जब डेटा जोड़े जाते हैं तो आपको हस्ताक्षरित रैंक परीक्षण का उपयोग करना चाहिए ।
आपको जोड़ी बनाने की कई परिभाषाएँ मिलेंगी, लेकिन दिल में कसौटी कुछ ऐसी है जो मूल्यों के जोड़े को कम से कम कुछ हद तक सकारात्मक रूप से निर्भर करती है, जबकि अप्रभावित मूल्य निर्भर नहीं हैं। अक्सर निर्भरता-पेयरिंग होती है क्योंकि वे एक ही यूनिट (बार-बार माप) पर अवलोकन करते हैं, लेकिन यह एक ही यूनिट पर होने की जरूरत नहीं है, बस किसी तरह से जुड़े रहने के लिए (उसी तरह की चीज को मापते समय) , जिसे 'युग्मित' माना जाता है।
डेटा पेयर नहीं होने पर आपको रैंक-सम टेस्ट का उपयोग करना चाहिए ।
मूल रूप से यह सब वहाँ है।
ध्यान दें कि समान होने का अर्थ यह नहीं है कि डेटा जोड़े गए हैं, और भिन्न होने का अर्थ यह नहीं है कि युग्मन नहीं है (यह हो सकता है कि कुछ जोड़े किसी कारण से अवलोकन खो गए हों)। युग्मन विचार से आता है कि क्या नमूना था।nn
एक युग्मित परीक्षण का उपयोग करने का प्रभाव जब डेटा को जोड़ा जाता है, तो यह आम तौर पर उन परिवर्तनों का पता लगाने के लिए अधिक शक्ति प्रदान करता है जो आप में रुचि रखते हैं। यदि संघ मजबूत निर्भरता की ओर जाता है *, तो सत्ता में लाभ पर्याप्त हो सकता है।
* विशेष रूप से, लेकिन कुछ हद तक बोलना, अगर जोड़ी-अंतर के विशिष्ट आकार की तुलना में प्रभाव का आकार बड़ा है, लेकिन अनपेक्षित-अंतर के विशिष्ट आकार की तुलना में छोटा है, तो आप अंतर को युग्मित परीक्षण के साथ उठा सकते हैं। काफी छोटे नमूने का आकार लेकिन केवल बड़े आकार के नमूने पर अप्रकाशित परीक्षण के साथ।
हालाँकि, जब डेटा को पेयर नहीं किया जाता है, तो डेटा को पेयर करने के लिए यह (कम से कम थोड़ा) प्रतिप्रकारक हो सकता है। उस ने कहा, लागत - खोई हुई शक्ति में - कई परिस्थितियों में काफी छोटी हो सकती है - एक शक्ति अध्ययन जो मैंने इस सवाल के जवाब में किया था उससे लगता है कि औसत रूप से छोटे-नमूना स्थितियों में बिजली की हानि (आदेश के एन के लिए कहें) प्रत्येक नमूने में 10 से 30 तक, महत्व स्तर में अंतर के लिए समायोजन के बाद) आश्चर्यजनक रूप से छोटा हो सकता है।
[यदि आप किसी तरह से वास्तव में अनिश्चित हैं कि डेटा जोड़े गए हैं या नहीं, तो युग्मित के रूप में अप्रकाशित डेटा के इलाज में नुकसान आम तौर पर अपेक्षाकृत मामूली है, जबकि यदि वे जोड़े हैं तो लाभ पर्याप्त हो सकता है। इससे पता चलता है कि क्या आप वास्तव में नहीं जानते हैं, और यह पता लगाने का एक तरीका है कि क्या जोड़ा गया है, यह मानकर कि उन्हें किस जोड़े में रखा गया है - जैसे कि एक तालिका में एक ही पंक्ति में होने वाले मान, यह व्यवहार में हो सकता है जैसे कि डेटा को सुरक्षित होने के लिए जोड़ा गया था - हालांकि कुछ लोग आपको ऐसा करने के लिए काफी अभ्यास करवा सकते हैं।]