya sürekli verileriniz var
• Örnek büyüklüğüniz küçük ve normalliği doğrulayamazsınız
• Aşırı değerlere daha az hassas olan sağlam bir alternatif istiyorsunuz

İşaret testini ne zaman seçin:

• Farklılığın dağılımı açıkça asimetrik
• Farklılığın anlamlı olarak ölçülenemediği saf veyadinal verilere sahipsiniz
• En az varsayımlarla maksimum sağlamlığa ihtiyacınız var

Psikolojik Araştırmalardaki Yaygın Uygulamalar

Klinik Psikoloji ve Terapi Çıktıları

Wilcoxon Signed-rank Test, tedavi etkinliğini değerlendirmek için klinik psikolojide yaygın olarak kullanılır. Araştırmacılar genellikle tedavi öncesi ve sonrası tedavi müdahalelerini karşılaştırmak için, bilişsel-behavioral tedaviden önce ve sonrası kaygı seviyelerini ölçmek için kullanılır.

Bu test özellikle klinik ortamlarda değerlidir, çünkü psikolojik semptom önlemleri genellikle normalliği varsayımlarını ihlal eder, özellikle de zemin veya tavan etkilerini gösterebilecek klinik popülasyonlarla uğraşırken veya Beck Depresyon Inventory veya Hamilton Kaygısı Ölçeği gibi ölçekler kullanırken.

Bilişsel ve Deneysel Psikoloji

Bilişsel psikolojide, test genellikle in-subjects deneysel tasarımları için uygulanır. örnekler farklı bilişsel yük koşulları altında tepki süreleri karşılaştırır, öğrenme müdahalesinden önce hafıza performansını ölçür veya farklı çevresel bağlamda dikkat süresini değerlendirmektedir.

Reaksiyon zamanı verileri, özellikle de, Wilcoxon gibi parametrik alternatifler gibi parametrik olmayan testler yapmak için olumlu bir skew ve outliers gösterir. Test, araştırmacıların gerçek bilişsel etkilerini tespit etmelerine olanak sağlar, ancak sıra dışı bir analize karşı aşırı yavaş bir yanıt verir.

Eğitim Psikolojisi

Eğitim psikologları Wilcoxon testinin öğrenme müdahalelerini ve öğretim yöntemlerini değerlendirmesini sağlar. Ortak uygulamalar, yeni bir öğretim yönteminden önce ve sonra, bir müdahale sonrasında öğrenci motivasyonunda değişiklikleri değerlendirmek veya çalışma becerileri eğitimi programları etkinliğini değerlendirmektir.

Eğitim verileri genellikle ordinal ölçekleri içerir (örneğin, örneğin, normal olarak dağıtılamayan test puanları veya Wilcoxon'un ideal bir analitik seçim yapmasını sağlar.

Sağlık Psikolojisi

Sağlık psikolojisi araştırmalarında, test davranışsal müdahaleleri ve sağlık sonuçlarını değerlendirmeye yardımcı olur. Araştırmacılar ağrı değerlendirmeden önce ve bir ağrı yönetimi müdahalesinden önce ve bir sağlık promosyon programından önce ve sonrasında stres seviyelerini değerlendirmede bulunur veya dikkatli bir şekilde stres azaltma kursundan sonra.

Yaşam ölçülerinin ve ağrı ölçeklerinin sağlıkla ilgili kalitesi tipik olarak veya genellikle normal olmayan dağıtımları gösterir, özellikle hasta popülasyonlarında Wilcoxon'u bir metodolojik olarak ses seçimi test eder.

Geliştirme Psikolojik Psikoloji

Gelişim psikologları testin uzun süredirtize çalışmaları ve gelişimsel müdahaleleri uygularlar. örnekler, çocukların sosyal yeteneklerini daha önce ve sosyal beceriler eğitimi programından önce ve sonra, iki farklı gelişim aşamasında bilişsel yeteneklerini ölçmek veya ebeveyn müdahalesini takiben davranışsal değişiklikleri değerlendirmektir.

Gelişimsel veriler genellikle parametrik varsayımlarla karşılaşmayabilir küçük örnekleri ve önlemleri içerir, özellikle özel popülasyonlarla veya nadir gelişim koşullarıyla çalışırken.

Gelişmiş düşünceler ve En İyi Uygulamaları

Symmetry Asvoltaikleri kontrol edin

Wilcoxon Signed-rank Testini yapmadan önce, farklılıkların dağılımının yaklaşık simetrik olduğunu doğrulamanız gerekir. Bir histogram veya boplot farklılıkları ( orijinal veriler değil) ve görsel denetim simetri için.

Bir simetrik dağıtım, merkezin her iki tarafında kabaca eşit olarak yayılacak, yani ve medyan yaklaşık eşit olduğunu göreceksiniz.Eğer net bir skewness gözlemlerseniz, bir tarafta uzun kuyrukla simetri varsayımı ihlal edilebilir ve uygun uyarı ile işaret testi kullanmayı düşünmelisiniz.

Bazı araştırmacılar ayrıca simetrinin resmi testlerini kullanırlar, ancak görsel inceleme genellikle pratik amaçlar için yeterlidir. Mükemmel simetrinin gerekli olmadığını unutmayın - test özellikle daha büyük örnek boyutlardaki simetriden orta hareketlere karşı oldukça sağlamdır.

Outliers ile anlaşma

Wilcoxon testinin bir avantajı, parametrik testlerle kıyaslanması için sağlamlığıdır. Çünkü test, hammadde değerleri yerine sıralarla çalışır, aşırı puanlar sonuçları üzerinde daha az etkiye sahiptir. Son derece büyük bir fark yüksek bir rütbe alır, ancak test statistic'i etkileyen şekilde etkilemez.

Ancak, hala verileriniz dışlayıcılar için incelenmelidir ve gerçek gözlemleri veya veri giriş hatalarını temsil ettiklerini düşünmelisiniz.Eğer outliers haklı ama aşırı, Wilcoxon testi mükemmel bir seçimdir.Eğer hataları görünürlerse, analizden önce düzeltin.

Örnek Boyut Tahminleri

Wilcoxon Signed-rank Test, çok küçük örnek boyutlarda, hatta 5-6 çift olarak kullanılabilir, ancak güç sınırlı olacaktır. küçük örneklerle, normal değerlerden daha fazla doğruluk için tam değerler kullanın.

Daha büyük örnekler için (tipik olarak n > 20-30), test statistic'in dağıtım normalliği ile ilgili olarak, ve yazılım bir z-yaklaşık bir şekilde doğru ve hesaplamalı olarak büyük veri setleri için verimli olacaktır.

Bir çalışma planlarken, örnek büyüklüğü belirlemek için bir güç analizi yapmayı düşünün, yeterli güçle belirli bir boyut etkisini tespit etmek için gerekli olan bir boyut (tipik olarak 0.80 veya daha yüksek). Parametrik olmayan testler için güç analizi, parametrik testlerden daha karmaşıktır, özel yazılım ve online hesaplayıcılar bu amaçla mevcuttur.

Bir-Tailed vs. İki-Tailed Testler

Wilcoxon testinin çoğu iki ayarlı bir alternatif hipotez kullanıyor, yön belirtmeden koşullar arasında herhangi bir fark olup olmadığını test ediyor. Bu daha muhafazakar ve genel olarak önerilen bir yaklaşım.

Bir çekim sadece tahmin edilen yöndeki etkileri tespit etmek için güçlü bir teorik veya pratik bir nedeniniz olduğunda ve farketmenin tam tersi yönde bir fark göz önünde bulundurulur.Bir-kaplı testler tahmin edilen yöndeki etkilerini tespit etmek için daha büyük bir güce sahiptir, ancak ters yönde algılayamaz.

Bir tek ayarlı bir test kullanıyorsanız, verilerinize bakmadan önce yön belirtmeniz gerekir ve araştırma raporunuzda bu seçimi haklı çıkarmanız gerekir.Sonuçlarınızın yönünü gözlemleyerek bir tek ayarlı test kullanarak uygunsuz ve şişirme Tip I hata oranları.

Çok sayıda Karşılaştırma ve Aile-Wise Hata

Aynı veri kümesi üzerinde birden fazla Wilcoxon testi yaparsanız (örneğin, birden fazla sonuç önlemi veya birden fazla zaman puanını karşılaştırır), Tip I hatalarının riskini artırırsınız (daha çok karşılaştırmalar için düzeltmeler dikkate alın, Bonferroni düzeltmesi, Holm-Bonferroni yöntemi gibi.

Bonferroni düzeltmesi, muhafazakarken, basit: önemini bölmek (örneğin, 0.05), 5 test çalıştırdığınızda, her birinin p <'e ihtiyacı olacaktır; 0.0, aileye göre önemli olarak kabul edilebilir 0.05 seviyesine sahip olması gerekir.

Holm-Bonferroni yöntemi veya Benjamini-Hochberg prosedürü gibi alternatif yaklaşımlar, birçok test yaparken hala daha iyi bir güç sunar ve tercih edilebilir olabilir.

Raporlama Güveni Intervals

Değerler ve etki boyutları önemlidirken, güven aralıkları tahmininizin doğruluğu ve gerçek etki için makul değer aralığı hakkında daha değerli bilgiler sağlar.

Wilcoxon testi için güven aralıkları genellikle şartlar arasındaki medya farkı temsil eder. Bunlar özel yöntemler kullanılarak hesaplanabilir ve birçok istatistiksel yazılım paketi otomatik olarak sağlar. Güvenilirlik aralığı size makul bir şekilde emin olabilirsiniz (örneğin,% 95 emin).

Değer ve etki boyutlarının yanı sıra güven aralıkları sonuçlarınızın daha tam bir resmini sunar ve okuyucuların hem istatistiksel önemini hem de tespit ettiğiniz etkiyin pratik boyutunu anlamalarına yardımcı olur.

Ensuring Data Quality and Integrity

Herhangi bir istatistiksel analiz yapmadan önce, veri temizleme ve doğrulama zamanı yatırım. veri girişi hataları, imkansız değerler ve tutarsızlıklar için kontrol edin. Çiftleşmenizin doğru olduğunu sağlayın - birlikte hangi gözlemlerin yer alacağınızı tamamen geçersiz kıl.

Veri temizleme kararlarınızı belgeleyin, eksik verileri nasıl ele aldığınızı, dışarıcılar ve uygulanan herhangi bir dönüşümleri. Bu şeffaflık, diğerlerinin analitik seçimlerinizin uygunluğunu değerlendirmelerine olanak sağlar.

Çiğ verilerin son analize doğru ilerlemesini gösteren net bir denetim yolu oluşturun. Bu belge analizinizi tekrar ziyaret etmeniz veya inceleme uzmanlarının yöntemlerinizi sorgulamanız gerekir.

Common Hatalar Kaçmak için

Veri Yapınız için Yanlış Test Kullanımı

Ortak bir hata Wilcoxon Signed-rank Test (birkaçlı veri için) Mann-Whitney U testi ( bağımsız örnekler için) tamamen farklı araştırmalar için testler yapılır. Her zaman veri yapınızın test gereksinimleriyle eşleşmesini doğrulayın - Wilcoxon Signed-rank testi çiftleştirilmiş veya eşleştirilmiş gözlemler gerektirir.

Symmetry Asvolt

Wilcoxon testi normalliği gerektirmezken, bu varsayımı kontrol etmek için başarısız olabilir. Eğer simetri açıkça ihlal edilir, işareti testini kullanmayı veya bulgularınızı varsayım ihlali hakkında uygun bir şekilde rapor etmeyi düşünün.

Sadece P-Values

İstatistiksel önem tek başına tam hikayeyi söylemiyor. Her zaman bulgularınızın pratik önemini iletişim kurmak için etki boyutları. Küçük bir etki büyüklüğü ile istatistiksel olarak anlamlı olmayabilir, ancak orta bir etki büyüklüğü ile önemsiz bir sonuç gerçek null etkisinden ziyade güçlü bir çalışma önerebilir.

Ties ve Zeros'un Yanlış Tutulması

Analizinizden sıfır farklılığı dışlamak ve örnek boyutunuzu buna göre ayarlamanızı unutmayın. bağlı rütbeler için, bu durumları otomatik olarak ele alır, ancak el ile hesaplamak, bu ayrıntılara dikkat edin.

Non-Significant Sonuçlar

Bu, gerçek bir null etkisi nedeniyle, yetersiz örnek büyüklüğü, yüksek değişkenlik veya diğer faktörler arasında fark olmadığını kanıtlamıyor. Sadece önemsiz bir p değeri olan anlamına gelir. Bu, gerçek bir null etkisi nedeniyle olabilir, yetersiz örnek büyüklüğü, yüksek değişkenlik, ya da diğer faktörler.

Rapora Başarısızlık Bilgi Tamamlandı

Tamamlanmış raporlama, okuyucularınızın bulgularınızı değerlendirmelerini zorlaştırır ve diğer araştırmacılar için işinizi çoğaltmak için zorlaşır. Her zaman test istatistiki, örnek boyut, p değerli, etki boyutu ve her iki koşul için descriptive istatistikler içerir. Başka birinin analizinizi yeniden üretebileceğini yeterince detay sağlayın.

Doğru Test için Pratik İpuçları

Verinizi Pairinginizi Verify Your Data Pairing

Çifte gözlemlerinizin doğru bir şekilde eşleştirildiğini kontrol edin.In spreadsheet software, her satırın bir katılımcı veya eşleştirilmiş çifti temsil etmesini sağlamak, ayrı sütunlarda iki koşulla. Veri organizasyonunda basit bir hata sonuçlarınızı tamamen geçersiz kılabilir.

Her katılımcı veya çift için eşsiz bir tanımlayıcı oluşturun ve analiz yapmadan önce veri yapınızın doğru olduğunu doğrulamak için bunu kullanın. Bu, özellikle birden fazla kaynaktan veya zaman noktalarından veri toplarken önemlidir.

Verilerinizi Görselleştirin

Test yapmadan önce, verinizin görselleştirilmesini sağlayın. Her iki koşul tarafını gösteren Box arsaları, farklılıkların genel modelini ortaya çıkarabilir. Farklılıkların histogramı simetri varsayımını değerlendirmenize yardımcı olur. Scatter arsalar ile çift gözlemler arasındaki ilişkiyi gösterebilir.

Bu görselleştirmeler sadece varsayımları doğrulamanıza yardımcı değildir, aynı zamanda bulgularınızı istatistiksel testlerle aşina olmayabilir izleyicilere iletmenin sezgisel yollarını da sağlar.

Appropriate Software

Kılavuz hesaplama sürecini anlamak için değerli olsa da, gerçek analizler için hesaplama hataları en aza indirmek ve doğrulama sağlamak için istatistiksel yazılım kullanın. Popüler seçenekler SPSS, R, Python, SAS ve Stata, Wilcoxon Signed-rank Test'in tüm güçlü uygulamaları var.

Hangi yazılımları seçerseniz seçin, özel uygulama ve çıkış formatıyla kendinizi tanıdık. Farklı programlar biraz farklı istatistikler veya farklı notasyon kullanabilir, bu yüzden yazılımınızın yaklaşımı doğru yorum için önemlidir.

Analiz Süreciniz Doküman

Wilcoxon testini alternatifleri üzerinde seçtiğiniz için analitik kararlarınız hakkında ayrıntılı notlar tutun, nasıl eksik veriler veya kesintiler yaptınız ve yaptığınız herhangi bir varsayım kontrolleri.Bu belge sonuçlarınızı yazarken ve yorumlayıcı soruları yanıtlarken paha biçilmez.

Kodu, çıktınızı ve tek bir belgede açıklamanıza izin veren R Markdown veya Jupyter notları gibi yenidenroducible araştırma uygulamalarını kullanmayı düşünün. Bu yaklaşım şeffaflığı artırır ve gerekirse analizlerinizi tekrarlamanızı ve değiştirmenizi kolaylaştırır.

İstatistiksel Kaynaklar

Şüpheli olduğunda, istatistik ders kitapları, online kaynaklar veya bir istatistiksel danışman. Wilcoxon Signed-rank Test, istatistiksel literatürde iyi niyetlidir ve uygun uygulama ve yorumlamanıza yardımcı olmak için çok sayıda kaynak mevcuttur.

Amerikan Psikoloji Derneği (APA) ve Amerikan İstatistik Birliği (ASA) gibi profesyonel kuruluşlar analizinizin profesyonel standartlara uygun olmasını sağlamak için istatistiksel raporlama yönergeleri sağlar. APA'nın istatistiksel analiz kaynakları.

Danışmanlık Bir Statistian

Karmaşık araştırma tasarımları, olağandışı veri kalıpları veya yüksek kodlu analizler için profesyonel bir istatistikçi ile danışmanlık düşünün. Bu varsayımların karşılandığınız en uygun testi seçmenize yardımcı olabilirler ve yorumunuzun doğru olduğunu garanti ederler.

