আপনি কীভাবে মান – হুইটনি পরীক্ষার প্রতিবেদন করবেন?

Question

আমি আমার গবেষণামূলক কাজটি করছি, এবং আমি বেশ কয়েকটি পরীক্ষা চালিয়ে যাচ্ছি। একটি কৃস্কাল – ওয়ালিস পরীক্ষা ব্যবহার করার পরে, আমি সাধারণত ফলাফলটি এভাবে রিপোর্ট করি:

এর মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে ...$(\chi^2_{(2)}=7.448, p=.024)$

তবে এখন আমি মান – হুইটনি পরীক্ষা নিয়েছি এবং কোন মানটি উপস্থাপন করতে হবে তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত নই। এসপিএস আমাকে একটি মান-হুইটনি , উইলকক্সন ডাব্লু , জেড এবং পি- মূল্য দেয়। আমি কি এই 4 টি মান উপস্থাপন করব? নাকি কিছু অপ্রাসঙ্গিক?$U$$W$$Z$$P$

Answer 1

উইকিপিডিয়ায় আপনার উত্তর রয়েছে বলে মনে হচ্ছে। ফলাফলের উদাহরণের বিবৃতি থেকে এখানে একটি অংশ রয়েছে:

মান – হুইটনি পরীক্ষার ফলাফলের প্রতিবেদন করার ক্ষেত্রে, এটি বলা গুরুত্বপূর্ণ:

• দুটি গ্রুপের কেন্দ্রীয় প্রবণতাগুলির একটি পরিমাপ (মানে বা মিডিয়ানস; যেহেতু মান – হুইটনি একটি সাধারণ পরীক্ষা, মিডিয়ানদের সাধারণত সুপারিশ করা হয়)
• ইউ এর মান
• নমুনা আকার
• তাত্পর্য স্তর।

অনুশীলনে এই তথ্যগুলির কিছু ইতিমধ্যে সরবরাহ করা হতে পারে এবং এর পুনরাবৃত্তি করবেন কিনা তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য সাধারণ জ্ঞান ব্যবহার করা উচিত। একটি সাধারণ প্রতিবেদন চলতে পারে,

"E এবং C গ্রুপে মিডিয়ান লেটেন্সিগুলি ছিল 153 এবং 247 এমএস; দুটি গ্রুপে বিতরণ উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক হয়েছে (মান – হুইটনি ইউ = 10.5, এন ₁ = এন ₂ = 8, পি <0.05 দ্বি-পুচ্ছ)।"

Wilcoxon সাইন-র্যাঙ্ক পরীক্ষা যেহেতু মান-হুইটনি পরীক্ষা স্বাধীন নমুনা অনুমান, জোড়া নমুনার জন্য উপযুক্ত। তবে ফিল্ড ^{(2000) এর} মতে আপনার এসপিএসএস আউটপুটে উইলকক্সন "এই পরিসংখ্যানটির আলাদা সংস্করণ, যা জেড স্কোরে রূপান্তরিত হতে পারে এবং তাই সাধারণ বিতরণের সমালোচনামূলক মানগুলির সাথে তুলনা করা যায়।" এটি তখন আপনার স্কোরকেও ব্যাখ্যা করে !$W$$z$

এফওয়াইআই, উইকিপিডিয়া যোগ করেছে যে, বড় নমুনাগুলির জন্য, প্রায় সাধারণত বিতরণ করা হয়। এই সব মান দেওয়া, এক এছাড়াও প্রভাব আকার নিরূপণ করতে পারেন , যা উইকিপিডিয়ার উদাহরণ ক্ষেত্রে 0,319 আছে (একটি ক্যালকুলেটর ধারা 11 বাস্তবায়িত হয় এখানে )। তবে পরীক্ষার পরিসংখ্যানগুলির এই রূপান্তরটি এর আনুমানিক স্বাভাবিকতার উপর নির্ভর করে তাই এটি n s = 8 ^{( ফ্রিটজ এট আল।, ২০১২ )} এর সাথে ভুল হতে পারে ।$U$$η^2$$U$

পিএস ক্রুশকাল – ওয়ালিস পরীক্ষার ফলাফলগুলি বিশেষ পরিস্থিতিতে বাদ দিয়ে উপায়ের মধ্যে পার্থক্য প্রকাশ হিসাবে ব্যাখ্যা করা উচিত নয়। আরও তথ্যের জন্য @ গ্লেন_ব এর উত্তর দেখুন , " আনোভা এবং কুষ্কাল-ওয়ালিস পরীক্ষার মধ্যে পার্থক্য" ।

