Làm thế nào để chọn giữa kiểm tra dấu hiệu và kiểm tra cấp bậc có chữ ký Wilcoxon?

Tôi đang cố gắng chọn một trong hai bài kiểm tra này để phân tích dữ liệu được ghép nối. Có ai biết bất kỳ quy tắc nào về việc chọn cái nào nói chung không?

Tôi đang cố gắng chọn một trong hai bài kiểm tra này để phân tích dữ liệu được ghép nối. Có ai biết bất kỳ quy tắc nào về việc chọn cái nào nói chung không?

Bài kiểm tra xếp hạng đã ký mang một giả định về tính đối xứng của sự khác biệt theo giá trị null mà bài kiểm tra dấu hiệu không cần. (Giả định đó là cần thiết để các hoán vị của các dấu hiệu gắn liền với các cấp bậc khác nhau không dấu có khả năng như nhau.)

Mặt khác, nếu có sự gần như đối xứng trong dân số và đuôi không nặng lắm, cấp bậc đã ký nên có nhiều quyền lực hơn.

[Điều này không nên được coi là lời khuyên để lựa chọn giữa chúng trên cơ sở mẫu ; nói chung dẫn đến các thuộc tính thử nghiệm khác với danh nghĩa (các thử nghiệm có thể bị sai lệch, mức ý nghĩa thực tế không còn như hiện tại, giá trị p được tính không đại diện cho giá trị p thực sự, v.v.). Thay vào đó, nếu có thể, các đặc điểm nên được đánh giá dựa trên kiến ​​thức bên ngoài mẫu thử nghiệm được áp dụng cho - cho dù theo kiến ​​thức lĩnh vực chủ đề, làm quen với các bộ dữ liệu khác như mẫu này, tách mẫu, ...]

Trong trường hợp của tôi, kiểm tra tổng thứ hạng có giá trị p lớn nhất, kiểm tra ký hiệu là trung bình, cấp bậc đã ký là nhỏ nhất. Do đó, nó có nhiều sức mạnh hơn.

Đó không phải là cách bạn quyết định thử nghiệm có nhiều sức mạnh hơn - giá trị p thấp hơn đối với một mẫu có thể đơn giản là do sự mơ hồ của mẫu đó, trong khi sức mạnh là về hành vi trên tất cả các mẫu ngẫu nhiên được rút ra từ cùng một quần thể.

$H_0$

Theo cách tương tự, chúng ta có thể tính toán tỷ lệ loại bỏ cho một chuỗi các quần thể có vị trí khác nhau * khác biệt về cặp và có được toàn bộ đường cong sức mạnh. Sau đó, "công suất cao hơn" sẽ tương ứng với toàn bộ đường cong công suất (hoặc gần như toàn bộ nó, lưu ý rằng cả hai phải ở cùng một mức ý nghĩa) cho một thử nghiệm đặt trên thử nghiệm kia.

* bạn có thể lấy nó làm trung vị cho cuộc thảo luận hiện tại - trong khi công cụ ước tính cho kiểm tra xếp hạng đã ký là trung bình của trung bình cặp của sự khác biệt cặp, theo giả định đối xứng, công cụ ước tính vị trí cũng phải là ước tính phù hợp của cặp trung vị Sự khác biệt.

Đây là một câu hỏi liên quan Cách chọn giữa kiểm tra t hoặc kiểm tra không tham số, ví dụ Wilcoxon trong các mẫu nhỏ . Một trong những câu trả lời bao gồm một cuộc thảo luận (ngắn gọn) về vấn đề hiện tại.