Wann immer Sie Daten haben, die aus eindeutigen Werten bestehen, wird der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test bevorzugt. Wenn es sich bei den Daten nicht um eine eindeutige Punktzahl oder um Beobachtungsdaten handelt, z. B. „aggressiver“gegenüber „weniger aggressiv“, ist der Vorzeichentest die geeignete Statistik.
Wann sollte ein Wilcoxon-Test durchgeführt werden?
Es wird verwendet, um zwei Sätze von Ergebnissen zu vergleichen, die von denselben Teilnehmern stammen. Dies kann vorkommen, wenn wir eine Änderung der Werte von einem Zeitpunkt zum anderen untersuchen möchten oder wenn Personen mehr als einer Erkrankung ausgesetzt sind.
Warum würden Sie einen Wilcoxon-Test verwenden?
Der Wilcoxon-Test vergleicht zwei gepaarte Gruppen und kommt in zwei Versionen vor, dem Rangsummentest und dem Vorzeichen-Rangtest. Das Ziel des Tests ist zu bestimmen, ob sich zwei oder mehr Sätze von Paaren statistisch signifikant voneinander unterscheiden.
Soll ich Wilcoxon oder t-Test verwenden?
Die Faustregel, dass " Wilcoxon-Tests etwa 95 % der Aussagekraft eines t-Tests haben, wenn die Daten wirklich normal sind, und oft viel aussagekräftiger sind, wenn die data is not, also use a Wilcoxon" hört man manchmal, aber wenn die 95% nur für große n gelten, ist das eine fehlerhafte Argumentation für kleinere Samples.
Warum ist Wilcoxon besser als der Vorzeichentest?
Während der t-Test für abhängige Stichproben testet, ob die durchschnittliche Differenz zwischen zwei Beobachtungen 0 ist, testet der Wilcoxon-Test, ob die Differenz zwischen zwei Beobachtungen einen mittleren vorzeichenbehafteten Rang von 0 hat. Sie ist also viel robuster gegen Ausreißer und Heavy-Tail-Verteilungen
