मैं युग्मित डेटा का विश्लेषण करने के लिए इन दो परीक्षणों में से एक को लेने की कोशिश कर रहा हूं। क्या किसी को अंगूठे के किसी भी नियम के बारे में पता है, जिसके बारे में सामान्य रूप से किसी को चुनना है?
मैं युग्मित डेटा का विश्लेषण करने के लिए इन दो परीक्षणों में से एक को लेने की कोशिश कर रहा हूं। क्या किसी को अंगूठे के किसी भी नियम के बारे में पता है, जिसके बारे में सामान्य रूप से किसी को चुनना है?
जवाबों:
मैं युग्मित डेटा का विश्लेषण करने के लिए इन दो परीक्षणों में से एक को लेने की कोशिश कर रहा हूं। क्या किसी को अंगूठे के किसी भी नियम के बारे में पता है, जिसके बारे में सामान्य रूप से किसी को चुनना है?
हस्ताक्षरित रैंक परीक्षण नल के तहत मतभेदों की समरूपता के बारे में एक धारणा कायम करता है कि साइन टेस्ट की आवश्यकता नहीं है। (यह अनुमान आवश्यक है कि मतभेदों के अहस्ताक्षरित रैंकों से जुड़े संकेतों की क्रमबद्धता समान रूप से होने की संभावना है।)
दूसरी ओर, अगर आबादी में समरूपता है और पूंछ बहुत भारी नहीं है, तो हस्ताक्षरित रैंक में अधिक शक्ति होनी चाहिए।
[यह नमूना के आधार पर उनके बीच चयन करने के लिए सलाह के रूप में नहीं लिया जाना चाहिए ; सामान्य रूप से, जो गुणों को नाममात्र से अलग परीक्षण करते हैं (परीक्षण पक्षपाती हो सकते हैं, वास्तविक महत्व स्तर अब वे नहीं दिखते हैं, गणना की गई पी-वैल्यू सच्चे पी-मूल्यों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं और इसी तरह)। इसके बजाय, जहां संभव हो, नमूने के परीक्षण के लिए बाहरी ज्ञान के आधार पर विशेषताओं का मूल्यांकन किया जाना चाहिए - चाहे विषय क्षेत्र के ज्ञान से, अन्य डेटा सेट जैसे परिचित, नमूना-विभाजन, ...]
मेरे मामले में, रैंक योग परीक्षण में सबसे बड़ा पी-मूल्य है, साइन टेस्ट मध्यम है, हस्ताक्षरित-रैंक सबसे छोटा है। इसलिए, इसमें अधिक शक्ति है।
यह नहीं है कि आप कैसे तय करते हैं कि परीक्षण में अधिक शक्ति है - एक नमूने के संबंध में एक कम पी-मूल्य बस उस नमूने की योनि के कारण हो सकता है, जबकि शक्ति एक ही आबादी से खींचे गए सभी यादृच्छिक नमूनों में व्यवहार के बारे में है।
इसी तरह के फैशन में हम जोड़ी-अंतर के विभिन्न स्थान * के साथ आबादी के अनुक्रम के लिए अस्वीकृति दर की गणना कर सकते हैं और एक संपूर्ण शक्ति-वक्र प्राप्त कर सकते हैं। फिर "उच्च शक्ति" पूरे पावर वक्र (या लगभग सभी के अनुरूप होगा, यह देखते हुए कि दोनों एक ही महत्व के स्तर पर होना चाहिए) दूसरे के ऊपर एक परीक्षण बिछाने के लिए।
* आप इसे वर्तमान चर्चा के लिए एक मध्यस्थ के रूप में ले सकते हैं - जबकि हस्ताक्षर किए गए रैंक परीक्षण के लिए अनुमानक जोड़ी-अंतर के जोड़ीदार औसत का औसत है, समरूपता धारणा के तहत स्थान अनुमानक को मध्यस्थ जोड़ी का उपयुक्त अनुमान भी होना चाहिए अंतर।
यहाँ एक संबंधित प्रश्न है कि छोटे नमूनों में टी-टेस्ट या गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण जैसे विल्कोक्सन के बीच कैसे चुनें । उत्तरों में से एक में वर्तमान मुद्दे की संक्षिप्त (संक्षिप्त) चर्चा शामिल है।