精确Wilcoxon秩和检验步骤
时间: 2023-08-31 14:59:32 浏览: 83
精确Wilcoxon秩和检验是一种非参数的假设检验方法,用于比较两个相关样本的差异。下面是执行精确Wilcoxon秩和检验的一般步骤:
1. 收集相关样本数据,并标记为样本1和样本2。
2. 对每个样本计算差异(样本2 - 样本1)。
3. 对差异值进行排序,并分配秩次。如果有多个相同的差异值,可以使用平均秩次。
4. 对样本2中的正差异和样本1中的负差异进行秩和计算。
5. 计算统计量W,它是较小的秩和值。
6. 根据样本量和数据集大小,使用精确Wilcoxon秩和检验表(或计算方法)找到临界值。
7. 比较统计量W和临界值,如果W小于或等于临界值,则拒绝原假设。
请注意,这只是一般的步骤,具体的实现可能因不同的统计软件或编程语言而有所不同。你可以使用Python中的scipy库中的`wilcoxon`函数来执行精确Wilcoxon秩和检验。
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wilcoxon秩和检验步骤
Wilcoxon秩和检验是一种非参数统计方法,用于比较两个相关样本或两个独立样本的中位数是否有显著差异。以下是Wilcoxon秩和检验的步骤:
1. 收集数据:获取两组相关或独立的样本数据。
2. 建立假设:设定原假设(H0)和备择假设(H1)。原假设通常是两组样本的中位数相等,备择假设则是两组样本的中位数不相等。
3. 计算差异:对于相关样本,计算两组样本的差异值;对于独立样本,计算两组样本之间的差异。
4. 给数据排序:将所有的差异值(或绝对值)按照从小到大的顺序进行排序,并为每个差异值分配一个秩次。
5. 计算秩和:计算正秩和(T+)和负秩和(T-)。正秩和是指正差异值的秩次之和,负秩和是指负差异值的秩次之和。
6. 计算统计量:根据具体问题选择计算统计量,常见的有T统计量、W统计量等。
7. 确定临界值:根据显著性水平和样本量,查表或使用统计软件确定临界值。
8. 进行假设检验:将计算得到的统计量与临界值进行比较。如果统计量超过了临界值,拒绝原假设,认为两组样本的中位数存在显著差异;反之,则接受原假设,认为两组样本的中位数相等。
9. 给出结论:根据假设检验的结果,给出对两组样本中位数差异的结论。
需要注意的是,Wilcoxon秩和检验对数据的分布没有要求,但对于小样本或严重偏态分布的数据效果可能不佳。
wilcoxon秩和检验
Wilcoxon秩和检验是一种非参数检验方法,用于比较两个相关或无关的样本的中位数是否相等。它不需要对数据的分布做出任何假设,适用于非正态分布的数据。该检验的原假设是两个样本的中位数相等,备择假设是两个样本的中位数不相等。
在进行Wilcoxon秩和检验时,首先将两个样本合并,并按照大小排序。然后将每个样本中的观测值替换为其在所有观测值中的秩次。接下来,计算秩和W,如果两个样本中位数相等,则W的期望值为(n1+n2)/2,其中n1和n2分别为两个样本的样本量。最后,根据W的值和期望值,可以计算出显著性水平。
Wilcoxon秩和检验的优点是不受数据分布的影响,并且可以应用于小样本量。但是,它的缺点是在样本量较大时,计算秩次和可能变得很困难,同时也不能提供关于中位数差异的具体信息。