Làm thế nào để bạn báo cáo một bài kiểm tra MannTHER Whitney?

Tôi đang làm luận án, và tôi đang tiến hành một số bài kiểm tra. Sau khi sử dụng bài kiểm tra Kruskal hạng Wallis, tôi thường báo cáo kết quả như sau:

Có một sự khác biệt đáng kể giữa các phương tiện của ...$(\chi^2_{(2)}=7.448, p=.024)$

Nhưng bây giờ tôi đã tiến hành một thử nghiệm MannTHER Whitney, và tôi không chắc nên trình bày những giá trị nào. SPSS cho tôi một MannTHER Whitney , Wilcoxon , và -value. Tôi có trình bày tất cả 4 giá trị này không? Hoặc là một số không liên quan?$U$$W$$Z$$P$

Wikipedia dường như có câu trả lời của bạn. Đây là một đoạn trích từ ví dụ về kết quả:

Khi báo cáo kết quả của bài kiểm tra MannTHER Whitney, điều quan trọng là phải nêu:

• Một thước đo về xu hướng trung tâm của hai nhóm (phương tiện hoặc trung vị; vì Mann dáng Whitney là một bài kiểm tra thứ tự, nên thường sử dụng trung bình)
• Giá trị của U
• Cỡ mẫu
• Mức ý nghĩa.

Trong thực tế, một số thông tin này có thể đã được cung cấp và nên sử dụng thông thường để quyết định có lặp lại nó hay không. Một báo cáo điển hình có thể chạy,

"Độ trễ trung bình ở các nhóm E và C là 153 và 247 ms; phân phối ở hai nhóm khác nhau đáng kể (MannTHER Whitney U = 10.5, n ₁ = n ₂ = 8, P <0,05 hai đuôi)."

Các Wilcoxon thử nghiệm đã đăng nhập rank là thích hợp cho mẫu cặp, trong khi kiểm định Mann-Whitney giả mẫu độc lập. Tuy nhiên, theo Field ⁽²⁰⁰⁰⁾ , Wilcoxon trong đầu ra SPSS của bạn là "một phiên bản khác của thống kê này, có thể được chuyển đổi thành điểm Z và do đó, có thể được so sánh với các giá trị quan trọng của phân phối bình thường." Điều đó giải thích điểm của bạn quá!$W$$z$

FYI, Wikipedia cho biết thêm, đối với các mẫu lớn, được phân phối bình thường. Với tất cả các giá trị này, người ta cũng có thể tính kích thước hiệu ứng , trong trường hợp ví dụ của Wikipedia là 0,319 (một máy tính được triển khai trong phần 11 ở đây ). Tuy nhiên, sự biến đổi của thống kê kiểm tra này phụ thuộc vào tính chuẩn gần đúng của , do đó có thể không chính xác với n s = 8 ^{( Fritz et al., 2012 )} .$U$$η^2$$U$

PS Không nên hiểu kết quả của bài kiểm tra Kruskal tạ Wallis là tiết lộ sự khác biệt giữa các phương tiện ngoại trừ trong những trường hợp đặc biệt. Xem câu trả lời của @ Glen_b cho một câu hỏi khác, "Sự khác biệt giữa thử nghiệm ANOVA và Kruskal-Wallis" để biết chi tiết.

Người giới thiệu

^{Lĩnh vực, A. (2000). 3.1. Thử nghiệm Mann-Whitney. Phương pháp nghiên cứu 1: SPSS cho Windows phần 3: Các thử nghiệm không theo dõi. Lấy từ http://www.statistichell.com/docs/nonparametric.pdf .
Fritz, CO, Morris, PE, & Richler, JJ (2012). Ước tính kích thước hiệu ứng: sử dụng hiện tại, tính toán và giải thích. Tạp chí Tâm lý học Thực nghiệm: Chung , 141 (1), 2 Từ18. PDF có sẵn thông qua ResearchGate .}