Birçok üniversite araştırmacılar için istatistiksel danışmanlık hizmetleri sunar ve profesyonel istatistik danışmanları işe alınabilir. Bu yatırım zaman kurtarabilir, hataları engelleyebilir ve araştırmanızın kalitesini güçlendirebilir.

Context

İstatistik vs. Practical Significance

Her zaman istatistiksel önem ve pratik önem arasında ayrım yapın. İstatistiksel olarak önemli bir sonuç, etkinin şans nedeniyle olması muhtemel değildir, ancak pratikte önemli olan etkinin uygulama açısından yeterince büyük olduğu anlamına gelmez.

Araştırmanızın etkisini yorumlarken bağlamını düşünün. Bazı alanlarda, küçük etkiler zaman içinde bir araya geldiklerinde veya büyük popülasyonları etkilerlerse pratik olarak önemli olabilir.Diğer bağlamda, sadece büyük etkiler anlamlı olabilir.Komşunuzu kullanın ve mevcut literatürü yorumunuzu yönlendirmek için kullanın.

Alternatif Açıklamaları dikkate almak

Önemli bir Wilcoxon testi size iki koşulun farklı olduğunu söyler, ancak neden alternatif açıklamaları, uygulama etkileri, maturasyon, örnekleme, gözlemlenen farklılıkları açıklayabilir.

Kontrol grupları, rastgeleleştirme ve ekstra değişkenlerin dikkatli kontrolü içeren güçlü araştırma tasarımları alternatif açıklamaları yönetmeye ve causal inferansları güçlendirmektedir.

Önceki Araştırmaya Yeniden Vermek

Mevcut literatür bağlamında sonuçlarınızı yorumlayın. Bulgularınız önceki çalışmalara kıyasla nasıl karşılaştırılır? Başkalarının bildirilenlere benzer etki boyutlarınız mı?Eğer sonuçlarınız metodolojik farklılıklar, nüfus farklılıkları veya bağlamsal faktörler gibi olası açıklamalar dikkate alınırsa.

Bu bağlamdakilaşma, okuyucuların araştırmanızın ve teori ve uygulamadaki etkilerini anlamalarına yardımcı olur.

Dahili Yöntemler ve İlgili Yöntemler

Friedman Birden Çok Zaman Noktaları için Test

İki ilgili ölçümden daha fazla sahipseniz (örneğin, test öncesi, test sonrası ve takip), Wilcoxon Signed-rank Test uygun değildir. Bunun yerine, Friedman testinin tekrarlanmamış ölçülerin eşitsiz bir şekilde kullanılması ve üç veya daha ilgili ölçümlerle baş başa çıkabilme.

Önemli bir Friedman testinden sonra, Wilcoxon testleri kullanarak post-hoc çiftif karşılaştırmaları, belirli zaman puanlarının birbirlerinden farklı olduğunu tanımlamak için birçok karşılaştırma için uygun düzeltmeler ile yapabilirsiniz.

Hodges-Lehmann Tahmini

Hodges-Lehmann tahmin, çiftleştirilmiş koşullar arasındaki yer değişiminin sağlam bir tahminini sağlar. Tüm olası çiftbil ortalamalarının medyan olarak hesaplanır ve anlamsal olmayan bir analog olarak hizmet eder.Bu tahmin, Wilcoxon testinin etkisi hakkında daha fazla bilgi vermesiyle birlikte raporlanabilir.

Güven Intervals için delik

Bottrap yöntemleri, her resample için güven aralıklarını oluşturmak için kullanılabilir veya bu yeniden ortaya çıkan istatistiklerin güven aralıklarını oluşturmak için tekrarlamanızı sağlar.Cretrapping, verilerinizi her resample için yeniden analiz etmek ve hesaplamak için tekrar tekrarlamak için kullanılabilir ve böylece güven aralıkları oluşturmak için bu yeniden yapılandırılır.

Gerçek Dünya Örneği: Stres Azaltımı Etkiliyor

Tüm süreci göstermek için tam bir örnekle yürüyelim. Bir araştırmacının 6 haftalık bir farkındalık meditasyon programının üniversite öğrencilerinde algılanan stresi azaltıp değerlendirmesini istediğini varsayalım.

Çalışma Tasarımı: Yirmi üniversite öğrencileri meditasyon programına başlamadan önce Perceived Stres Ölçeği (PSS) tamamladı ve 6 haftalık programı tamamladıktan sonra tekrar. PSS 0-40'dan puanlar üretiyor, daha yüksek stres gösteren puanlarla.

Data Collection: Araştırmacı 20 öğrenciden çiftleştirilmiş verileri toplar. Bir öğrenci düştü, 19 tam çift bıraktı. Veriler, PSS puanlarının normal olarak dağıtılmadığını gösteriyor (Shapiro-Wilk testi p = 0.03), parametrik bir test uygunsuz hale getirdi.

Asim Girişi: Araştırmacı, verilerin iki kez ölçülmüş olduğunu belirtir (iki kez ölçülmüş öğrenciler), PSS bir ordinal / kontogram ve farklılıkların histogramı yaklaşık simetri gösterir.

Analiz: SPSS'yi kullanarak, araştırmacı Wilcoxon Signed-rank Test'i yapar. Çıktılar: Z = -3.21, p = 0.001, 15 negatif rütbe (stres azaldı), 3 olumlu rütbe (stres arttı) ve 1 kravat (gömürücü).

Etkisi Boyut: Araştırmacı r = 3.21 / √18 = 0.76 (bağış hariç 18) büyük bir etki boyutunu ifade eder.

Descriptive Statistics: Program 28 (IQR = 2432) öncesinden gelen medyan PSS puanı, programdan sonra 19 (IQR = 16-23), 9 puandan bir medya kesintisini temsil ediyor.

Yorum: Araştırmacılar, üniversite öğrencilerinde algılanan stresi önemli ölçüde azalttığını, büyük bir etki büyüklüğüyle sonuçlandı. PSS'deki 9 puanın medyan azaltılması stres seviyelerinde klinik olarak anlamlı bir gelişme temsil ediyor.

Raporlama: "Bir Wilcoxon Signed-rank Test, programda 19'a kadar anlamlı olarak algılanan stres puanlarını azalttığını ortaya çıkardı (Z = -3.21, n = 18, p = 0.001, r = 0.76). Median PSS puanları 28'den 19'a kadar azaldı (IQR = 16-23).

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Wilcoxon Signed-rank Test, parametrik testler için gerekli olan varsayımlarla karşı karşıya olmayan psikolojik araştırmacılar için paha biçilmez bir araçtır. Sertliği olmayan ve dışlayıcılara, özellikle de psikolojik araştırmalarda kullanılan ölçümlere uygun olarak uygun olan değerli bir araçtır.

Bu testi ne zaman kullanacağını anlamak için, varsayımlarını dikkatlice kontrol edin, analizleri doğru bir şekilde yürütür ve etki boyutları dahil sonuçlarınızı kapsamlı bir şekilde rapor edebilirsiniz, Wilcoxon Signed-rank Testini önemli araştırma soruları cevaplamak için uygularsınız.Bu istatistiksel testlerin sizin verilerinize yardımcı olmak için araçlar olduğunu unutmayın - araştırma sorunuzun bağlamında düşünülmelidir, çalışma tasarımı ve mevcut bilgi alanınızda.

Bir tedavi müdahalenin etkinliğini değerlendirseniz, farklı koşullar altında bilişsel performansı karşılaştırır veya psikolojik araştırmalarda başka bir çift karşılaştırmayı değerlendirebilirseniz, Wilcoxon Signed-rank Test güçlü ve esnek bir analitik yaklaşım sağlar. Dikkatli araştırma tasarımıyla birlikte, uygun veri toplama ve düşünceli yorumlama ile birlikte, bu test, insan davranışı ve zihinsel süreçleri anlamak için değerli bilgiler sağlayabilir.

Psikolojide parametrik olmayan istatistiksel yöntemler hakkında ek rehberlik için, kaynakları psikolojideki araştırmayı düşünün. Psikolojik Bilim Derneği Psikolojik araştırma yöntemlerine odaklanan kapsamlı istatistikler ders kitaplarının incelenmesi ve uygulama yöntemleri hakkında bilgi edinme yeteneğinizi artıracaktır ve verilerinizden geçerli sonuçlar çizecektir.