1サンプルWilcoxon検定の推定された中央値および信頼区間の計算

推定された中央値

次のデータがC1にあり、C2とC3は空であるとします。

24 12 24 19 12 21 23 11 17 19 23 14 23 15 14 6

  1. W(i) = (Xi + Xj)/2 = i j のすべてのペアワイズ平均を計算します。
    1. 統計 > ノンパラメトリック > ペアワイズ平均を選択します。
    2. 変数に、C1を入力します。
    3. 平均の保存場所に、C2を入力します。OKをクリックします。
  2. 推定された中央値を計算します。
    1. 統計 > 基本統計 > 記述統計量保存を選択します。
    2. 変数に、C2を入力します。
    3. 統計量をクリックし、中央値のみをチェックします。
    4. 各ダイアログボックスで、OKをクリックします。
    結果として保存される値(17.5)が1サンプルWilcoxon検定の推定された中央値です。

信頼区間

次のデータがC1にあり、C2とC3は空であるとします。

24 12 24 19 12 21 23 11 17 19 23 14 23 15 14 6

  1. W(i) = (Xi + Xj)/2 = i j のすべてのペアワイズ平均を計算します。
    1. 統計 > ノンパラメトリック > ペアワイズ平均を選択します。
    2. 変数に、C1を入力します。
    3. 平均の保存場所に、C2を入力します。OKをクリックします。
  2. ペアワイズ平均を最小値から昇順に並べ替えます。
    1. データ > 並べ替えを選択します。
    2. 並べ替えのキー列で、にC2を入力します。
    3. 並べ替える列で、指定した列を選択します。
    4. に、C2を入力します。
    5. 並べ替えた列の保存場所で、元の列を選択します。OKをクリックします。
    並べ替えたペアワイズ平均がC2に表示されます。
  3. (1-α)*100%信頼区間のエンドポイントを取得するには、最初にZ(1-α/2)を計算します。95%信頼区間の場合は次のようになります。
    1. 計算 > 確率分布 > 正規を選択します。
    2. 逆累積確率を選択します。
    3. 定数で入力を選択し、「0.975」と入力します。OKをクリックします。
  4. 次にdを計算すると、およそ次のようになります。
    1. 計算 > 計算機を選択します。
    2. 結果の保存場所に、C3を入力します。
    3. に、「16*17/4-.05-1.96*sqrt(16*17*33/24)」と入力します。OKをクリックします。
  5. 上の表記を使用すると、信頼区間の下側エンドポイントはW(d+1)で上側エンドポイントはW(nw-d)となります。

    W(d+1) = W(31)。C2の31番目のペアワイズ平均は14.5です。

    W(nw-d) = W(136-30) = W(106)。C2での106番目のペアワイズ平均は21です。

    Wilcoxonの符号付き順位信頼区間: C1

    方法 η: C1の中央値
    記述統計量 サン ηに信頼 達成され プル N 中央値 区間 た信頼性 C1 16 17.5 (14.5, 21) 94.75%

    d(Wilcoxon検定統計量に近似)が正数であるため、指定の信頼性が達成されることはほとんどありません。この手順では近似値が出力されます。

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