তথ্যসূত্র

^{মাঠ, এ (2000)। 3.1। মান-হুইটনি পরীক্ষা। গবেষণা পদ্ধতি 1: উইন্ডোজ অংশ 3 এর জন্য এসপিএস: ননপ্যারামেট্রিক টেস্ট। Http://www.statisticshell.com/docs/nonparametric.pdf থেকে প্রাপ্ত ।
ফ্রিটজ, সিও, মরিস, পিই, এবং রিচলার, জেজে (২০১২)। প্রভাব আকার অনুমান: বর্তমান ব্যবহার, গণনা এবং ব্যাখ্যা। পরীক্ষামূলক মনোবিজ্ঞান জার্নাল: সাধারণ , 141 (1), 2-18। পিডিএফ মাধ্যমে উপলব্ধ দ্বারা প্রস্তুত ।}

Comments

উপরের উদাহরণে ইউ এর মান রিপোর্ট করার বিষয়টি কী? পাঠক হিসাবে আমি ইউ 10.5 ছিল তা জেনে কী লাভ করতে পারি?

— অ্যামিবা

উপরের উদাহরণে, আপনি সঠিক গণনা করার ক্ষমতা অর্জন করেছেন যা দেওয়া হয়নি এবং এফেক্ট আকার অনুমান, মেটা-বিশ্লেষণ, বা হ্যাকিংয়ের জন্য যাচাইয়ের জন্য কার্যকর হতে পারে । আমার @ আরপিয়ার্সের এক বন্ধু এবং সহকর্মী আমাকে পাঠকদের নিশ্চিত করার জন্য পরীক্ষার পরিসংখ্যানগুলি রিপোর্ট করার পরামর্শ দিয়েছেন, যেহেতু তিনি অনেক প্রকাশিত নিবন্ধ ভুলরকমের পরীক্ষার পরিসংখ্যান এবং সম্পর্কিত মাধ্যমে ভুল করে । $p$$p$$df$

— নিক স্টাওনার

মজাদার. আমি অনুমান করি যে এই সমস্যাটি একটি পৃথক প্রশ্নের উপযুক্ত হতে পারে, যা আমি এখানে এক পর্যায়ে জিজ্ঞাসা করতে পারি। তবুও: যদি কেউ সঠিক পি-মান চায়, তবে কেউ সঠিক পি-মানগুলি রিপোর্ট করতে পারে! আসলে, সাধারণ পরামর্শ হ'ল পি-মানগুলি সঠিকভাবে প্রতিবেদন করা, যদি না তারা <<0.0001 এর মতো খুব ছোট হয়; তবে এক্ষেত্রে পি-হ্যাকিংয়ের সম্ভাবনা কম। এবং এফেক্টের আকারটি যেভাবেই হোক আলাদাভাবে রিপোর্ট করা উচিত, যেমন "উইকি থেকে আপনার উদ্ধৃতিতে" E এবং C গ্রুপের মাঝারি বিলম্বগুলি 153 এবং 247 এমএস ছিল "।

— অ্যামিবা

গোপনীয় (অর্থাত্, অনুসন্ধানযোগ্য নয়) আমাদের আলমা ম্যাটারের মানসিক গ্রেডগুলির জন্য ফেসবুক গ্রুপ; কোন উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত। আমি যদিও কৌতূহলী। আপনি যদি তাকে একটি পৃথক প্রশ্নে ট্যাগ করেন তবে আপনি তাকে কিছু ভাগ করে নিতে পারেন :) আমি বাজি ধরে থাকি যে অন্যদেরও এখানে চিমাই দেওয়ার জন্য প্রচুর উদাহরণ থাকতে পারে - অর্থাৎ, যদি প্রশ্নটি কোনওভাবেই অফ-টপিক হিসাবে বন্ধ না হয় if ! অবশ্যই আরও একটি মৌলিক প্রশ্ন, " এবং এফেক্টের আকার ছাড়াও পরীক্ষার পরিসংখ্যানগুলি রিপোর্ট করা কেন গুরুত্বপূর্ণ ?" যদিও আমি মনে করি ... বিষয়টির বিষয় $p$

— হ'ল

যেখানে নমুনার আকারগুলি এত ছোট নয় যে এটির ভুল ব্যাখ্যা করা হবে, আমি জেড-ভ্যালু ( বলি) হিসাবে ইউ বা ডাব্লু ( , তারা অভিন্ন) হিসাবে প্রতিবেদন করার দিকে , কারণ পাঠকদের একটি স্বজ্ঞাত জ্ঞান থাকবে এর অর্থ কী - তবে তারপরে আপনার কাছে যদি পি-ভ্যালুটি থাকে তবে তা পরিস্কার হওয়া জরুরী হয়ে ওঠে, তবে কোনওটি পরিসংখ্যানের জন্য জেড স্কোরের ভিত্তিতে নয়। $Z_U$

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা