Logo ca.boatexistence.com

Quan utilitzar la prova Wilcoxon vs t?

Taula de continguts:

Quan utilitzar la prova Wilcoxon vs t?
Quan utilitzar la prova Wilcoxon vs t?

Vídeo: Quan utilitzar la prova Wilcoxon vs t?

Vídeo: Quan utilitzar la prova Wilcoxon vs t?
Vídeo: 6 июня 1944 г., день «Д», операция «Оверлорд» | Раскрашенный 2024, Maig
Anonim

Hipòtesi: la prova t de Student és una prova que compara mitjans, mentre que Wilcoxon prova l'ordenació de les dades Per exemple, si esteu analitzant dades amb molts valors atípics, com ara la riquesa individual (on pocs multimilionaris poden influir molt en el resultat), la prova de Wilcoxon pot ser més adequada.

Quan feu servir la prova de Wilcoxon?

Sempre que tingueu dades que es componen de puntuacions definides, es prefereix la prova de classificació signada de Wilcoxon. Quan les dades no són una puntuació definitiva, o si les dades són observacionals, com ara "més agressiu" versus "menys agressiu", la prova del signe és l'estadística adequada.

Quan fem servir la prova de Wilcoxon Mann Whitney?

La prova de Mann Whitney U, de vegades anomenada prova de Mann Whitney Wilcoxon o prova de suma de rangs de Wilcoxon, s'utilitza per provar si és probable que dues mostres derivin de la mateixa població (és a dir, que dues poblacions tenen la mateixa forma).

Quan fem servir la prova t combinada i la prova de rang signat de Wilcoxon?

La prova de classificació signada de Wilcoxon de mostra aparellada i la prova de signes són mètodes no paramètrics utilitzats en la comparació de la igu altat de les mitjanes de dues poblacions, especialment quan s'assumeix la normalitat de les dades es viola. La prova fa servir l'entrada de dades d'un parell coincident.

Per a què s'utilitza la prova de suma de rang de Wilcoxon?

La prova de suma de rangs de Wilcoxon s'utilitza habitualment per la comparació de dos grups de dades no paramètriques (intervals o no distribuïdes normalment), com les que no es mesuren exactament però en lloc d'entrar dins de certs límits (p. ex., quants animals van morir durant cada hora d'un estudi agut).

Recomanat: