Kada rinktis Mann-Whitney testą?

O ne, surinkome duomenis, kurie nepasiskirsto pagal normalųjį skirstinį! Sužinokite, kada ir kaip taikyti Mann-Whitney testą.

O ne, surinkome duomenis, kurie nepasiskirsto pagal normalųjį skirstinį! Ką daryti? Turint 2 grupes, kurių vidurkius norime palyginti, vietoje Stjudento t-testo galime naudoti Mann-Whitney (arba dviejų imčių Wilcoxon) testą.

Kada taikyti Mann-Whitney testą?

Mann-Whitney testą reikėtų rinktis šiais atvejais:

• Duomenys nepasiskirsto pagal normalųjį skirstinį - tai dažniausia priežastis
• Turime ranginius duomenis - pvz., Likert skalę
• Turime mažas imtis - kai n < 30 ir sunku patikrinti normalumą

Svarbu

Mann-Whitney testas lygina ranginius vidurkius, ne aritmetinius vidurkius!

Kaip atlikti Wilcoxon testą?

library(ggplot2)

# Naudojame iris duomenis
wilcox.test(
  Sepal.Length ~ Species, 
  data = iris, 
  subset = Species %in% c("setosa", "versicolor")
)

    Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  Sepal.Length by Species
W = 168.5, p-value = 8.346e-14
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Kaip interpretuoti rezultatus?

Mann-Whitney testo rezultate svarbu:

1. W statistika - testo statistika
2. p reikšmė - jei < 0.05, skirtumas yra statistiškai reikšmingas

Kaip raportuoti Mann-Whitney testą?

Štai šablonas, kurį galite naudoti:

“Atlikus Mann-Whitney U testą, nustatyta, kad setosa rūšies taurėlapių ilgis buvo statistiškai reikšmingai mažesnis nei versicolor rūšies (U = 23.5, p < 0.001).”

Porinių imčių Wilcoxon testas

Jei turime priklausomas (porines) imtis, naudojame paired = TRUE parametrą:

# Pavyzdys su poriniais duomenimis
prieš <- c(120, 125, 130, 135, 140)
po <- c(115, 118, 125, 128, 132)

wilcox.test(prieš, po, paired = TRUE)

    Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data:  prieš and po
V = 15, p-value = 0.05676
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Vizualizacija

iris_subset <- iris[iris$Species %in% c("setosa", "versicolor"), ]

ggplot(iris_subset, aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  labs(
    title = "Taurėlapių ilgio palyginimas",
    subtitle = "Mann-Whitney testas",
    x = "Rūšis",
    y = "Taurėlapio ilgis (cm)"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none")