维尔克松t检验

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--- 维尔克松t检验 [2023/04/14 12:21] – 创建戴娉婷
+++ 维尔克松t检验 [2024/05/10 02:48] (当前版本) – zzzz
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-==== 维尔克松T检验（The Wilcoxon T Test）====
+==== 维尔克松T检验（The Wilcoxon T test）====
 对应于相关样本t检验，用于检验重复方差设计的两种处理条件之间的差异。
+Corresponding to the correlation sample t test, and is used to test the difference between the two treatment conditions of the repeated variance design
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-=== 维尔克松T检验的步骤 ===
+=== 维尔克松T检验的步骤 (Steps of Wilcoxon T test)===
-== 1、确定虚无假设和备择假设 ==
+== 1、确定虚无假设和备择假设 (Determine null hypothesis and alternative hypothesis)==
-H<sub>0</sub>：不同处理间没有显著差异。
+H<sub>0</sub>：不同处理间没有显著差异。(There is no significant difference among different treatments.)
-H<sub>1</sub>：不同处理间有显著差异。
+H<sub>1</sub>：不同处理间有显著差异。(There are significant differences among different treatments.)
-== 2、计算差异分数并排序 ==
+== 2、计算差异分数并排序 (Calculate the difference scores and rank them)==
 计算每个样本不同处理下的分数差，此处差异分数的排序是按照差异分数绝对值的大小进行排序。
-== 3、计算正负差异分数的秩和 ==
+Calculate the score difference under different treatments for each sample, where the difference scores are sorted according to the magnitude of the absolute value of the difference scores.
+== 3、计算正负差异分数的秩和 (Calculate the rank sum of positive and negative difference scores)==
 排序后每个差异分数对应一个秩，分别计算正的差异分数的秩之和∑R<sub>+</sub>和负的差异分数的秩之和∑R<sub>-</sub>。
-== 4、取T值并与临界T值比较 ==
+After sorting, each difference score corresponds to a rank. Then calculate the rank sum of the positive difference score ∑R<sub>+</sub> and the rank sum of the negative difference score ∑R<sub>-</sub> respectively.
+== 4、取T值并与临界T值比较 (Take the T-value and compare it with the critical T-value)==
 T=min（∑R<sub>+</sub>，∑R<sub>-</sub>）
-查表可以得到T<sub>crit</sub>。
+查表可以得到临界值T<sub>crit</sub>。
-若T<T<sub>crit</sub>,则拒绝H<sub>0</sub>。
+The criticle value T<sub>crit</sub> can be obtained by looking up the table.
+若T＜T<sub>crit</sub>,则拒绝H<sub>0</sub>。
+If T＜T<sub>crit</sub>, then reject H<sub>0</sub>.
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 === 大样本条件下的维尔克松T检验 ===
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 该正态分布的均值为：
+{{ ::t均值.jpg?nolink&150 |}}
+方差为：
+{{ ::t方差.jpg?nolink&200 |}}
+由此可以将T分数标准化为z分数，查z分数表进行比较。
+----
+=== 相同的等级和0分数 ===
+在Wilcoxon 检验中，有两类相同的等级：
+、不同被试在不同处理条件下的差异分数相同；
+、同一个被试在不同处理条件下得到相同的分数，因此算出的差异分数为0。
+**对于0分数，有两种做法：**
+、去掉差异分数为0的被试；
+、将0差异分数均匀地分配在正负两组中，即在计算正负差异分数的秩和时将0分数的秩平均分配于两组，这样将增大T值。

维尔克松t检验.1681474863.txt.gz · 最后更改: 2023/04/14 12:21 由戴娉婷